基于多特征融合的热红外遥感影像的海上动目标检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法。该方法包括：对热红外影像进行海陆分割获得海域影像；利用先验分割参数对海域影像进行多尺度分割得到对象；提取分割得到的对象的亮度和几何特征；通过将得到的分割对象的亮度和几何特征分别对照训练得到的对应的分类规则对分割对象进行决策树分类，从而实现海上运动目标的检测。本发明专利技术利用热红外遥感影像作为数据源，能够弥补可见/近红外多光谱影像夜间失效、SAR影像目视解译困难且处理步骤复杂等现有方法的缺点，有利于对检测结果的检验，进一步提高信息准确性；基于检测得到的海上运动目标提取得到的温度信息，有利于对海上运动目标的状态进行判别。

Moving target detection method based on multi feature fusion for thermal infrared remote sensing image

The invention discloses a method for detecting moving targets on the sea based on multi feature fusion of thermal infrared remote sensing images. The method includes: obtaining images of sea land segmentation in thermal infrared image; by using a priori segmentation parameters of sea multi-scale segmentation of objects; brightness and geometric features of the segmented object extraction; classification rules corresponding training respectively by the segmentation object brightness and geometrical feature of object segmentation the decision tree classification, so as to realize the Maritime moving target detection. The invention uses thermal infrared remote sensing image as the data source, can compensate for the visible / near infrared multispectral images at night, failure of SAR image visual solution complex translation difficulties and processing steps such as the shortcomings of existing methods, is conducive to the inspection of the test results, to further improve the accuracy of information extraction; temperature information of the moving target detection based on the sea there are, to improve recognition of moving targets on the sea state.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种遥感检测方法，尤其涉及一种基于高分辨率热红外遥感影像的海上运动目标检测方法。
技术介绍
目前，国内外以海上运动目标例如船只为对象的遥感检测主要基于高分辨率可见/近红外多光谱影像进行，影像分辨率造成对海上运动目标检测能力不足而且目视解译困难，另外，可见/近红外多光谱遥感数据源最大的缺点在于夜间无法成像，不能在夜间对海上运动目标进行检测。
技术实现思路
为了克服上述现有技术的不足，本专利技术要解决的技术问题是提供一种通过热红外影像上海上运动目标区别于其他对象的特征将海上运动目标提取出来的基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：提出一种基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法。该方法包括如下步骤：对热红外影像进行海陆分割获得海域影像；利用先验分割参数对海域影像进行多尺度分割得到对象；提取分割得到的对象的亮度和几何特征；以及通过将对象的亮度和几何特征分别对照训练得到的对应的分类规则对对象进行决策树分类，从而实现海上运动目标的检测。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，对热红外影像进行海陆分割获得海域影像进一步包括：根据同一地理区域的可见光影像中海域和陆地的区分勾画出海面部分，并将海面部分作为海陆掩膜影像，将该可见光影像与对应的热红外影像配准，利用海陆掩膜影像对热红外影像进行掩膜，获取海面热红外影像。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，利用先验分割参数对海域影像进行多尺度分割得到对象进一步包括：根据要检测的海上运动目标的尺寸确定多尺度分割中的尺度参数，即确定用于对象合并的阈值；首先将热红外影像中的每个像素作为独立的对象，任意选择相邻的两个对象进行试探性合并，试探性合并的具体处理为：计算两个对象的拟合度并与合并条件比较，如果两个对象的拟合度满足尺度参数，则进行真正的合并而且合并后的像素作为一个新对象，否则不合并；选取下一对相邻对象进行试探性合并，循环选取不同的相邻对象进行试探性合并直至所有相邻对象都进行过试探性合并。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，两个对象的拟合度包括光谱拟合度和/或形状拟合度。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，亮度特征是对象的灰度平均值。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，几何特征是对象的尺寸特征和/或形状特征。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，尺寸特征包括对象的面积、周长以及长轴长度和短轴长度中任意个特征。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，形状特征包括紧密度、凸度、完整度、圆度、形状因子、延伸率、以及矩形度中任意个特征。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，实现海上运动目标的检测进一步包括：将检测到的海上运动目标对象进行边界矢量化，输出并叠加在热红外影像上。对于上述基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，海上运动目标是船只。与现有技术相比，本专利技术技术方案主要的优点如下：与现有的海上运动目标检测方法相比，本专利技术利用热红外遥感影像作为数据源，能够弥补可见/近红外多光谱影像夜间失效、SAR影像目视解译困难且处理步骤复杂等现有方法的缺点，有利于对检测结果的检验，进一步提高信息准确性；基于检测得到的海上运动目标提取得到的温度信息，有利于对海上运动目标的状态进行判别。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本专利技术的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：图1是本专利技术所述的基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法的流程图；图2是本专利技术以大型船只为例的实施例所述的基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法的流程图；图3是图2中步骤S10的处理过程的流程图；图4是图2中步骤S20的处理过程的流程图；图5是图2中步骤S30的处理过程的流程图；图6是图2中步骤S40的处理过程的流程图。具体实施方式下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。本专利技术的原理是由于海水与运动目标相比比热较大，使得热红外影像上海面的亮度与运动目标的亮度明显不同，且海面亮度较均一，因此可以利用亮度特征实现海面物体与海面的区分。如图1所示，本专利技术一个实施例所述的基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法包括如下步骤：步骤S1，对热红外影像进行海陆分割获得海域影像。具体过程如下：根据同一地理区域的可见光影像中海域和陆地的区分勾画出海面部分，并将海面部分作为海陆掩膜影像，将该可见光影像与对应的热红外影像配准，利用海陆掩膜影像对热红外影像进行掩膜，获取海面热红外影像。步骤S2，利用先验分割参数对海域影像进行多尺度分割得到对象。具体过程如下：根据要检测的海上运动目标的尺寸确定多尺度分割中的尺度参数，即确定用于对象合并的阈值。首先将热红外影像中的每个像素作为独立的对象，任意选择相邻的两个对象进行试探性合并，试探性合并的具体处理为：计算两个对象的拟合度并与合并阈值比较，如果两个对象的拟合度满足合并条件即满足尺度参数，则进行真正的合并而且合并后的像素作为一个新对象，否则不合并。选取下一对相邻对象进行试探性合并，循环选取不同的相邻对象进行试探性合并直至所有相邻对象都进行过试探性合并。其中，拟合度包括光谱拟合度和/或形状拟合度。步骤S3，提取分割得到的对象的亮度和几何特征。具体过程如下：对步骤S2分割得到的各个对象分别计算亮度和几何特征，为后续分类检测做准备。其中，亮度特征优选为对象的灰度平均值。几何特征可以是尺寸特征和/或形状特征。尺寸特征包括对象的面积、周长以及长轴长度和短轴长度中任意个特征。形状特征包括紧密度、凸度、完整度、圆度、形状因子、延伸率、以及矩形度中任意个特征。步骤S4，通过将得到的分割对象的亮度和几何特征分别对照训练得到的对应的分类规则对分割对象进行决策树分类，从而实现海上运动目标的检测。具体过程如下：利用由步骤S3计算得到的各对象的各方面特征，对照针对预定的海上运动目标训练的分类规则，对各对象进行决策树分类，以判断各对象是否为预定的海上运动目标。其中，特征分类规则是通过特征值优选得到的。将检测到的海上运动目标对象进行边界矢量化，输出并叠加在热红外影像上，即完成海上运动目标的检测。下面，以海上运动目标为大型船只来举例说明本专利技术的技术方案。如图2所示，该实施例所述的基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法包括如下步骤：步骤S10，海本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：对热红外影像进行海陆分割获得海域影像；利用先验分割参数对海域影像进行多尺度分割得到对象；提取分割得到的对象的亮度和几何特征；以及通过将对象的亮度和几何特征分别对照训练得到的对应的分类规则对对象进行决策树分类，从而实现海上运动目标的检测。

【技术特征摘要】
1.一种基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：对热红外影像进行海陆分割获得海域影像；利用先验分割参数对海域影像进行多尺度分割得到对象；提取分割得到的对象的亮度和几何特征；以及通过将对象的亮度和几何特征分别对照训练得到的对应的分类规则对对象进行决策树分类，从而实现海上运动目标的检测。2.如权利要求1所述的基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，其特征在于，对热红外影像进行海陆分割获得海域影像进一步包括：根据同一地理区域的可见光影像中海域和陆地的区分勾画出海面部分，并将海面部分作为海陆掩膜影像，将该可见光影像与对应的热红外影像配准，利用海陆掩膜影像对热红外影像进行掩膜，获取海面热红外影像。3.如权利要求1所述的基于多特征融合的热红外遥感影像的海上运动目标检测方法，其特征在于，利用先验分割参数对海域影像进行多尺度分割得到对象进一步包括：根据要检测的海上运动目标的尺寸确定多尺度分割中的尺度参数，即确定用于对象合并的阈值；首先将热红外影像中的每个像素作为独立的对象，任意选择相邻的两个对象进行试探性合并，试探性合并的具体处理为：计算两个对象的拟合度并与合并条件比较，如果两个对象的拟合度满足尺度参数，则进行真正的合并而且合并后的像素作为一个新对象，否则不...

【专利技术属性】
技术研发人员：周春平，宫辉力，李小娟，孟冠嘉，时春雨，牛珂，郭姣，
申请(专利权)人：首都师范大学，中图高科北京信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11