【技术实现步骤摘要】
遥感影像储油罐检测方法、装置、可读存储介质及设备
本专利技术涉及图像处理与模式识别领域，特别是指一种遥感影像储油罐检测方法、装置、计算机可读存储介质及设备。
技术介绍
遥感影像是卫星从太空中拍摄的地球表面真实物体图像，是目前重要的一种空间信息源，具有广阔的发展前景，特别是在国防安全、军事部署、经济生产、环境灾害监测等诸多领域有广泛应用。随着高新技术的发展，空间遥感技术已取得了长足的进步，遥感信息传输的提速、空间分辨率的提高、影像信息的扩增，促使人们提升了对遥感影像信息提取、分析与处理的要求。遥感影像目标检测与识别是遥感影像处理技术中一个重要分支，已在国民经济、国防军事等领域发挥作用。由于各种技术和知识的交叉渗透，遥感影像目标检测与识别技术朝着更可靠、高效、强泛化性的方向发展。储油罐是遥感影像中一个典型的军事目标，它的数量、大小、位置分布等信息在军事上有着重大意义。遥感影像信息冗杂，如何高效检测出储油罐目标对后续储油罐信息提取有较大的影响。针对储油罐在遥感图像上的特点，其检测方法可以分为下列三大类：(1...
【技术保护点】
1.一种遥感影像储油罐检测方法，其特征在于，所述方法包括：/n将遥感影像统一为单通道灰度图；/n将检测模板在所述单通道灰度图上以一定的步长滑动，得到多个待分类框；/n提取所述多个待分类框的IPR特征，所述IPR特征的定义如下：/n
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种遥感影像储油罐检测方法，其特征在于，所述方法包括：
将遥感影像统一为单通道灰度图；
将检测模板在所述单通道灰度图上以一定的步长滑动，得到多个待分类框；
提取所述多个待分类框的IPR特征，所述IPR特征的定义如下：
其中，x,y为一个待分类框中任意两个像素的灰度值；
使用分类器对所述多个待分类框的IPR特征进行分类，得到目标候选框；
对所述目标候选框进行nms操作，得到最终的检测结果。
2.根据权利要求1所述的遥感影像储油罐检测方法，其特征在于，所述分类器为RST分类器，所述RST分类器为树分类器，所述RST分类器在构建每个节点时，根据产生的随机数来确定节点特征；其中，若产生的随机数大于预先设定的偏重阈值，则选择最优特征信息作为节点特征，否则，选择次优特征信息作为节点特征，所述最优特征信息为本次迭代的信息，所述次优特征信息为前一次迭代的信息。
3.根据权利要求2所述的遥感影像储油罐检测方法，其特征在于，所述RST分类器在学习时，节点的每个属性学习一个对应的最优阈值区间，所述最优阈值区间使得左叶子节点和右叶子节点的误差损失最小，当样本特征值在最优阈值区间内时，样本被分到右叶子结点中，否则分到左叶子结点中，并由叶子结点给出一个拟合值；其中，所述拟合值F(D)和误差损失L的计算公式为：
L＝W+·(F(D)-1)·(F(D)-1)+W-·(F(D)+1)·(F(D)+1)
D为节点中的样本集，W+为D中正样本的权重和，W-为D中负样本的权重和。
4.根据权利要求3所述的遥感影像储油罐检测方法，其特征在于，所述RST分类器的结点分裂过程中，若结点中的样本集是同一类，或样本总数不满足指定分裂所需最小样本数，或对应的树深度到达指定最大树深，则停止该结点分裂。
5.根据权利要求1-4任一所述的遥感影像储油罐检测方法，其特征在于，所述将遥感影像统一为单通道灰度图包括：
若遥感影像为全色影像，不做处理，若遥感影像为多光谱彩色影像，通过如下方法转换为单通道灰度图：
采用分量加权平均方式，将所述多光谱彩色影像转化为灰度图像；
采用Ostu方法计算所述灰度图像的全局阈值T*；
根据所述全局阈值对所述灰度图像作幂律变换，得到所述单通道灰度图，所述幂律变换函数如下：
技术研发人员：周军，王洋，丁松，连颖，
申请(专利权)人：北京眼神智能科技有限公司，北京眼神科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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