【技术实现步骤摘要】
一种遥感图像中目标对象的识别方法及其存储介质和系统
本专利技术涉及遥感图像处理
，具体地，涉及一种遥感图像中目标对象的识别方法及其存储介质和系统。
技术介绍
在现有技术中，遥感图像被广泛应用于农业、交通以及工业生产等各个领域。通过图像识别技术可以识别遥感图像中感兴趣的目标对象，并对目标对象进行标记，从而可以通过遥感图像实现对目标对象的监控。由于遥感图像是在高空环境下拍摄的，因此相对于其他场景下采集的图像，遥感图像的空间分辨率更高。因此在遥感图像中单一目标对象所占用的像素数也更少，在同样大小的图像区域内，遥感图像所显示的对象更加密集。因此，在遥感图像中识别较小的目标对象的难度也更高。以标记道路上的车辆为例，当该道路是穿越草原或者荒地的道路时，由于道路两侧的背景图像相对比较简单，因此在识别道路上的车辆时，道路两侧的背景噪声对道路以及车辆的影响很小。再比如说，在城市上空拍摄的遥感图像中，由于城市主干道的宽度足够宽，并且主干道的走向相对比较规则，因此在进行车辆识别时，主干道两侧的建筑物对识别准确度的影响也比较小...
【技术保护点】
1.一种遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：/nS1、在遥感图像中确定需要进行超分辨率重建的复杂背景图像区域，其中所述复杂背景图像区域包含对目标对象的识别形成干扰的影像信息，具体包括：/nS11、提取遥感图像中的纹理特征，生成与所述遥感图像对应的纹理图像；/nS12、利用预先设置的纹理特征识别模型，确定所述纹理图像中的不规则纹理区域，其中所述不规则纹理区域包含密集的不规则纹理特征；/nS13、在所述遥感图像中确定与所述不规则纹理区域对应的复杂背景图像区域；/nS2、根据所述复杂背景图像区域，生成与所述复杂背景图像区域对应的高分辨率图像，其中所述高...
【技术特征摘要】
1.一种遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
S1、在遥感图像中确定需要进行超分辨率重建的复杂背景图像区域，其中所述复杂背景图像区域包含对目标对象的识别形成干扰的影像信息，具体包括：
S11、提取遥感图像中的纹理特征，生成与所述遥感图像对应的纹理图像；
S12、利用预先设置的纹理特征识别模型，确定所述纹理图像中的不规则纹理区域，其中所述不规则纹理区域包含密集的不规则纹理特征；
S13、在所述遥感图像中确定与所述不规则纹理区域对应的复杂背景图像区域；
S2、根据所述复杂背景图像区域，生成与所述复杂背景图像区域对应的高分辨率图像，其中所述高分辨率图像的像素数高于所述复杂背景图像区域的像素数；
S3、利用预先设置的第一目标对象识别模型，在所述高分辨率图像中识别目标对象。
2.如权利要求1所述的遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述步骤S12的具体实现方式包括：
S121、利用预先设置的纹理特征识别模型将所述纹理图像划分成多个待识别纹理区域，其中所述纹理特征识别模型为神经网络模型，且所述待识别纹理区域的格式与预先设置的神经网络模型匹配；
S122、从所划分的多个待识别纹理区域中选择一个待识别纹理区域；
S123、利用所述神经网络模型生成与所选择的待识别纹理区域中的多个纹理图像区域分别对应的第一向量，其中所述第一向量包括以下参数：所述第一向量所对应的纹理图像区域的横坐标、所述第一向量所对应的纹理图像区域的纵坐标、所述第一向量所对应的纹理图像区域的宽度、所述第一向量所对应的纹理图像区域的高度以及所述第一向量所对应的纹理图像区域为不规则纹理区域的置信度；
S124、根据所述第一向量中包含的参数，在所选择的待识别纹理区域中确定不规则纹理区域。
3.如权利要求2所述的遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述步骤S13的具体实现方式包括：
S131、确定所述不规则纹理区域在纹理图像中的位置信息以及宽高信息；
S132、根据所述不规则纹理区域在纹理图像中的位置信息以及宽高信息，确定所述复杂背景图像区域在遥感图像中的位置信息以及宽高信息。
4.如权利要求3所述的遥感图像中目标对象的识别方法，其特征在于，所述步骤S3的具体实现方式包括：
S31、将所述高分辨率图像划分成多...
【专利技术属性】
技术研发人员：李杰雄，黄江峰，姚康宁，唐恒钊，彭宏程，
申请(专利权)人：湖南航天捷诚电子装备有限责任公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43
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