【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种机场区域检测方法，特别是涉及一种。
技术介绍
机场是航拍图像中一种非常重要的人工目标，能够自动且快速地从航拍图像中检测机场所在区域，具有非常重 要的意义。机场检测大多研究如何提取跑道从而确定是否存在机场，现有的机场跑道自动检测与识别方法大致分为:基于边缘检测的方法和基于区域分割的方法，以及基于上下文的跑道识别。文献“长线状特征下机场跑道检测方法，红外与激光工程，2012，Vol.41 (4),P1078-1082”公开了一种基于长线状特征的跑道识别方法。该方法利用跑道在图像中的高对比度和整体的长直线特征，提取出潜在的跑道中心线，之后对有效边缘进行Hough变换，提取满足机场约束条件的平行直线对。但是，在机场跑道长宽定位阶段，由于搜索时假设机场跑道的宽度为40-80m之间，因此对于不同宽度的机场跑道目标，具有局限性，无法检测宽度在该区域以外的机场跑道目标。
技术实现思路
为了克服现有长线状特征下机场跑道检测方法检测效果差的不足，本专利技术提供一种。该方法首先根据机场跑道长直线的特征，利用Steger算法强化出图像中的线状目标，通过计算Hessian矩阵的最大绝对值的特征值确定线状目标中心点；再利用Hough变换对Steger算法强化线状目标的结果进行直线检测；最后通过直线连接和统计来确定机场区域的位置。由于在Steger算法结果的基础上进行Hough变换检测直线，去除了大量的干扰线段，可以提高机场区域的检测效果。本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是:一种，其特点是包括以下步骤:步骤一、对于航拍图像中的某一点Xtl，其邻域的二阶泰勒展开式为:
【技术保护点】
一种航拍图像机场区域检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一、对于航拍图像中的某一点x0，其邻域的二阶泰勒展开式为：L(x0+δx0,s)≈L(x0,s)+δx0T▿0,s+δx0TH0,sδx0式中，s为尺度，即模板大小；▿0,s=Lx(x0)Ly(x0);H0,s=Lxx(x0)Lxy(x0)Lxy(x0)Lyy(x0);求Hessian矩阵H0，s的特征值：U^s,kTH0,sU^s,k=λs,k对于某一个固定的尺度s，Hessian矩阵的特征值为λ1，λ2，设|λ1|≤|λ2|；对于线状目标，其满足|λ1|≈0，|λ1|0；根据线状目标Hessian矩阵特征值的特点，定义其相应函数：v(s)=0,if(λ2>0)exp(-Rβ22β2)(1-exp(-S22C2))式中，β=0.5；C=0.5；Rβ=λ1/λ2；在尺度范围[smin，smax]内，求出响应的最大值作为输出：v=maxsmin≤s≤smaxv(s);步骤二、利用Hough变换将不连...
【技术特征摘要】
1.一种航拍图像机场区域检测方法，其特征在于包括以下步骤: ...
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