一种海面舰船目标检测方法
【专利摘要】本发明涉及一种海面舰船目标检测方法，其包括以下步骤：1)采用基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，生成与原遥感图像同样大小的海陆分割模板；2)利用海陆分割模板对原港口遥感图像进行匹配，得到每个连通区域最小外接矩形；3)对经过步骤2)得到每个连通区域最小外接矩形，进行筛选，确定海面舰船目标。本发明通过采用本发明方法得到的海陆分隔模板与原遥感图像的匹配，能够更好地进行海面目标分离，进而快速准确地实现了本发明海面舰船目标检测，不但适用于复杂海陆背景下的高清遥感图像的快速提取，而且规避了已有技术中图像校正带来无效像素的问题。本发明可以广泛用于各种民用和军事领域高清港口遥感图像中的海面舰船目标检测过程中。
【专利说明】一种海面舰船目标检测方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种检测方法，特别是关于一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法的海面舰船目标检测方法。
【背景技术】
[0002]利用遥感数据进行舰船目标检测在民用和军事领域都有着巨大的现实意义。随着遥感图像的数据获取能力不断增强以及分辨率的提高，利用及发展遥感图像解译技术已经迫在眉睫。综合国内外已开展的研究，基于光学遥感图像的舰船检测流程主要包括预处理(海陆分割、云雾剔除等)、目标候选区域提取及虚警目标剔除三个主要步骤。其中海陆模板分割是重要的预处理手段，即海陆模板的自动分割是港口舰船目标识别的基础。
[0003]现有的基于海陆模板自动分割的海面舰船目标检测方法在实现海陆分离时，一般都采用基于阈值分割或基于纹理分割的方法。在处理高清晰、背景复杂、细节丰富的遥感图像时，基于阈值分割的海陆模板自动分割方法存在海陆边界定位精度低、海面和陆地区域容易出现孔洞等问题；而基于纹理分割的海陆模板自动分割在纹理特征提取时速度很慢，同时也存在定位精度差、海面和陆地区域容易出现孔洞的问题。因此针对高清晰、海陆背景复杂、细节丰富的遥感图像，现有的基于阈值分割和基于纹理分割的海陆模板分割方法往往不能得到理想的结果，同时现有的检测方法也不能快速、准确地实现复杂海陆背景下高清遥感图像的海面舰船目标的检测。
【发明内容】
[0004]针对上述问题，本发明的目的是提供一种能够快速、准确地实现复杂海陆背景下高清遥感图像的海面舰船目标检测方法。
[0005]为实现上述目的，本发明采取以下技术方案:一种海面舰船目标检测方法，其包括以下步骤:
[0006]I)采用基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，生成与原遥感图像同样大小的海陆分割模板，其包括:①输入待检测的高分辨率可见光港口遥感图像，根据基于像素面积相关的重采样处理方法，进行重采样处理；②针对重采样处理后的港口遥感图像，采用基于扫描线的海面区域种子点检测方法，检测海面区域种子点根据步骤②得到的海面区域初始种子点，利用区域增长算法查找连通区域内所有灰度值满足以下条件的点:该点像素灰度与毗邻种子点灰度差值在2以内、且与初始种子点灰度差值在8以内，标记满足此条件的像素点为海面区域，其它区域置为陆地区域对步骤3)得到的海陆区域进行二值化，即将陆地区域灰度值置为255，将海面区域灰度值域置为O 对二值化处理结果进行形态学处理，即一次腐蚀操作和一次膨胀操作，得到港口遥感图像采用重采样处理后的海陆分割模板；⑥对由步骤⑤得到的重采样处理后的海陆分割模板，根据基于像素面积相关的重采样处理方法插值，得到与原遥感图像同样大小的海陆分割模板；
[0007]2)利用步骤I)得到的海陆分割模板对原港口遥感图像进行匹配，得到每个连通区域最小外接矩形，其包括:①将海陆分割模板上标记为陆地的部分，在原港口遥感图像对应的陆地区域灰度值置为O ;而将海陆分割模板上标记为海面的部分，在原港口遥感图像对应的海面区域灰度值保持不变，由此得到海面区域图像；②在海面区域图像上，采用区域增长算法对海水部分进行标记；③通过二值化，对标记的海水区域灰度值置为O，其它部分灰度值置为255，得到海面物体的图像；④利用连通区域处理方法，得到每个候选海面目标连通区域；⑤利用查找连通区域的最小外接矩形方法，得到每个连通区域最小外接矩形；
[0008]3)对经过步骤2)得到每个连通区域最小外接矩形，进行筛选，确定海面舰船目标，其包括:①以最小外接矩形的宽度、长度和长宽比参数作为连通区域的参数设定连通区域最小外接矩形的宽度、长宽比和连通区域的形状三个特征参数的阈值限制，满足以上三个筛选参数阈值限制的海面分离目标连通区域即为海面舰船目标。
[0009]其中步骤I)的步骤②中，所述检测海面区域种子点的过程包括以下步骤:a、自上而下逐行扫描重采样处理后的港口遥感图像，首先扫描第一行；b、判断扫描该行中无效像素点的数目，其中N为该行像素数:若无效像素点的数目大于或等于N/10，则将该行定为无效行，扫描下一行，回到步骤b ;若无效像素点的数目小于N/10，则对该行灰度由前向后做差分，即当前像素点灰度值减去后一个像素点的灰度值，其差值的绝对值为差分值，将每行最后一个像素点的差分值置为O ;c、考察差分结果，在差分的结果中，如果差分值小于2则置为O ;d、判断差分值为O的连续像素数目是否超过N/5:如果超过，则认为出现连续的平坦区域，即为海面区域，取此时的像素作为海面区域初始种子点，进入步骤I)的步骤③；否贝U，扫描下一行，回到步骤b，直到完成最后一行的扫描。
[0010]其中步骤3)的步骤①或步骤②中，所述的连通区域的形状参数F定义如下:F =Ib |2/4πΑ;其中，B为连通区域的周长，a为连通区域的面积。
[0011]其中步骤3)的步骤②中，所述设定连通区域最小外接矩形的宽度、长宽比和连通区域的形状三个特征参数的阈值限制，是根据舰船目标的先验知识。
[0012]本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点:1、本发明在海面舰船目标检测的过程中提出了一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，在该方法中本发明应用了在复杂海陆背景下高清遥感图像的海面区域检测种子点的方法，结合区域增长方法标记海面区域的方法，通过二值化和形态学处理实现海陆模板自动分割的方法，通过重采样处理插值的方法等，快速准确地得到了与原遥感图像同样大小的海陆分割模板。2、本发明通过采用本发明方法得到的海陆分隔模板与原遥感图像的匹配，能够更好地进行海面目标分离，进而快速准确地实现了本发明海面舰船目标检测的发明目的。3、本发明方法不但适用于复杂海陆背景下的高清遥感图像的快速提取，而且规避了卫星图像校正带来无效像素的问题。本发明可以广泛用于各种民用和军事领域高清港口遥感图像中的海面舰船目标检测过程中。
【专利附图】
【附图说明】
[0013]图1是本发明检测舰船目标的流程示意图
[0014]图2是本发明待检测高分辨率可见光港口遥感图像示意图
[0015]图3是本发明基于扫描线的海面区域种子点检测方法的流程示意图
[0016]图4是本发明得到与原遥感图像同样大小的海陆分割模板示意图
【具体实施方式】
[0017]下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
[0018]如图1所示，本发明的海面舰船目标检测方法包括以下步骤(如图1所示):
[0019]I)采用基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，生成与原遥感图像同样大小的海陆分割模板，其包括:
[0020]①输入待检测的高分辨率可见光港口遥感图像(如图2所示)，根据已有技术基于像素面积相关的重采样处理方法，进行重采样处理；
[0021]②针对重采样处理后的港口遥感图像，采用基于扫描线的海面区域种子点检测方法，检测海面区域种子点，其过程如下(如图3所示):
[0022]a、自上而下逐行扫描重采样处理后的港口遥感图像，首先扫描第一行；
[0023]b、判断扫描该行中无效像素点的数目(无效像素点是指由卫星图片校正导致的遥感图像中某些全黑的区域像素点):
[0024]若无效像素点的数目大于或等于N/10，则将该行定为无效行，扫描下一行，回到步骤b ;其中N为该行像素数；
[0025]若无效像素点的数目小于N/10,则对该行灰度由前向后做差分，即当前像素点灰度值减去后一个像素点的灰度值，其差值的绝对值为差分值，将每行最后一个像素点的差分值置为O (这是因为对于最后一个像素点来说,其后没有像素，也就没有了减数，因此此处直接把最后一个点的差分值置为O)；
[0026]C、考察差分结果，在差分的结果中，如果差分值小于2则置为O ;
[0027]d、判断差分值为O的连续像素数目是否超过N/5:
[0028]如果超过，则认为出现连续的平坦区域，即为海面区域，取此时的像素作为海面区域初始种子点，进入下一步；
[0029]否则，扫描下一行，回到步骤b，直到完成最后一行的扫描。
[0030]③根据步骤②得到的海面区域初始种子点，利用区域增长算法查找邻近区域内所有灰度值满足以下条件的点:该点像素灰度与毗邻种子点灰度差值在2以内、且与初始种子点灰度差值在8以内，标记满足此条件的像素点为海面区域，其它区域置为陆地区域；
[0031]④对步骤③得到的海陆区域进行二值化，即将陆地区域灰度值置为255，将海面区域灰度值置为O ;
[0032]⑤对二值化处理结果进行常规的形态学处理，即一次腐蚀操作和一次膨胀操作，得到采用重采样处理后的海陆分割模板；
[0033]⑥对由步骤⑤得到的海陆分割模板，根据已有技术基于像素面积相关的重采样处理方法插值，得到与原遥感图像同样大小的海陆分割模板(如图4所示)。
[0034]2)利用步骤I)得到的海陆分割模板对原港口遥感图像进行匹配，得到每个连通区域最小外接矩形，其包括:
[0035]①将海陆分割模板上标记为陆地的部分，在原港口遥感图像对应的陆地区域灰度值置为O ;而将海陆分割模板上标记为海面的部分，在原港口遥感图像对应的海面区域灰度值保持不变，由此得到海面区域图像；
[0036]②在海面区域图像上，采用已知技术的区域增长算法对海水部分进行标记；
[0037]③通过二值化，对标记的海水区域灰度值置为0，其它部分灰度值置为255，得到海面物体的图像；
[0038]④利用已知技术的连通区域处理方法，得到每个候选海面目标连通区域；
[0039]⑤利用已知技术的查找连通区域的最小外接矩形方法，得到每个连通区域最小外接矩形；
[0040]3)对经过步骤2)得到每个连通区域最小外接矩形，进行筛选，以确定海面舰船目标，其包括:
[0041]①以最小外接矩形的宽度、长度和长宽比参数作为连通区域的参数；
[0042]②根据舰船目标的先验知识或其它方式，设定连通区域最小外接矩形的宽度、长宽比和连通区域的形状三个特征参数的阈值限制，满足以上三个筛选参数阈值限制的海面分离目标连通区域即为海面舰船目标。
[0043]上述连通区域的最小外接矩形宽度、长宽比参数反映候选目标的尺度信息，连通区域的形状参数反映候选目标区域的聚合性，形状参数F定义如下:
[0044]F= I |B I 2/4πΑ,
[0045]其中，B为连通区域的周长，A为连通区域的面积，形状参数F在一定程度上反映了区域的紧凑性，其没有量纲，对尺度、旋转变化不敏感，且没有一个固定的取值范围，数值越大，形状一般越不紧凑规整，合理选择该参数，就能够去除锯齿状的疑似船舶区域。
[0046]上述实施例仅用于说明本发明，凡是在本发明技术方案的基础上进行的等同变换和改进，均不应排除在本发明的保护范围之外。
【权利要求】
1.一种海面舰船目标检测方法，其包括以下步骤: 1)采用基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，生成与原遥感图像同样大小的海陆分割模板，其包括: ①输入待检测的高分辨率可见光港口遥感图像，根据基于像素面积相关的重采样处理方法，进行重采样处理； ②针对重采样处理后的港口遥感图像，采用基于扫描线的海面区域种子点检测方法，检测海面区域种子点； ③根据步骤②得到的海面区域初始种子点，利用区域增长算法查找连通区域内所有灰度值满足以下条件的点:该点像素灰度与毗邻种子点灰度差值在2以内、且与初始种子点灰度差值在8以内，标记满足此条件的像素点为海面区域，其它区域置为陆地区域； ④对步骤3)得到的海陆区域进行二值化，即将陆地区域灰度值置为255，将海面区域灰度值域置为O ; ⑤对二值化处理结果进行形态学处理，即一次腐蚀操作和一次膨胀操作，得到港口遥感图像采用重采样处理后的海陆分割模板； ⑥对由步骤⑤得到的重采样处理后的海陆分割模板，根据基于像素面积相关的重采样处理方法插值，得到与原遥感图像同样大小的海陆分割模板； 2)利用步骤1)得到的海陆分割模板对原港口遥感图像进行匹配，得到每个连通区域最小外接矩形，其包括: ①将海陆分割模板上标记为陆地的部分，在原港口遥感图像对应的陆地区域灰度值置为O ;而将海陆分割模板上标记为海面的部分，在原港口遥感图像对应的海面区域灰度值保持不变，由此得到海面区域图像； ②在海面区域图像上，采用区域增长算法对海水部分进行标记； ③通过二值化，对标记的海水区域灰度值置为O，其它部分灰度值置为255，得到海面物体的图像； ④利用连通区域处理方法，得到每个候选海面目标连通区域； ⑤利用查找连通区域的最小外接矩形方法，得到每个连通区域最小外接矩形； 3)对经过步骤2)得到每个连通区域最小外接矩形，进行筛选，确定海面舰船目标，其包括: ①以最小外接矩形的宽度、长度和长宽比参数作为连通区域的参数； ②设定连通区域最小外接矩形的宽度、长宽比和连通区域的形状三个特征参数的阈值限制，满足以上三个筛选参数阈值限制的海面分离目标连通区域即为海面舰船目标。
2.如权利要求1所述的一种海面舰船目标检测方法，其特征在于:其中步骤I)的步骤②中，所述检测海面区域种子点的过程包括以下步骤: a、自上而下逐行扫描重采样处理后的港口遥感图像，首先扫描第一行； b、判断扫描该行中无效像素点的数目，其中N为该行像素数: 若无效像素点的数目大于或等于N/10，则将该行定为无效行，扫描下一行，回到步骤b ； 若无效像素点的数目小于N/10,则对该行灰度由前向后做差分，即当前像素点灰度值减去后一个像素点的灰度值，其差值的绝对值为差分值，将每行最后一个像素点的差分值置为O ; C、考察差分结果，在差分的结果中，如果差分值小于2则置为O ; d、判断差分值为O的连续像素数目是否超过N/5: 如果超过，则认为出现连续的平坦区域，即为海面区域，取此时的像素作为海面区域初始种子点，进入步骤I)的步骤③； 否则，扫描下一行，回到步骤b，直到完成最后一行的扫描。
3.如权利要求1或2所述的一种海面舰船目标检测方法，其特征在于:其中步骤3)的步骤①或步骤②中，所述的连通区域的形状参数F定义如下: F= |b |2/4jia， 其中，B为连通区域的周长，A为连通区域的面积。
4.如权利要求1或2所述的一种海面舰船目标检测方法，其特征在于:其中步骤3)的步骤②中，所述设定连通区域最小外接矩形的宽度、长宽比和连通区域的形状三个特征参数的阈值限制，是根据舰船目标的先验知识。
5.如权利要求3所述的一种海面舰船目标检测方法，其特征在于:其中步骤3)的步骤②中，所述设定连通区域最小外接矩形的宽度、长宽比和连通区域的形状三个特征参数的阈值限制，是根据舰船目标的先验知识。
【文档编号】G06T7/00GK104077777SQ201410317291
【公开日】2014年10月1日 申请日期:2014年7月4日 优先权日:2014年7月4日
【发明者】吕科, 张毅飞, 潘卫国, 董继阳, 代双凤, 翟锐 申请人:中国科学院大学