一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法及其应用的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法及其应用，包括以下步骤：1)输入待检测的高分辨率可见光港口遥感图像，并进行重采样处理；2)针对重采样处理后的港口遥感图像，检测海面区域种子点；3)得到的海面区域种子点，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；4)对海陆区域进行二值化；5)进行形态学处理，得到港口遥感图像采用重采样处理后的海陆分割模板；6)对重采样处理后的海陆分割模板，进行插值，得到与原遥感图像同样大小的海陆分割模板。本发明可以广泛用于各种民用和军事领域的海面目标筛选过程中。
【专利说明】一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法及其应用
【技术领域】
[0001] 本发明涉及一种图像检测方法及其应用，特别是关于一种适用于高清遥感图像的 基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法及其应用。
【背景技术】
[0002] 现有的基于海陆模板自动分割的海面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 遥感图像的海面目标的检测。
【发明内容】
[0003] 针对上述问题，本发明的目的是提供一种提取速度快，适用于高清遥感图像的基 于扫描线检测的海陆模板自动分割方法及其应用。
[0004] 为实现上述目的，本发明采取以下技术方案：一种基于扫描线检测的海陆模板自 动分割方法，其包括以下步骤：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；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0 ;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。
[0005] 所述步骤2)中检测海面区域种子点，包括以下步骤：①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；②判断扫描该行中无效像素点的数目：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②，其中N为 该行像素数；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，每个像素点 的差分结果记为差分值，将每行最后一个像素点的差分值置为〇 ;③考察差分结果，在差分 的结果中，如果差分值小于2则置为0 ;④判断差分值为0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，进入所述步骤3);否则，扫描下一行，回到步骤②，直到完成最后一行的扫描。
[0006] 上述基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法在军事领域的海面目标筛选上的 应用。
[0007] 上述基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法在民用领域的海面目标筛选上的 应用。
[0008] 本发明由于采取以上技术方案，其具有以下优点：1、本发明提出了一种基于扫描 线检测的海陆模板自动分割方法，其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。2、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检测方法，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， 实现了快速准确得到与原遥感图像同样大小的海陆分割模板的发明目的。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陆模板分离及目标筛选过程中。
【专利附图】
【附图说明】
[0009] 图1是本发明方法应用于海面目标检测的流程示意图
[0010] 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
[0011] 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
[0012] 图4是本发明得到的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】
[0013] 下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
[0014] 本发明基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，包括以下步骤（如图1第一个 虚线框所示）：
[0015] 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；
[0016] 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） ：
[0017] ①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；
[0018] ②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）：
[0019] 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②，其中N为该行像素数；
[0020] 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 分值置为〇(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0);
[0021] ③考察差分结果，在差分的结果中，如果差分值小于2则置为0 ;
[0022] ④判断差分值为0的连续像素数目是否超过N/5 :
[0023] 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3);
[0024] 否则，扫描下一行，回到步骤②，直到完成最后一行的扫描。
[0025] 3)如图1所示，根据步骤2)得到的海面区域初始种子点，利用已有技术的区域增 长算法标记海面区域 ：
[0026] 由于在港口遥感图像中，海面区域为较平坦、灰度变化小的区域，所以可以将海面 区域看成由灰度值临近的点组成；以步骤2)得到的海面区域种子点作为区域增长算法的 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（包括陆地、港口、无效像素区域、云层）置为陆地区域；
[0027] 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 区域灰度值域置为〇 ;
[0028] 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。
[0029] 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）。
[0030] 本发明基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，可以应用于各种民用和军事领 域的海面目标检测，现在列举一实施例，以进一步说明本发明方法应用。
[0031] 本发明基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法在检测海面舰船目标上的应用， 其包括以下步骤（如图1所示）：
[0032] 1)采用上述方法得到与原遥感图像同样大小的海陆分割模板；
[0033] 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，其包括：
[0034] 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 值置为〇 ;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；
[0035] 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；
[0036] 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；
[0037] 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；
[0038] 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；
[0039] 3)对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：
[0040] 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；
[0041] ②根据舰船目标的先验知识，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。
[0042] 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：
[0043] F = | | B | 12/4 π A
[0044] 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。 [0045] 上述应用本发明方法检测海面目标的具体步骤和方式是可以有所变化的，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. 一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，其包括以下步骤： 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； 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 灰度值域置为〇 ; 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. 如权利要求1所述的一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法，其特征在于： 所述步骤2)中检测海面区域种子点，包括以下步骤： ① 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； ② 判断扫描该行中无效像素点的数目： 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 ②，其中N为该行像素数； 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 置为〇 ; ③ 考察差分结果，在差分的结果中，如果差分值小于2则置为0 ; ④ 判断差分值为〇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，进入所述步骤3); 否则，扫描下一行，回到步骤②，直到完成最后一行的扫描。
3. 如权利要求1或2所述的一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法在军事领域 的海面目标筛选上的应用。
4. 如权利要求1或2所述的一种基于扫描线检测的海陆模板自动分割方法在民用领域 的海面目标筛选上的应用。
【文档编号】G06T7/00GK104063870SQ201410317380
【公开日】2014年9月24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