用于海洋国土空间详细规划的遥感图像分割方法及系统与流程

本发明涉及图像处理，具体涉及用于海洋国土空间详细规划的遥感图像分割方法及系统。

背景技术：

1、通过卫星遥感图像可以获取到海洋中的资源信息，但是由于卫星获取的遥感图像虽然比较广泛但是其分辨率比较低，影响对海洋资源的规划；通过高分辨率的无人机虽然可以获取到比较高清的遥感图像但是其拍摄的范围比较小，也不利于对海洋资源的规划；可以将采集的两种图像进行融合，将高分辨率的图像融合到大范围的卫星遥感图像中，提高卫星遥感图像的分辨率，使得海洋资源的规划更符合实际情况。

2、在进行图像融合时由于高分辨率的遥感图像和卫星遥感图像的其所拍摄的海洋面积大小不同，直接通过现有的图像融合算法其没有考虑到尺度的放缩，导致在进行角点检测时高分辨率提取的角点对于低分辨率提取的角点其存在大量的冗余，影响匹配的准确性，减少高分辨率遥感图像中的特征点匹配的准确性。

技术实现思路

1、为了解决上述问题，本发明提供用于海洋国土空间详细规划的遥感图像分割方法及系统。

2、本发明一个实施例提供了用于海洋国土空间详细规划的遥感图像分割方法，该方法包括以下步骤：

3、获取待开发海洋的卫星遥感图像和若干个待开发海洋的局部遥感图像；将待开发海洋的卫星遥感图像划分为若干个局部区域，每一个待开发海洋的局部遥感图像对应待开发海洋的卫星遥感图像的一个局部区域；

4、对每个局部遥感图像进行特征点检测，获得每个局部遥感图像的所有特征点和若干个不同尺度下的每个局部遥感图像；根据不同尺度下局部遥感图像的面积变化，获取每个局部遥感图像的每个特征点的显著性；根据特征点的显著性进行筛选得到每个局部遥感图像的所有目标特征点；

5、对卫星遥感图像的每个局部区域进行特征点检测，获得每个局部区域的所有特征点和若干个不同尺度下的每个局部区域；根据每个特征点在每个尺度下的局部区域中的邻域内的灰度变化，获得每个特征点在每个尺度下的局部区域中的显著特征性；根据每个尺度下的局部区域与原尺度下的局部区域的面积差异以及特征点的显著特征性差异，获取每个尺度下的局部区域的目标程度；根据每个尺度下的局部区域的目标程度的大小筛选得到每个局部区域的目标匹配尺度；

6、根据每个待开发海洋的局部遥感图像的所有目标特征点和目标匹配尺度下的每个局部区域的所有特征点进行匹配融合，获得待开发海洋的清晰卫星遥感图像；将待开发海洋的清晰卫星遥感图像划分为海洋单元和陆地单元。

7、优选的，所述根据不同尺度下局部遥感图像的面积变化，获取每个局部遥感图像的每个特征点的显著性，包括的具体方法为：

8、根据不同尺度下局部遥感图像的面积变化，获取每个尺度下的每个待开发海洋的局部遥感图像的有效程度；获取每个特征点在每个尺度下的每个待开发海洋的局部遥感图像中的局部特征值；则第个待开发海洋的局部遥感图像的第个特征点的显著性的计算方法为：

9、；

10、式中，表示第个待开发海洋的局部遥感图像的第个特征点的显著性；表示所有尺度下的第个待开发海洋的局部遥感图像的总数量；表示第个尺度下的第个待开发海洋的局部遥感图像的有效程度；表示第个特征点在第个尺度下的第个待开发海洋的局部遥感图像中的局部特征值；表示线性归一化函数。

11、优选的，所述根据不同尺度下局部遥感图像的面积变化，获取每个尺度下的每个待开发海洋的局部遥感图像的有效程度，包括的具体方法为：

12、将第个待开发海洋的局部遥感图像对应待开发海洋的卫星遥感图像的一个局部区域作为待开发海洋的卫星遥感图像的第个局部区域，将待开发海洋的卫星遥感图像的第个局部区域的面积作为第个待开发海洋的局部遥感图像的目标面积，则第个尺度下的第个待开发海洋的局部遥感图像的有效程度的计算方法为：

13、；

14、式中，表示第个尺度下的第个待开发海洋的局部遥感图像的面积；表示第个待开发海洋的局部遥感图像的目标面积；表示取绝对值；表示以自然常数为底数的指数函数。

15、优选的，所述获取每个特征点在每个尺度下的每个待开发海洋的局部遥感图像中的局部特征值，包括的具体方法为：

16、预设两个参数，利用sift算法对第个待开发海洋的局部遥感图像进行特征点检测，判断每个特征点在每个尺度下的第个待开发海洋的局部遥感图像中是否属于局部极值点，若特征点属于局部极值点，则特征点的局部特征值为，若特征点不属于局部极值点，则特征点的局部特征值为。

17、优选的，所述根据特征点的显著性进行筛选得到每个局部遥感图像的所有目标特征点，包括的具体方法为：

18、预设一个阈值，若第个待开发海洋的局部遥感图像的第个特征点的显著性大于或等于阈值，则将第个特征点记为第个待开发海洋的局部遥感图像的目标特征点。

19、优选的，所述根据每个特征点在每个尺度下的局部区域中的邻域内的灰度变化，获得每个特征点在每个尺度下的局部区域中的显著特征性，包括的具体方法为：

20、获取第个特征点的每个八邻域方向的灰度差异程度和每个邻域方向灰度特征差异，则第个特征点在原尺度下的第个局部区域中的显著特征性的计算方法为：

21、；

22、式中，表示第个特征点在原尺度下的第个局部区域中的显著特征性；表示第个特征点在原尺度下的第个局部区域中的所有邻域方向灰度特征差异的最大值；表示第个特征点在原尺度下的第个局部区域中的所有八邻域方向的灰度差异程度的方差；表示以自然常数为底数的指数函数；表示线性归一化函数。

23、优选的，所述获取第个特征点的每个八邻域方向的灰度差异程度和每个邻域方向灰度特征差异，包括的具体方法为：

24、对于第个特征点在原尺度下的第个局部区域中，以第个特征点为中心点建立八邻域窗口，将第个特征点任意一个八邻域方向上像素点与第个特征点灰度值的差值绝对值，作为第个特征点的所述八邻域方向的灰度差异程度，将第个特征点的任意两个相邻八邻域方向的灰度差异程度的差值绝对值作为第个特征点的一个邻域方向灰度特征差异。

25、优选的，所述根据每个尺度下的局部区域与原尺度下的局部区域的面积差异以及特征点的显著特征性差异，获取每个尺度下的局部区域的目标程度的具体公式为：

26、；

27、式中，表示第个尺度下的第个局部区域的目标程度；表示原尺度下的第个局部区域的面积；表示第个尺度下的第个局部区域的面积；表示第个局部区域的所有特征点的数量；表示第个特征点在第尺度下的第个局部区域中的显著特征性；表示第个特征点在原尺度下的第个局部区域中的显著特征性；表示取绝对值；表示以自然常数为底数的指数函数。

28、优选的，所述根据每个尺度下的局部区域的目标程度的大小筛选得到每个局部区域的目标匹配尺度，包括的具体方法为：

29、若第个尺度下的第个局部区域的目标程度最大，则将第个尺度作为第个局部区域下的目标匹配尺度。

30、本发明还提出用于海洋国土空间详细规划的遥感图像分割系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现任意一项所述用于海洋国土空间详细规划的遥感图像分割方法的步骤。

31、本发明的技术方案的有益效果是：本发明根据特征点的显著性进行筛选得到每个局部遥感图像的所有目标特征点，以此准确在局部遥感图像中找出显著性高的特征点，提高局部遥感图像中特征点匹配的准确性；根据每个尺度下的局部区域的目标程度进行筛选得到每个局部区域的目标匹配尺度，以此解决图像尺度的放缩的问题，获得清晰卫星遥感图像，实现对海洋资源的规划。