[发明专利]基于多特征层次化判决的光学遥感图像云判别方法

权利要求书

1.一种基于多特征层次化判决的光学遥感图像云判别方法，其特征在于，该方法包括：

第一步，基于直方图进行预操作：提取解译对象的灰度直方图，并对灰度直方图进行截取，以去除奇异值；

所述截取为：从灰度级的最高位向下累加像素点，当累加的像素点之和达到预设值M时停止，也就是从高位截取M个像素点时对应的灰度级为上界F_h，同理从灰度级的低位向上累加像素值，当达到预设值N时停止，也就是从低位截取N个像素点时对应的灰度级为下界F_l；

第二步：将解译对象分为单一型和混合型；单一型是指对象中只含一种解译对象，而混合型是指一个对象中含有两种或两种以上解译对象；

第三步：对于混合型对象，利用方差标准比H’作为门限划分为确定混合型对象或不确定混合型对象；对于单一型对象和确定混合型对象采用门限法进行再分类，对于不确定混合型对象采用分类器进行再分类；

所述方差标准比H’为解译对象的灰度方差与灰度方差标准值H的比值，灰度方差标准值H为：假设截取后灰度直方图中所包含的像素均匀分布到截取后的灰度级上界F_h和下界F_l之间的灰度方差；方差标准比H’越大表示越接近不确定混合型。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第二步中，所述将解译对象分为单一型和混合型具体为：利用第一步截取后的直方图提取解译对象的灰度方差和直方图非零宽度；该灰度方差和直方图非零宽度用于衡量解译对象中含有灰度级数的数量，含有灰度级数越多越接近混合型，则本步骤利用灰度方差和直方图非零宽度作为门限判断解译对象是单一型还是混合型。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第三步中，所述对于单一型对象和确定混合型对象采用门限法进行再分类为：利用第一步截取后的直方图提取解译对象的灰度均值和云的覆盖率；利用提取的灰度均值和云的覆盖率作为门限对单一型对象进行再分类。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，第三步中，所述对于不确定混合型对象采用分类器进行再分类为：采用支持向量机分类器进行再分类。