[发明专利]一种利用多光谱解译提取港口码头图像的方法

权利要求书

1.一种利用多光谱解译提取港口码头图像的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S100、赋值灰度值划分海岸线，在原始遥感图像上进行灰度处理，并进行赋值，根据灰度值的分布提取模糊海岸线；

S200、图像平滑和噪音去除，根据模糊海岸线限定的范围，在原始遥感图像上对模糊海岸线所在区域进行平滑处理，并去除干扰噪音，提取边缘信息；

S300、建立港口码头目标的多光谱数据库，在边缘信息之间通过对多变量观测值进行线性组合，并对该线性组合进行规则化得到核函数，即为多光谱数据，通过多次重复上述步骤获得多光谱数据库；

在进行线性组合之前对边缘区域内的图像进行MAF变换获得自相关因子，具体算法如下所示：

设定α^Tx(r)为自相关因子，x(r)是在r点的多变量观测值，x(r+δ)是在r+δ点的多变量观测值，δ是空间位移向量，则有x(r)的线性组合α^Tx(r)的自协方差为R＝Cov{α^Tx(r)，α^Tx(r+δ)}，将自协方差R进行逆运算即可得到自相关因子；

线性组合及其规则化如下步骤所示：

S301、将自协方差R经过变换获得其中C_δ为变换相关矩阵；

S302、设定线性组合的自相关系数为ρ＝1-(α^TS_δα)/(2α^TSα)，其中差异协方差矩阵而设定S＝X^TX/(n-1)是x的协方差矩阵；

S303、选取自相关系数的可选形式变化获得核函数形式其中X^Tb＝α，A为变换因子，k为变换系数，I_p为特征向量P的单位向量，K为变换系数的相关矩阵；

S400、投影的特征向量提取港口码头，将规则化后的核函数进行MAF变换，并且将多变量观测值投影到原始特征向量上，经过验证后原始特征向量对应的遥感图像区域即为待提取的港口码头。

2.根据权利要求1所述的一种利用多光谱解译提取港口码头图像的方法，其特征在于，在步骤S100中，对不同灰度的遥感图像进行不同的赋值，且将遥感图像上水域的灰度值赋值为0，将陆地上灰度值最大的部分赋值为10。

3.根据权利要求1所述的一种利用多光谱解译提取港口码头图像的方法，其特征在于，在步骤S100中，通过灰度赋值提取海岸线的具体步骤如下所示：

S101、首先对原始遥感图像进行统一的灰度处理，并且将不同灰度值的区域进行划分，将划分开的区域对灰度值计算方差，获得灰度的分布均匀程度；

S102、检验步骤S101中的灰度值方差，并且选择确定方差对比值，将小于方差对比值的灰度值认定为水域，将大于方差对比值的灰度值认定为陆域；

S103、通过上述步骤认定的水域和陆域之间存在明显的界线，并且将该界线通过插值的方法恢复成连续的边界线，即为模糊海岸线。

4.根据权利要求1所述的一种利用多光谱解译提取港口码头图像的方法，其特征在于，在经过灰度赋值提取模糊海岸线之后，对遥感图像进行预处理，所述预处理包括几何校正、大气校正和辐射校正。

5.根据权利要求1所述的一种利用多光谱解译提取港口码头图像的方法，其特征在于，在步骤S200中，图像平滑的方法为均值平滑、中值滤波或者高斯模糊滤波中的任意一种，所述中值滤波或者高斯模糊滤波均采用归一化比值法，具体计算公式如下所示：

NDWI＝(Green-NIR)/(Green+NIR)，其中Green代表绿光波段影像，NIR代表近红外波段影像，NDWI代表波段组合。