[发明专利]一种遥感图像高空卷云的检测方法

权利要求书

1.一种遥感图像高空卷云的检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、输入待检测遥感红外高空卷云原始图像；

S2、对原始图像进行中值滤波处理，得到原始图像去噪图；

S3、对原始图像去噪图进行幂律变换处理，得到对比度增强图；

S4、运用亮度对比度算法对对比度增强图进行处理，得到显著性图；

S5、运用加速分割测试特征检测算法对显著性图进行处理，得到具有FAST特征点的FAST特征图；

S6、根据FAST特征图中的FAST特征点位置进行目标框选，得到最终的框选检测结果图。

2.根据权利要求1所述的一种遥感图像高空卷云的检测方法，其特征在于，所述S2中的中值滤波处理，具体为：

对原始图像中每个像素点的邻域内的像素按照灰度值从小到大的顺序进行排序，确定对应邻域内的像素灰度值的中值，并将中值赋予该像素点，当原始图像中的每个像素点均被对应邻域内的像素的中值所替换，则得到原始图像去噪图。

3.根据权利要求1所述的一种遥感图像高空卷云的检测方法，其特征在于，所述S3中的幂律变换处理，具体为：

采用幂律变换公式：s＝cr^γ，其中c和γ为正常数，r为输入图像灰度值，s为输出图像灰度值，所述r与原始图像去噪图相对应，s与对比度增强图相对应。

4.根据权利要求1所述的一种遥感图像高空卷云的检测方法，其特征在于，所述S4中运用亮度对比度算法对对比度增强图进行处理，具体为：

S4.1、计算对比度增强图的灰度直方图，根据灰度直方图得到每个灰度级所对应的像素数目，将灰度级作为像素的特征值，则得到特征值的出现频率f_n；

S4.2、利用显著性特征提取公式：其中p为特征值，f_n为特征值的出现频率，d(p,n)为特征值p与n的欧式距离，得到特征值p的显著性值S(p)；

S4.3、为每一个像素点分配对应于其特征值的显著性值，即得到显著性图。

5.根据权利要求1所述的一种遥感图像高空卷云的检测方法，其特征在于，所述S5中运用加速分割测试特征检测算法对显著性图进行处理，具体为：

S5.1、针对显著性图上的每个像素点，计算其与周围z×z邻域内,以该像素点为圆心，半径为r的圆周上的w个像素点的灰度值之差；

S5.2、对灰度值之差进行判断，若至少有连续的个灰度值之差的绝对值超过设定的阈值，则该像素点为FAST特征点，采用非极大值抑制算法去除多余的FAST特征点，由此得到FAST特征图。