[发明专利]一种遥感图像高空卷云的检测方法

说明书

本发明公开了一种遥感图像高空卷云的检测方法，涉及图像处理技术领域，本发明包括如下步骤：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，本发明具有实时性高、对成像设备要求低、检测结果准确的优点。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于图像预处理、视觉显著性特征以及角点特征的检测方法，更具体的是涉及一种遥感图像高空卷云的检测方法。

背景技术

近年来，遥感技术在军事、天基探测和气象分析等领域都得到了广泛的应用，空间红外卫星是对地观测及遥感系统的重要组成部分，在预警、导弹拦截等方面发挥着重要作用。对于空间红外卫星成像系统，在其成像波段内存在大量辐射能量很高的虚警源，比如高空卷云这种虚警源就不可避免地会对成像系统产生干扰。此外，由于大气辐射等的影响，目标的辐射特性可能发生变化，这会影响对地探测时目标检测及识别的精度，因此，需要研究可靠的高空卷云检测算法，以提高对地探测系统的精度和反应速度。

现有技术中，卷云检测往往采用光谱分析法，采集可见光及红外等多通道数据，利用云层与其他地面物体的辐射差异来进行检测，但是现有的这种方法实时性不高，并且对成像设备要求较高，不利于卷云检测工作的有效开展。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决现有的卷云检测方法实时性不高，并且对成像设备要求较高，不利于卷云检测工作的开展的问题，本发明提供一种遥感图像高空卷云的检测方法。

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种遥感图像高空卷云的检测方法，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(Luminance Contrast，LC)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(Features From Accelerated SegmentTest，FAST)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。

进一步的，所述S2中的中值滤波处理，具体为：

中值滤波的理论为：一个数值集合的中值ξ是这样的数值，即数值集合中有一半数值小于或等于ξ，另一半数值大于或等于ξ；

对原始图像中每个像素点的邻域内的像素灰度值按照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。

进一步的，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。

进一步的，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：