[发明专利]一种用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法

权利要求书

1.一种用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)筛选夜光遥感数据；

(2)对筛选出的夜光遥感数据进行预处理，并裁剪出灯光渔船附近海域的子区图像；

(3)对子区图像采取中心极大值法求阈值，根据求取的阈值分割图像，大于阈值的点被保留下来，此时求取的目标为疑似目标图像；对子区图像采取中心极大值法求阈值包括以下子步骤：

(31)求解子区图像横方向和纵方向的梯度；

(32)计算横方向和纵方向的梯度均值，然后统计大于均值的梯度图像点的位置信息；

(33)统计梯度大于梯度均值的点对应的预处理后图像点的DN值，在这些DN值中查找最大值和最小值，并取最大值和最小值的平均值；

(34)比较两个方向的平均值，取最小值；如果最小值大于98％位置对应的DN值，则保留该最小值；如果最小值小于98％对应的DN值，则取99％对应的DN值作为阈值；

(4)对疑似目标图像进行联通区域标记，统计每个区域的最大值，以及每个区域的像元数量，统计出小于腐蚀算子目标区域，并记录目标区域的最大值点；

(5)对图像进行腐蚀运算；

(6)对图像进行最大值滤波；

(7)将最大值滤波的图像减去疑似目标图像，选择零值点作为目标点，将所述目标点和所述目标区域的最大值点作为最终输出。

2.根据权利要求1所述的用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法，其特征在于，所述步骤(1)中筛选夜光遥感数据的条件为：筛选的区域范围要求包含灯光渔船活动海域，时间要求有灯光渔船正在作业的时相，并且要求在灯光渔船活动海域范围云量覆盖小于10％。

3.根据权利要求1所述的用于夜光遥感数据的灯光渔船自动识别方法，其特征在于，所述步骤(2)中预处理包括遥感图像投影校正和噪声去除；其中，所述遥感图像投影校正采用兰伯特投影；所述噪声去除采用中值滤波和维纳滤波实现。