[发明专利]一种基于SRM分割和分层线段特征的船舶目标检测方法

说明书

本发明提出了一种基于SRM分割和分层线段特征的船舶目标检测方法，包括如下步骤：步骤1，对高分辨遥感图像进行图像分割得到海上目标遥感二值图像；步骤2，基于步骤1得到的海上目标遥感二值图像进行分层船舶提取算法，包括三个层次：基于LSD的线段检测；边缘检测；海上目标网络提取；步骤3，根据所述海上目标遥感二值图像上的网络提取最终形状检测确定是否为船舶或岛屿，本发明克服了现有技术对于船舶检测准确度不高、效率低的缺陷。

技术领域

本发明涉及图像检测技术领域，尤其是涉及一种基于SRM分割和分层线段特征的船舶目标检测方法。

背景技术

近年来，随着我国高分辩率遥感卫星的上天，关系到国家的安全和经济的发展，船舶目标检测的研究在海洋遥感领域得到高度重视。对于海上交通安全具有重要意义，包括监控特定海域与特定港口。船舶检测还可以用于遇难船舶的救援工作，同时还可以运用船舶监测技术打击非法捕鱼船舶、非法倾倒垃圾船舶、打击走私船舶以及打击海盗等行为。可以大大提高近海地区的海运管理能力和调度能力。保护海上资源开发、未来深海资源的探测，以及海上防灾救灾，高分遥感船舶检测己经成为海洋监视监测必不可少的手段，而遥感分辨率的提升不仅仅是信息量的提升，而且由于图像细节的丰富、纹理的复杂，分析起图像变得更加困难，因此对高分辨率遥感图像下船舶目标的检测更为重要。

目前船舶检测研究主要两大类，一是基于边缘提取的方法，根据船舶平行长直线特性，从图像提取边缘，然后通过检测方法进行直线检测。此方法速度快、复杂度低，但由于背景的干扰许多岛礁之类的非目标区域也会被检测出来。二是基于区域分割的方法，根据船舶与周围纹理的差异性，通过图像分割的方法达到提取备选区域的目的，在备选区域内再识别，此方法速度慢、复杂度高，识别效果依赖于区域分割阈值的选取以及用于识别的特征的鲁棒性好坏。

发明内容

由于高分辨率遥感图像细节的丰富、纹理的复杂，从而使图像分析变得更加困难，本发明提出一种基于SRM分割和分层线段特征的船舶目标检测方法，克服了现有技术对于船舶检测准确度不高、效率低的缺陷。

本发明的技术方案是这样实现的：一种基于SRM分割和分层线段特征的船舶目标检测方法，包括如下步骤：

步骤1，对高分辨遥感图像进行图像分割得到海上目标遥感二值图像；

步骤2，基于步骤1得到的海上目标遥感二值图像进行分层船舶提取算法，包括三个层次：基于LSD的线段检测；边缘检测；海上目标网络提取；

步骤3，根据所述海上目标遥感二值图像上的网络提取最终形状检测确定是否为船舶或岛屿。

作为一种优选的技术方案，在所述步骤1中，对高分辨遥感图像进行图像分割得到海上目标遥感二值图像，包括：

步骤1-1，采用分段线性拉伸对所述高分辨遥感图像进行图像增强；

步骤1-2，采用SRM算法对所述高分辨遥感图像进行分割得到遥感二值图。

作为一种优选的技术方案，所述步骤1-1，包括：

利用如下公式(1)的基于分段线性拉伸的图像增强公式进行将感兴趣或者重要的灰度区域拉伸，使该区域的信息量增大，抑制了不感兴趣或者不重要的区域:

其中(MIN_f，MAX_f)为遥感数据的范围，分为三段(MIN_f，a)、(a，b)、(b，MAX_f)分别做线性增强到(0，c)、(c，d)、(d，255)三个灰度区间。

作为一种优选的技术方案，所述步骤1-2，包括：

利用如下公式(2)SRM的合并判定准则将图像中的像素对或区域对按照顺序进行合并以及利用像素灰度值的差异作为梯度计算像素间的相似度对所述高分辨遥感图像进行分割得到遥感二值图: