[发明专利]遥感影像云检测方法、系统及电子设备

权利要求书

1.一种遥感影像云检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤a：对多波段遥感影像进行主成分分析，提取所述多波段遥感影像的第一主成分图像和第二主成分图像，并对所述第一主成分图像和第二主成分图像分别进行自适应S曲线增强；

步骤b：利用至少两种阈值方法分别得到所述自适应S曲线增强后的第一主成分图像和第二主成分图像的至少两种二值化阈值结果；

步骤c：利用集成阈值法分别对所述第一主成分图像和第二主成分图像的至少两种二值化阈值结果进行集成，并将所述第一主成分图像和第二主成分图像的阈值集成结果进行合并，得到所述遥感影像的云检测结果；

在所述步骤a中，所述对第一主成分图像和第二主成分图像分别进行自适应S曲线增强具体为：设遥感影像的最大灰度值为r，最小灰度值为s，当r与s的和与2取余计算的结果等于0时，令初始阈值为T₀＝(r+s)/2，否则令初始阈值为T₀＝(r+s-1)/2，将图G的像素值G(x,y)小于T₀的集合记为f₁(x,y)，图G的像素值G(x,y)大于等于T₀的集合记为f₂(x,y)，S曲线拉伸的像素值F(x,y)计算公式为：

上述公式中，k为拉伸系数。

2.根据权利要求1所述的遥感影像云检测方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述至少两种阈值方法为十种阈值方法，所述十种阈值方法分别为：大津法、分块大津法、局部动态阈值法、全局阈值与局部阈值结合、Wellner自适应阈值、最小误差法、双峰法、迭代阈值法、最大熵阈值法和固定阈值分割法。

3.根据权利要求2所述的遥感影像云检测方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述利用集成阈值法分别对所述第一主成分图像和第二主成分图像的至少两种二值化阈值结果进行集成，并将所述第一主成分图像和第二主成分图像的阈值集成结果进行合并，得到所述遥感影像的云检测结果具体为：使用投票的方式作为结合策略，投票系数δ决定结合策略的结合程度；设所述十种阈值方法得到的云检测结果为(F₁,F₂,......F_p)，F_p为第p种阈值方法对应的云检测结果，使用δ序列(δ₁,δ₂,......,δ_i)作为投票系数，得到云检测结果如果每个像素标记得到的投票数超过投票系数δ_i，则检测结果为云，否则为非云；最后，选择最佳的值为集成阈值的云检测结果。

4.一种遥感影像云检测系统，其特征在于，包括：

波段提取模块：用于对多波段遥感影像进行主成分分析，提取所述多波段遥感影像的第一主成分图像和第二主成分图像；

云特征增强模块：用于对所述第一主成分图像和第二主成分图像分别进行自适应S曲线增强；

二值化模块：用于利用至少两种阈值方法分别得到所述自适应S曲线增强后的第一主成分图像和第二主成分图像的至少两种二值化阈值结果；

阈值集成模块：用于利用集成阈值法分别对所述第一主成分图像和第二主成分图像的至少两种二值化阈值结果进行集成，并将所述第一主成分图像和第二主成分图像的阈值集成结果进行合并，得到所述遥感影像的云检测结果；

所述云特征增强模块对第一主成分图像和第二主成分图像分别进行自适应S曲线增强具体为：设遥感影像的最大灰度值为r，最小灰度值为s，当r与s的和与2取余计算的结果等于0时，令初始阈值为T₀＝(r+s)/2，否则令初始阈值为T₀＝(r+s-1)/2，将图G的像素值G(x,y)小于T₀的集合记为f₁(x,y)，图G的像素值G(x,y)大于等于T₀的集合记为f₂(x,y)，S曲线拉伸的像素值F(x,y)计算公式为：

上述公式中，k为拉伸系数。