[发明专利]一种基于光学遥感图像的船只检测方法及系统

说明书

本发明公开了一种利用光学遥感图像进行船只检测的方法及系统，该方法包括如下步骤：将光学遥感图像划分为一系列的图像子块；获取图像子块的信息熵以及灰度直方图的波峰数量；根据图像子块的信息熵及直方图波峰数量，确定图像子块内异常像素点集合；确定疑似船只目标的像素点；计算图像子块内疑似目标的面积，根据面积大小确认船只目标。所述检测方法具有场景复杂度描述准确、漏检率低、计算复杂度低、实时性好等优点。

技术领域

本发明涉及光学遥感图像处理技术，尤其涉及一种基于光学遥感图像的船只检测方法及系统。

背景技术

为有效监测本国领海区域内及附近的舰船，维护航道及海防安全提供信息保障，同时监督海洋专属经济区，监测海洋环境，打击非法捕捞、走私和偷渡，为维护海洋权益提供有效信息支撑，很多国家都已经使用遥感图像进行船只自动检测。相对于SAR图像，基于光学遥感图像的舰船目标检测与识别研究起步较晚，但由于光学遥感图像具有图像直观易理解、空间分辨率高的特点，并且在光照和晴朗天气条件下，图像内容丰富、目标结构特征明显，使其在海域舰船侦察，尤其是舰船识别方面具有更大的优势，因此正成为各国研究的重点。

目前，关于遥感图像船只目标检测已经进行了非常多的研究工作，主要包括基于模板匹配、基于机器学习、基于统计特征三个类别。其中，由于同一船只在不同分辨率遥感图像中差异很大，而在同一遥感图像中不同类型船只差异更大，因此基于模板匹配的船只检测方法对遥感图像分辨率变化以及船只类型差异的适应性较差。基于机器学习的方法由于高质量标注样本依然不足，且不能有效结合船只辨识的经验知识，因此在复杂场景下船只检测的准确性依然不足。基于统计特征的船只检测方法主要将舰只视为海面异常目标或显著目标，但是当前“异常”或“显著”的判定与目标所处的场景相关，当前普遍采用的方法是将海面离散划分为几类场景，因此其不能连续地描述海面场景，导致海面“异常”判定不准确，从而产生大量漏检与虚警。

中国专利文献CN107862262A公开了一种适用于高空侦察的快速可见光图像舰船检测方法，其首先利用小面核显著性滤波的提取感兴趣区域，并基于Otsu自动阈值分割与显著区域判别确认候选目标区域，然后根据舰船特征表达提取目标特征，最后基于舰船类目标知识描述约束进行无监督目标判别。尽管该方法能够有效克服复杂云杂波和海杂波造成的外界环境干扰，但由于该方法需要进行卷积运算、梯度计算等复杂运算，导致对实施该方法设备的计算资源需求较高，因此并不适合星载计算平台。

中国专利文献CN107992818A公开了一种光学遥感图像海面船只目标的检测方法，用以解决现有检测方法算法过于复杂、光学遥感图像处理和检测难度偏大导致船舶检测虚警率和漏检率高等问题，其利用haar-like特征进行海上船舶检测，首先利用多源遥感影像构建船只组建样本库，然后对样本进行旋转，对RGB三谱段遥感图像进行谱段运算的预处理，并训练基于haar-like特征的Adaboost分类器实现船舶粗检测，最后对船舶区进行分割处理，通过判断目标几何特征排除海浪、云雾以获取船舶目标信息。然而，该方法需要组建大量样本库，并且检测效果对样本质量依赖性较强。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于光学遥感图像的船只检测方法及系统，通过将光学遥感图像划分为一系列子块，并利用图像子块的灰度直方图描述海面场景，从而实现了在不同场景下，利用光学遥感图像对船只的准确检测。

为实现上述的发明目的，本发明提供的技术方案为：

一种利用光学遥感图像进行船只检测的方法，包括如下步骤：

将光学遥感图像划分为一系列的图像子块；

获取图像子块的信息熵以及灰度直方图的波峰数量；

根据图像子块的信息熵及直方图波峰数量，确定图像子块内异常像素点集合；

确定疑似船只目标的像素点；

计算图像子块内疑似目标的面积，根据面积大小确认船只目标。