[发明专利]一种结冰湖泊红外成像检测方法

说明书

本发明公开了一种结冰湖泊红外成像检测方法，涉及遥感及红外图像处理技术领域，本发明在获取红外虚警源图像后，首先采用简单线性迭代聚类方法对图像进行超像素分割，再利用超像素中心的像素灰度值代替整个超像素的像素灰度值，然后分别采用基于全局和局部的对比度方法计算显著性图，之后对得到的基于全局和局部的显著图进行加权融合，最后采用自适应阈值方法完成湖泊虚警源的分割，确定湖泊虚警源的位置，输出最终检测结果；本发明填充了现有红外湖泊虚警源检测方向的空白，解决了红外湖泊虚警源的准确以及高效检测问题，具有准确高效的实现红外湖泊虚警源检测的优点。

技术领域

本发明涉及遥感及红外图像处理技术领域，更具体的是涉及一种结冰湖泊红外成像检测方法。

背景技术

近年来，随着对地观测技术遥感技术的发展，遥感图像信息处理技术也有了很大的发展，其应用领域从传统的农林监测、地质勘探和大气监测等拓展到海洋监测、军事情报、环境治理等许多方面。随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求，遥感图像的目标提取、图像理解以及识别成为遥感图像处理中的重要内容。红外成像技术在军事、民用等方面有着很重要的作用，其具有非接触性、可实现远距离检测且不受烟、雾等障碍影响的特点，还可以实现全天候探测。

在目前这样一个复杂的全球环境下，军事实力的强弱直接关系到一个国家的安全问题，而在军事应用中往往会遇到需要对来袭的飞机导弹等军事目标进行检测预警，所以红外探测技术至关重要。但是对于空间红外卫星成像系统，在其探测过程中往往会遇到结冰河流、结冰湖泊、高空卷云、雪山、林火等高辐射的虚警源，这些虚警源会对目标的检测造成很严重的干扰，所以如何快速有效地去除这些虚警源的干扰问题，实现目标的准确检测，是一个急需解决的问题。

在红外波段内，主要根据结冰体和其他地物的光谱反射差异来对结冰湖泊进行检测，早期对红外结冰河流的检测方法主要有根据光谱特性、频率、分形维数、纹理、颜色等特征，再结合阈值、聚类法以及神经网络、支持向量机之类的学习分类算法等进行检测，现有的检测方法有以下几类：

1、利用模糊式分类的方法将遥感图像分成河流区域和非河流区域，然后利用最小近邻聚类的方法对图像聚类，最后根据河流的形状信息剔除掉非河流部分；

2、利用河流的连通性与阈值相结合先对河流区域进行初步确定，对分割后感兴趣的区域进行小波变，同时在原灰度图像中根据脊线跟踪方法对河流区域进行检测，将小波变换提取的不连续的河岸边缘点进行连接，最后根据连通区域查找，准确检测出河流；

3、根据河流地区的灰度比其它地区要小的固有特点，提出了一种新的基于交叉熵特征参数区分河流区域与其它区域；

4、利用C均值聚类和区域增长的方法检测河流区域的变化；

5、采用几何轮廓模型与向量值扫描算法结合对河流部分识别；

6、首先对遥感图像分割，然后对每一个块提取局部熵、纹理、亮度等特征，利用随机森林训练和分类，之后采用软投票方法检测河流；

7、采用支持向量机对遥感图像河流进行检测；

8、基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的方法提取SAR图像中的河流；

然而上述方法中，采用阈值方法在阈值选取时是非常困难的；纹理方法由于结冰湖泊大多都是亮度特征，只有边缘部分包含纹理信息，因此并不能获得良好的检测结果；神经网络方法则需要大量的数据作为基础，针对数据量较少的情况，这种方法并不适用。

发明内容

本发明的目的在于：为了解决现有的结冰湖泊难以被准确检测、检测结果不完整以及检测效率较低的问题，本发明提供一种结冰湖泊红外成像检测方法。

本发明为了实现上述目的具体采用以下技术方案：

一种结冰湖泊红外成像检测方法，包括如下步骤：