[发明专利]一种可见光遥感图像船舶目标识别方法及系统

权利要求书

1.一种可见光遥感图像船舶目标识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

水陆分割步骤，具体执行：输入原始的RGB可见光遥感图像，输出水陆分割后的二值图像；

ROI提取步骤，具体执行：输入原始的RGB可见光遥感图像和所述水陆分割步骤输出的水陆分割后的二值图像，输出只包含ROI的RGB可见光遥感图像；

船舶目标检测步骤，具体执行：输入所述ROI提取步骤输出的只包含ROI的RGB可见光遥感图像，输出所有可能的船舶目标候选区域RGB切片图像；

船舶目标识别步骤，具体执行：输入所述船舶目标检测步骤输出的所有可能的船舶目标区域RGB切片图像，输出经过识别后的所有船舶目标区域图像。

2.根据权利要求1所述的一种可见光遥感图像船舶目标识别方法，其特征在于，所述水陆分割步骤包括：利用图像处理技术完成对输入的RGB遥感图像分割为水面区域和陆地区域，具体包括：

首先，对输入的RGB遥感图像进行灰度化，得到灰度图像；

然后，利用sobel算子对所述灰度图像计算梯度，得到梯度图像，由于水面区域相对陆地区域的灰度变化较为均匀，其梯度值和陆地部分具有明显差别；

其次，基于梯度图像水陆部分差别明显的特点，采用自适应阈值分割算法对梯度图像进行阈值分割，最终得到一个分割后的二值图像，实现把输入的RGB遥感图像分割为水面区域和陆地区域。

3.根据权利要求1所述的一种可见光遥感图像船舶目标识别方法，其特征在于，所述ROI提取步骤具体包括：基于水陆分割的结果进一步提取水陆交界部分的靠岸区域，同水面区域进行合并，作为船舶可能出现区域，定义其为感兴趣区域ROI；

首先，对水陆分割步骤输出的二值图像进行面积滤波，去除一些分割中产生的噪声和本身面积较小的水面等干扰，得到去除干扰后的二值图像；

然后，对所述去除干扰后的二值图像进行形态学处理，使之水陆边界部分得到一定的膨胀，从而去除边界区域的噪声，便于后续的边界提取；

其次，采用边缘提取算法对边界膨胀后的二值图像提取边界，得到水陆二值边界，对提取的水陆二值边界求取最小外接多边形，得到水陆交界部分的靠岸区域，并将该区域与膨胀后的水面区域求并集，最终得到ROI二值掩膜；

最后，利用所述ROI二值掩膜映射到原始RGB遥感图像，获得只包含ROI的RGB遥感图像。

4.根据权利要求1所述的一种可见光遥感图像船舶目标识别方法，其特征在于，所述船舶目标检测步骤具体包括：对所述ROI提取步骤输出的只包含ROI的RGB遥感图像进行船舶目标检测，首先，对只包含ROI的RGB遥感图像进行灰度化，得到灰度图像；然后，采用自适应阈值分割算法对所述灰度图像进行分割，得到一个二值图像；其次，对所述二值图像进行膨胀和面积滤波处理，过滤掉分割中产生的一些噪声，得到许多连通域；最后，对所述连通域提取最小外接矩形，所述最小外接矩形包围的区域均作为船舶目标的候选区域，并对所述候选区域映射到原始RGB遥感图像上进行切片，输出候选船舶目标RGB切片图像。

5.根据权利要求1所述的一种可见光遥感图像船舶目标识别方法，其特征在于，所述船舶目标识别步骤包括：基于一个小型的卷积神经网络对船舶检测步骤输出的候选船舶目标区域切片图像进行目标分类识别，具体包括：首先，将候选船舶目标RGB切片图像送入一个特征提取网络中提取深度特征，所述特征提取网络采用18层的小型残差网络；然后对提取的深度特征图展平后送入分类网络中进行分类，所述分类网络为一个全连接网络，采用softmax函数完成分类；最终，所述船舶目标识别步骤对每个区域切片图像完成船舶目标的型号分类识别和虚警过滤，输出识别结果。