一种多分辨层次化筛选的遥感图像港口船舶检测方法

摘要

一种多分辨层次化筛选的遥感图像港口船舶检测方法，针对大尺寸高分辨率光学遥感图像港口内船舶，采用coarse‑to‑fine(由粗到细)方法对图像处理，结合突异检测方法与Harris角点描述子(Harris Corner Detector)检测方法，构建一种高效的港口内船舶检测方法。首先，将大尺寸图像抽样后的图像分别执行突异与多角度旋转突异检测，判断两种方法得到的疑似船舶面积，并将判断结果进行区域拓展，得到港口区域的疑似显著区。之后，取得原分辨率图像中的疑似显著区域，再对原分辨率下的疑似显著区分别进行突异和多角度旋转突异检测，使用Harris角点描述子方法检测两种检测方法得到的疑似船舶的船头特征，将检测得到的船舶坐标返回到原高分辨率图像中进行标记，最终得到原高分辨率图像中的船舶标记。

主权项

一种多分辨层次化筛选的遥感图像港口船舶检测方法，用于自动检测大尺寸高分辨率遥感光学图像中复杂的港口区域,其特征在于包括：将输入的大尺寸光学高分辨遥感图像按一定规格抽样，对抽样后的图像分别进行突异检测与多角度旋转突异检测，将得到的疑似船舶合并，并针对每个疑似船舶的面积进行判断，将判断得到的疑似船舶进行区域拓展，进而得到港口区域中的疑似显著区，从而实现在一层低分辨率图像条件下的疑似显著区的粗筛选，将上一层中得到的疑似显著区返回到原大尺寸高分辨遥感图像上，从而得到原高分辨率条件下的疑似显著区，之后，对疑似显著区域分别进行突异检测与多角度旋转突异检测，将得到的疑似船舶合并，并使用Harris角点描述子结构识别疑似船舶的船头部分，将检测得到的船舶结果标记回原大尺寸光学高分辨率遥感图像中，从而实现二层原分辨率的疑似船舶精筛选，最终输出标记结果。