高分辨率全色遥感图像云判方法

摘要

高分辨率全色遥感图像云判方法，涉及空间光电信息处理技术领域。为了解决全色遥感图像云检测问题，令检测结果更加准确，且满足时实性要求，本发明的高分辨率全色遥感图像云判方法主要包括以下步骤：1)对训练图像块进行归一化处理；2)对提取归一化图像进行奇异值分解，提取奇异值作为特征参量；3)按照上述方法将训练样本映射为特征空间中的点；4)利用HDA法对特征空间进行特征压缩；5)在所获得的一维压缩子空间中，构造单一阈值作为云检测判据；6)对待检测图像，利用训练好的分类器进行云检测。本发明适用于高分辨率全色遥感图像的云检测，具有较高的检测概率与较低的虚警概率，且占用处理系统较少的存储空间和运算耗时。

主权项

高分辨率全色遥感图像云判方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：1)选取云与地物作为训练样本，对训练图像块进行归一化处理；2)对提取归一化图像进行奇异值分解，提取奇异值作为特征参量，具体步骤如下：计算样本的奇异值，将奇异值按大小排序，提取排序结果的前三个奇异值作为特征参量，构造三维特征矢量，生成三维特征空间，其中特征空间的基底为三个奇异值，并将特征空间进行标准化处理；3)按照上述方法将训练样本映射为特征空间中的点；4)利用HDA法对上述特征空间进行特征压缩，获得一维压缩子空间；5)在所获得的一维压缩子空间中，构造单一阈值作为云检测判据；6)对待检测图像，利用训练好的分类器进行云检测，具体步骤如下：针对待检测图像单元，首先将其灰度进行归一化处理，对处理结果进行奇异值分解，并提取奇异值最大的前三个量作为特征参量，构造三维特征矢量，并对特征矢量进行标准化；然后利用步骤4)得到的一维压缩子空间对三维特征矢量进行压缩，并利用步骤5)得到的单一阈值进行类别划分，判断是否为云。