发明名称 一种高分辨率遥感图像机场感兴趣区域快速检测方法
摘要 本发明涉及一种高分辨率遥感图像机场感兴趣区域快速检测方法。首先采用LSD算法和FT算法分别计算出高分率遥感图像的直线检测二值结果图和显著图,然后在高分率遥感图像中随机选取巨量的矩形窗口,计算这些矩形窗口的物体度量性分数,根据它们的物体度量性分数采用非极大值抑制算法筛选出少量矩形窗口组成机场感兴趣区域。本发明利用了两种简单特征的互补性,可以很稳定地检测出感兴趣区域,并且计算量很小,大大提高了高分率遥感机场检测的速度和精度,实用性很强。
申请公布号 CN103473760A 申请公布日期 2013.12.25
申请号 CN201310331974.3 申请日期 2013.08.01
申请人 西北工业大学 发明人 韩军伟;姚西文;郭雷;程塨;周培诚;张鼎文
分类号 G06T7/00(2006.01)I 主分类号 G06T7/00(2006.01)I
代理机构 西北工业大学专利中心 61204 代理人 王鲜凯
主权项 1.一种高分辨率遥感图像机场感兴趣区域快速检测方法,其特征在于步骤如下:步骤1:采用LSD算法对高分辨率遥感图像进行直线检测得到直线检测结果二值图Line<sub>b</sub>,采用FT算法进行显著性检测得到高分辨率遥感图像显著图S;步骤2:在高分辨率遥感图像中随机选取n个矩形窗口;所述矩形窗口的长、宽以及选取的位置都是任意的,需保证选取的矩形窗口大小要小于高分辨率遥感图像;步骤3:按照Score(win)=αLD(win)+(1-α)FTS(win)计算每一个矩形窗口的物体性度量分数,其中win表示矩形窗口,Score(win)表示矩形窗口win的物体性度量分数,α为线性组合系数,LD(win)为矩形窗口win的直线特征度量分数,FTS(win)为矩形窗口win的显著性特征度量分数,LD(win)按照<img file="FDA00003608112000011.GIF" wi="559" he="164" />进行计算,其中p表示矩形窗口win内的像素点,Line<sub>b</sub>(p)表示像素点p在直线检测结果二值图Line<sub>b</sub>中的值,Area(win)表示矩形窗口win的面积,FTS(win)按照:<img file="FDA00003608112000012.GIF" wi="815" he="181" />进行计算,其中p表示矩形窗口win内的像素点,I表示高分辨遥感图像,S(p)表示像素点p在高分辨遥感图像显著图S中的显著值,Area(win)表示矩形窗口win的面积;步骤4:根据这n个矩形窗口的物体性度量分数,采用非极大值抑制算法筛选出m个矩形窗口,将这m个矩形窗口用最小的矩形框框起来,即是检测到的高分辨率遥感图像机场感兴趣区域。
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