[发明专利]基于沿岸突异区扫描的港口遥感图像靠岸船舶检测方法

说明书

一种基于沿岸突异区扫描的港口遥感图像靠岸船舶检测方法，在不建立先验港口地理信息库的情况下，针对靠岸船舶目标进行判别，同时利用形态特征判别疑似船舶目标。首先，利用海水灰度与领域方差尖峰分布特性，通过掩模扫描，判别水陆位置，快速获取沿岸区域位置；之后，利用交叉扫描海岸突异区域，初步判别疑似港口靠岸船舶目标；最后，利用形态特征进一步判断疑似目标，通过长宽轴以及膨胀与腐蚀的结合处理，得到该船舶目标的标记框。

技术领域

本发明涉及遥感图像处理方法，尤其是光学卫星遥感图像自动化处理中的港口靠岸船舶目标检测。

背景技术

船舶是运输与军事的重要载体，利用卫星遥感影像对船舶进行检测在民用与军用方面都发挥着非常重要的作用。在民用领域的主要应用有：对特定海域、海湾或海港进行水运交通管制、渔业监控、遇难船只营救、非法入境走私监控等。在军事领域的主要应用有：恐怖活动监视，战场环境评估，快速军事目标发现、定位、识别等。

在基于光学遥感图像的船舶检测研究中，大都集于对远洋中的船舶目标的研究，这些目标由于与周围单纯海洋背景在灰度特征上存在着较为明显的差异，易于提取。然而靠岸的船舶目标本身灰度与纹理等都与海岸部分以及海岸码头部分较为相似，并且靠岸船舶与码头等人工设施经常性贴近或是沾粘在一起，尤其是对于分辨率不高的遥感图像，高效的分割出停靠在港口的船舶更加困难。同时靠岸区域背景更加复杂多样，不同水深所造成的多样的海水反射率，云层，小岛以及航迹的影响，如图1所示。港口中船舶种类也非常丰富，船舶本身的特征也是不同的，这为在遥感图像中对靠岸船舶目标进行快速有效的检测带来了较大的难度。

通过阅读文献，现有的光学遥感图像船舶检测方法很多都依靠先验港口的地理信息，港口以及船舶特征信息库，通过训练与机器学习完成船舶的自动检测与识别。专门针对无GIS信息，或是没有船只先验信息的港口内靠岸船舶检测的算法研究很少。同时无GIS信息的港口内船舶检测，是遥感图像自动目标检测的一大难点，有很多的技术问题都有待解决。并且需要数据库以及先验信息的方法，不具有普适性，无法应用于多样的实际环境中。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的缺点，提供一种基于沿岸突异区扫描的港口遥感图像靠岸船舶检测方法，且不需要先验港口地理信息。

本发明针对上述情况，采用一种光学遥感图像船舶检测方法，不需要建立港口先验地理信息库，直接通过对未知港口的地物与海域的灰度差异与纹理方差直方图特性判断，并针对海岸突异部分运用交叉扫描策略判断靠岸船舶，同时基于邻域灰度和纹理显著性判断疑似船舶目标, 剔除伪目标。其判断准确性有所提高，并且实现简单，具有在多平台实现的普适性。具体包括下述步骤：

已知一副输入图像是光学遥感港口图像。

S201：沿岸区域快速筛选

通过分别取得遥感图像的灰度分布特征以及领域方差的分布特征，根据海域中灰度分布以及领域方差分布的尖峰特性，计算得到该港口海洋区域的阈值，进而判断海洋区域位置。之后通过引入标记链接分量概念，根据形态，面积等特征判断水域位置，从而实现海陆区域的分离及沿岸区域的快速筛选。

S202：疑似靠岸船舶目标检测

通过对遥感图像进行沿岸突异区域的交叉扫描处理，得到港口海岸线上突出疑似目标。再结合船舶形态特征判断突异位置的属性，初步剔除单纯虚假目标。

S203：伪目标剔除与目标标记

针对上步骤中得到的疑似目标，本步骤将根据疑似目标的形态特征进一步判断疑似目标是否为船舶，否则将被剔除。分别提取出判断得到的船舶目标，计算得到该船舶的长宽轴，据此通过形态学膨胀与腐蚀的结合处理，得到该船舶目标的标记框。

根据本发明的一个方面，提供了一种基于沿岸突异区扫描的港口遥感图像靠岸船舶检测方法，其特征在于不需要先验港口地理信息，并包括：