[发明专利]一种利用多光谱分析监测港口特定地物的方法

说明书

本发明公开了一种利用多光谱分析监测港口特定地物的方法，包括如下步骤：首先在将获取的原始图像进行抽样降低分辨率后提取模糊边界，再通过主动轮廓模型优化模糊边界得到模糊地物，并获取模糊地物轮廓和位置；之后在模糊地物上进行投影和获取典型相关特征点集；再者对光谱进行小波分解，剔除高频部分，并通过交互方式将相同频段的小波系数作为特征，将其组合起来形成特征谱提取基库，在特征谱提取基库选取特征点，经过矩阵算法和插值算法获取特征谱，通过将待识别地物的特征谱逐一与不同地物特征谱进行对比，能够避免模糊化的计算，通过特征谱的专一性和容错性，能够在减少计算量的同时还能够提高识别的准确率。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体为一种利用多光谱分析监测港口特定地物的方法。

背景技术

随着海上运输的逐步发展，而港口作为海上运输的主要组成部分已经越来越受到人们的重视，成为海上运输规划的重要考虑因素。而在港口的建设中，首先就需要获取港口的地物特征以及位置关系。

由于港口的特殊性，进行实地的拍摄时不现实的，而通过航拍，又由于技术的限制，也不能准确的将港口所有的地物特征全部放在同一个比例的环境中。随着遥感技术的发展，遥感技术基于图像分析处理技术，已经具备了高分辨率的识别功能。具体的，遥感技术使用计算机语言将不同地物在遥感影像中的光谱特征、形状特征、相对关系特征、上下文特征等信息以规则集的方式表达出来，从而实现区分、识别不同地物的功能。

而在实际的港口遥感识别中，由于港口特定地物形态多变，而且背景复杂，在传统的识别技术基础上，识别难度比较大，在常规的识别技术上，主要采用的是轮廓外形来识别的，而这种识别方法严格意义上来说，并算不上识别，只能说是检测。而且最主要的是，在港口复杂的环境中，具有相近外形的地物是有很多的，而这不能作为识别的基本特征，因此为了提高港口特定地物的识别，需要采用其它的方式方法来进行识别。

在现有的技术方案中，如申请号为201610846464.3公布的一种利用遥感影像提取港口特定地物的方法，包括：(1)对遥感影像的一个波段使用leesigma边缘提取算法，该算法使用一个特定的边缘滤波器，从原始影像中创建两个独立的边缘影像；(2)把两个边缘影像导入多尺度分割算法中，与遥感影像一起参与多尺度分割，生成影像对象；(3)判断是否满足分类要求，是则执行步骤(4)，否则执行步骤(2)；(4)利用光谱特征、边缘影像强度值、泊位矢量，分类出水域、陆域和泊位的地物；(5)利用光谱特征、形状特征、上下文关系特征、范围特征，提取泊位类别中的装卸设备类别，陆域类别中的油品及液体化工品堆场、煤炭堆场、矿石堆场、集装箱堆场、堆场后方物流仓库、围填海这些类别。此技术方案是基于边缘提取算法和多尺度分割算法的结合，并分析了遥感影像中的典型特征后，利用这些特征组合提取规则集，从而将目标地物快速、准确的识别并提取出来。虽然相对于单纯的外观轮廓来识别，其精度和识别速率已经得到了较大的提高，但是基于遥感图像的特征，这个识别方法精度并不能达到理想的要求。

综合上述技术方案和现实存在的问题，以及结合目前被广泛应用的技术方案，还存在的主要缺陷主要体现在以下几个方面：

(1)由于原始遥感图像模糊，分辨率低，直接进行处理识别，这样的准确率将有待于进一步的提高，而且需要处理的数据量比较大，直接在原始的遥感图像上，就必须要对港口海岸线进行提取，由于距离海岸线较远的海上不会存在特定的地物，及早的将其剔除出去，有利于减少不必要的计算量，从而提高后续处理的效率；

(2)对于需要识别的地物来说，其具体的特征不明确，不能够根据实时遥感图像来实时调整特征参数，而在不同的环境中，其特征参数是具有差异，如果直接套用将会导致触发修正算法，而且差异性越大识别修正的计算量就会变得很庞大。

发明内容

为了克服现有技术方案的不足,本发明提供一种利用多光谱分析监测港口特定地物的方法，能有效的解决背景技术提出的问题。