[发明专利]一种卷云检测方法、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种卷云检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、输入遥感图像，并获取遥感图像的原色通道灰度图；

步骤2、获取原色通道灰度图的分形维数特征图；

步骤3、基于分形维数特征图和原色通道灰度图获取权值灰度图；

步骤4、对原色通道灰度图的像素点进行聚类计算，获取像素点的聚类结果，基于聚类结果确定原色通道灰度图每一像素点的预分配标签；

步骤5、基于原色通道灰度图、权值灰度图和预分配标签建立图割模型；

步骤6、对图割模型进行最小割计算，输出遥感图像的检测结果。

2.根据权利要求1所述的卷云检测方法，其特征在于，所述步骤2具体包括：

步骤2.1、计算所述原色通道灰度图中每个像素点处的分形曲面表面积S(n)，其中，n表示单位面积尺度；

步骤2.2、基于分形曲面表面积S(n)和分形表面公式计算每个像素点的分形维数d；其中，所述分形表面公式为S(n)＝n^2-d；

步骤2.3、基于每个像素点的分形维数d获取所述原色通道灰度图的分形维数特征图。

3.根据权利要求1所述的卷云检测方法，其特征在于，所述步骤3具体包括：

将所述分形维数特征图作为权值与所述原色通道灰度图进行相乘加权，基于加权结果获取权值灰度图。

4.根据权利要求1所述的卷云检测方法，其特征在于，所述步骤4具体包括：

步骤4.1、在所述原色通道灰度图中随机选取K个像素点作为聚类中心的初始值，计算所述原色通道灰度图中除所述聚类中心以外的其他像素点与所述聚类中心之间的欧式距离；

步骤4.2、基于所述欧式距离对所有像素点进行聚类，并获取每一聚类中与欧式距离的均值最接近的像素点作为新的聚类中心进行迭代计算，当聚类中心不再变化时获取最终的聚类结果；

步骤4.3、基于最终的聚类结果确定所述原色通道灰度图中每一像素点的预分配标签。

5.根据权利要求1所述的卷云检测方法，其特征在于，所述步骤5具体包括：

步骤5.1、确定所述图割模型的准则函数；

步骤5.2、基于所述原色通道灰度图确定所述准则函数的区域项；基于所述权值灰度图确定所述准则函数的边界项；基于所述预分配标签确定所述准则函数的计算初始值；

步骤5.3、基于所述准则函数建立所述图割模型。

6.根据权利要求5所述的卷云检测方法，其特征在于，所述图割模型的准则函数具体包括：

E(L)＝a*R(L)+B(L)；其中，L为所述准则函数的计算初始值，R(L)为所述准则函数的区域项，B(L)为所述准则函数的边界项，a为预设的平衡参数，E(L)为图割割值。

7.根据权利要求1所述的卷云检测方法，其特征在于，所述对图割模型进行最小割计算，具体包括：

使用Ford-Fulkerson标号算法计算所述图割模型的最小割值。

8.根据权利要求1-7中任意一项所述的卷云检测方法，其特征在于，所述原色通道灰度图为蓝色通道灰度图。

9.一种卷云检测设备，其特征在于，包括：

处理器、存储器和通信总线；

其中，所述通信总线，用于实现所述处理器和所述存储器之间的通信连接；

所述存储器，用于存储能够在所述处理器上运行的卷云检测程序；

所述处理器，用于：

输入遥感图像，并获取遥感图像的原色通道灰度图；

获取原色通道灰度图的分形维数特征图；

基于分形维数特征图和原色通道灰度图获取权值灰度图；

对原色通道灰度图的像素点进行聚类计算，获取像素点的聚类结果，基于聚类结果确定像素点的预分配标签；

基于原色通道灰度图、权值灰度图和预分配标签确定图割模型；

对图割模型进行计算，并基于计算结果输出遥感图像的检测结果。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个程序，所述一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至8中任一项所述卷云检测方法的步骤。