[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有效
申请号: | 201510475992.8 | 申请日: | 2015-08-05 |
公开(公告)号: | CN104992172B | 公开(公告)日: | 2019-05-03 |
发明(设计)人: | 毕福昆;杨志华;陈婧;曲洪权;郑彤;李雪莲 | 申请(专利权)人: | 北方工业大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00 |
代理公司: | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人: | 王莹 |
地址: | 100144 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 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。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 沿岸 突异区 扫描 港口 遥感 图像 靠岸 船舶 检测 方法 | ||
【主权项】:
1.一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:快速筛选沿岸区域,其中根据海域中灰度分布以及领域方差分布的尖峰特性,计算得到该海洋区域的阈值,进而粗略判断海洋区域位置,同时通过对标记分量,依据形态特征的判断,精确海陆分割;检测疑似靠岸船舶目标,其中通过对海陆分割图像进行交叉扫描处理,得到海岸线上疑似目标形成的海岸突起,再结合船舶形态学特征初步判断疑似目标形成的海岸突起的属性,剔除单纯虚假目标;剔除伪目标与标记目标,其中针对已得到的疑似目标,根据疑似形态学特征进一步判断疑似目标,剔除复杂虚假目标,并提取船舶目标,计算得到其长宽轴,通过形态学膨胀与腐蚀的结合处理,得到船舶目标的标记框,其中所述快速筛选沿岸区域的步骤包括:纹理切割,其中通过掩模在遥感图像上滑动的方法,利用公式计算得到掩模所覆盖范围的灰度均值以及邻域方差,![]()
其中m为掩模内的灰度均值;v为掩模内邻域方差,In为掩模中每个像素位置的灰度值(n=1,2,…N×N),并把计算得到的m和v分别赋给掩模所在的左上位置;由于海洋区域灰度变化缓慢,其邻域方差较低,从而在邻域方差的直方图上也会呈现尖峰分布;据此特性,把邻域方差直方图中第一个尖峰所处位置的数值作为邻域方差的阈值,通过此阈值判断海洋区域所在位置;灰度切割,其中港口海域的灰度分布同样符合尖峰分布,取得一定单位长度的灰度范围,计算此单位长度上灰度的平均值;通过找到符合要求的单位长灰度平均值尖峰位置,以及其周围变化范围不大的区域,取得这些位置的灰度值,并以这些灰度值为范围,判断海洋区域的所在位置;水域选取,其中通过标记,计算每个标记分量的面积,并逐一进行判断取得最大面积,得到海洋区域所在的分量,所述检测疑似靠岸船舶目标的步骤包括:X扫描,其中定义上一步判断中的所有海洋区域像素位置I(x,y)的特征F(x,y)=1,且陆地区域像素位置的特征F(x,y)=0;scanp为已知的最大船舶宽度,定义G(x,y)为进行交叉扫描后对各像素位置特性的定义:
其中G(x,y)=0表示此像素位置为海域;G(x,y)=1表示此像素位置为陆地区域;G(x,y)=2表示此像素位置为海岸突起的部分;F(x1‑1,y)=1&F(x1,y)=0表示有一点F(x1,y),它在海陆分割步骤中被判定为陆地区域,但它前一个位置F(x1‑1,y)在陆分割步骤中被判定为海洋区域;首先确认点F(x1,y)位置为海岸部分;之后的点F(x,y)=0也被判定为陆地区域,此时判断点x到x1的距离与scanp的关系,如果小于等于最大船舶宽度就初步认为该海岸突起为靠岸船舶,如果大于最大船舶宽度就判定该海岸突起为单纯海岸线突起;Y扫描,其中在scanp为已知的最大船舶长度的情况下,定义G(x,y)为进行交叉扫描后对各像素位置特性的定义:
其中G(x,y)=0表示此像素位置为海域,G(x,y)=1表示此像素位置为陆地区域,G(x,y)=2表示此像素位置为海岸突起部分F(x,y1‑1)=1&F(x,y1)=0表示有一点F(x,y1),它在海陆分割步骤中被判定为陆地区域,但它前一个位置F(x,y1‑1)在陆分割步骤中被判定为海洋区域;首先确认点F(x,y1)位置为海岸部分;之后的点F(x,y)=0也被判定为陆地区域,此时判断点y到y1的距离与scanp的关系,如果小于等于最大船舶长度就初步认为该海岸突起为靠岸船舶,如果大于最大船舶长度就判定该海岸突起为单纯海岸线突起;判断该海岸突起的属性;将上述X扫描的结果与上述Y扫描的结果相结合,从而得到更加精准、有效的交叉扫描结果。
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