[发明专利]一种遥感图像场景的分类系统

摘要

本发明公开了一种遥感图像场景的分类系统，包括采集模块、灰度处理器、拟合模块、边缘检测模块、遥感图像像素分类模块及神经网络训练器；其中，所述采集模块用于对原始遥感图像进行采集作为样本并传输给灰度处理器；所述灰度处理器用于对采集模块传输的原始遥感图像采用分量法进行灰度化处理；拟合模块，用于采用低次样条函数对灰度直方图进行拟合；边缘检测模块，用于采用基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘；所述遥感图像像素分类模块，采用基于像元的分类，对像元表示的地物类别属性进行判断并分类得到分类专题图；神经网络训练器，用于输入卷积神经网络模型进行训练，得到要求精度的遥感图像场景的分类结果。本发明分类准确度高。

主权项

1.一种遥感图像场景的分类系统，其特征在于，包括：采集模块、灰度处理器、拟合模块、边缘检测模块、遥感图像像素分类模块及神经网络训练器；其中，所述采集模块用于对原始遥感图像进行采集作为样本并传输给灰度处理器；所述灰度处理器用于对采集模块传输的原始遥感图像采用分量法进行灰度化处理，即将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值；拟合模块，用于使用直方图均衡化对灰度图像进行处理，得到均衡后灰度直方图，并采用低次样条函数对灰度直方图进行拟合，对拟合后的灰度直方图划分谷值区间，在低次样条函数拟合的基础上得到平滑可导的拟合曲线；边缘检测模块，用于采用基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘，并采用自适应阈值算法对边缘图像进行二值化，得到二值化后的遥感图像；所述遥感图像像素分类模块，采用基于像元的分类，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联在内的信息对像元表示的地物类别属性进行判断并分类得到分类专题图；将遥感图中标记的场景和同样位置的逐像素分类专题图，或者场景数据库中的场景图及其对应的逐像素分类专题图进行拼接；所述拼接的具体方法为：通过在遥感图像N个波段之后加入一个新波段，当原场景图或从遥感图像上切割的输入场景图大小为n×n×b，其中n为图的宽度和高度，b为波段数；逐像素分类专题图为n×n×1；两图在波段维度进行拼接，拼接后的图片为n×n×(b+1)；神经网络训练器，用于对遥感图像像素分类模块的分类专题图及原遥感图片上的各种场景制成训练集,输入卷积神经网络模型进行训练，得到要求精度的遥感图像场景的分类结果。