[发明专利]一种高光谱图像河流检测方法在审
| 申请号： | 201911035256.5 | 申请日： | 2019-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN110796076A | 公开（公告）日： | 2020-02-14 |
| 发明（设计）人： | 董晓刚;彭真明;毛宏霞;王俊;刘铮;贾雨生 | 申请（专利权）人： | 北京环境特性研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 11609 北京格允知识产权代理有限公司 | 代理人： | 周娇娇 |
| 地址： | 100854*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及遥感图像处理技术领域，尤其涉及一种高光谱图像河流检测方法、计算机设备以及计算机可读存储介质，该方法包括：输入高光谱图像；对高光谱图像进行滤波；对图像进行分解，计算不同尺度、不同方向下的剪切波特征；对所有剪切波特征进行归一化处理，并计算每个剪切波特征的标准差；选出每一尺度下，标准差最大的两个剪切波特征进行求和，得到河流的特征图像；对特征图像进行自适应阈值分割，得到二值化图；将二值化图作为活动轮廓模型模板，利用活动轮廓模型进行河流检测，得到河流检测结果。本发明避免了使用边缘信息及学习类方法，解决了小样本下河流目标检测困难的问题，可以显著提高河流虚警源的检测能力，同时提高了计算效率。 | ||
| 搜索关键词： | 剪切波 河流 高光谱图像 活动轮廓模型 特征图像 标准差 二值化 检测 计算机可读存储介质 尺度 遥感图像处理 归一化处理 计算机设备 边缘信息 计算效率 检测结果 目标检测 阈值分割 小样本 自适应 求和 滤波 虚警 图像 分解 学习 | ||
【主权项】：
1.一种高光谱图像河流检测方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、输入高光谱图像；/nS2、对输入的高光谱图像进行滤波；/nS3、设定分解尺度及方向，对滤波后的图像进行分解，计算不同尺度、不同方向下的剪切波特征；/nS4、对计算得到的所有剪切波特征进行归一化处理，并计算每个剪切波特征的标准差；/nS5、选出每一尺度下，标准差最大的两个剪切波特征进行求和，得到河流的特征图像；/nS6、对得到的特征图像进行自适应阈值分割，得到二值化图；/nS7、将得到的二值化图作为活动轮廓模型模板，利用活动轮廓模型进行河流检测，得到河流检测结果。/n
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