[发明专利]一种基于频域分析的可见光遥感图像感兴趣区域检测方法

摘要

本发明公开一种基于频域分析的可见光遥感图像感兴趣区域检测方法，属于遥感图像处理及图像识别技术领域。实施过程包括：1)对图像进行预处理；2)将预处理结果进行四元数傅里叶变换，获得图像的频域信息；3)保留相位谱并用巴特沃斯高通滤波器获取幅度谱高频信息；4)对相位谱与幅度谱高频信息做四元数傅里叶反变换，得到特征图；5)利用高斯金字塔对特征图滤波与降维，获得显著图；6)对显著图进行阈值分割与二值化，获得感兴趣区域模板；7)将模板升维并与原始图像做掩膜操作，得到最终的感兴趣区域。本发明实现了感兴趣区域的快速、准确定位，具有区域描述精度高、计算复杂度低等优点，可用于环境监测、土地利用与农业调查等领域。

主权项

一种基于频域分析的可见光遥感图像感兴趣区域检测方法，该方法用于检测可见光遥感图像得到精确的感兴趣区域，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：利用HSI(hue色调，saturation色饱和度，intensity亮度)彩色空间变换对可见光遥感图像进行预处理，即分别提取图像的R(red，红色)、G(green，绿色)、B(blue，蓝色)三个分量，利用HSI彩色空间变换将所获得的R、G、B三个分量转换到HSI彩色空间，获取可见光遥感图像的H、S、I三个分量；步骤二：将步骤一得到的H、S、I三个分量作为输入变量，输入到四元数傅里叶变换中，计算后获得可见光遥感图像频域的幅度谱与相位谱信息；步骤三：将频谱中的相位谱保留，采用巴特沃斯高通滤波器对可见光遥感图像的幅度谱进行高通滤波，得到幅度谱的高频信息；步骤四：将相位谱与幅度谱的高频信息作为输入变量，输入到四元数傅里叶反变换中，计算后得到可见光遥感图像空间域的特征图；步骤五：采用高斯金字塔对步骤四得到的特征图进行高斯低通滤波，并进行空间降维，获得显著图；步骤六：采用最大类间方差法对显著图进行阈值分割并对分割结果完成二值化操作，获得可见光遥感图像的感兴趣区域模板；步骤七：将感兴趣区域模板升维到与原始可见光遥感图像大小一致，然后基于该模板与原始图像进行掩膜操作，得到最终的可见光遥感图像的感兴趣区域，即完成对原始可见光遥感图像的感兴趣区域检测。