[发明专利]一种基于PLSA和BOW的高分遥感影像港口检测方法

摘要

本发明涉及一种基于PLSA和BOW的高分遥感影像港口检测方法，首先进行影像预处理；提取影像的NDWI和分形维数特征，基于Grabcut图像分割方法得到水岸线，缩小搜索范围；然后将灰度直方图统计、NDWI特征、分形维数纹理特征等，引入PLSA模型生成特征模型；同时将SURF特征引入BOW模型生成视觉词典；随后根据PLSA生成的特征模型和BOW生成的视觉词典，使用SVM分类器得到检测结果，能够在较短时间内完成高分影像的高精度港口检测。本发明有效结合PLSA模型和BOW模型，充分发挥了两种模型的优点，解决了BOW模型“一词多义”和“多词同义”在港口识别中带来的问题；同时加入了水岸线搜索步骤，可有效提高检测精度并减少检测时间。

主权项

1.一种基于PLSA和BOW的高分遥感影像港口检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，影像预处理，包括对用于收集建立样本库的高分辨率遥感影像和待检测的高分辨率遥感影像中，同一个区域的全色影像和多光谱影像进行影像配准和影像融合；步骤二，对预处理之后的影像进行水岸线提取；步骤三，将经过步骤二处理之后的用于收集建立样本库的高分辨率遥感影像进行裁剪，获得包括港口目标正样本和非港口负样本的样本库；步骤四，提取样本库中各样本的颜色特征、纹理特征、NDWI、SURF，并将提取的颜色特征、NDWI、纹理特征引入PLSA模型生成特征模型，将提取的SURF进行k均值聚类得到的视觉字典作为生成的BOW模型；步骤五，将PLSA模型与BOW模型所生成的目标描述集作为输入，使用SVM分类器进行特征模型训练，获取港口识别模型；步骤六，利用训练好的港口识别模型对经过步骤二处理之后的待检测高分辨率遥感影像进行港口目标检测，获得检测结果。