基于先验信息和飞机形状的遥感图像无监督目标检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109145850A(43)申请公布日2019.01.04(21)申请号201811005846.9(22)申请日2018.08.30(71)申请人西安电子科技大学地址710075陕西省西安市雁塔区太白南路2号(72)发明人刘芳李玲玲闫俊起焦李成陈璞华郭雨薇马文萍杨淑媛侯彪(74)专利代理机构西安通大专利代理有限责任公司61200代理人徐文权(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)G06K9/46(2006.01)权利要求书3页说明书8页附图7页(54)发明名称基于先验信息和飞机形状的遥感图像无监督目标检测方法(57)摘要本发明公开了基于先验信息和飞机形状的遥感图像无监督目标检测方法，主要解决目前大幅复杂场景的光学遥感图像目标检测盲目定位，定位速度慢的问题，本发明采用无监督的方法进行飞机定位，并精准定位。其实现步骤为：1.为原图建立初始素描模型，提取出初始素描图；2.根据素描图中线段之间位置关系，找出可能组成飞机机翼的素描线段；3.从上一步结果中寻找能组成对称机翼的素描线段。4.利用素描图和原图的线和面的信息，从对称机翼的素描线段周围开始区域生长，得到飞机表面；5.根据得到的飞机表面区域得到外接矩形框，同时能得到飞机的外围轮廓线，实现精准定位。实现了光学遥感图像的飞机目标快速定位，可用于光学遥感图像的飞机目标识别和图像解译。CN109145850ACN109145850A权利要求书1/3页1.基于先验信息和飞机形状的遥感图像无监督目标检测方法，其特征在于，包括以下步骤:步骤1、输入光学遥感图像，利用光学遥感图像的初始素描模型，提取光学遥感图像的初始素描图；步骤2、根据初始素描图中线段的拓扑关系寻找可能是飞机机翼的素描线段，将该条素(1)描线段输入集合C＝{c1,c2,...,cn}，其中，ci表示第i条素描线段；否则，不做任何操作；步骤3、将光学遥感图像转化为灰度图，称为原始灰度图，交互使用初始素描图和原始灰度图的信息，利用原始灰度图中面上的灰度值信息，筛选掉集合C(1)中由飞机阴影，或者(2)(2)建筑物形成的素描线段，得到可能表示机翼的素描线段集合C，C＝{c1,c2,...,cm}，其中：ck表示第k条素描线段，步骤4、从可能表示机翼的素描线段集合C(2)中，结合飞机的对称结构，寻找能组成对称机翼的素描线段对，将能组成对称机翼的素描线段对放到集合S中，S＝{(cj,cj′)|cj和cj′表示第j对素描线段，j<m}，(2)其中，cj∈C，且设|S|＝q，则有q<m；步骤5、从集合S中选择一个点作为种子点，在原始灰度图上进行区域生长；即，对比可能表示对称机翼的素描线段两侧在灰度图中的矩形框内灰度平均值，在比较大的一侧选择一个像素点作为种子点并进行区域生长，获取飞机部分区域，记为集合R，R＝{(rj,rj′)|rj和rj′分别表示两个区域}其中，rj是由集合S中cj的周围开始区域生长形成的区域；rj′是由集合S中cj′的周围开始区域生长形成的区域；步骤6、将集合R中一对对称机翼素描线段生长出来的区域进行合并，得到合并结果集合Z,Z＝{z1,z2,...,zq}，其中zj＝rj∪rj′，rj,rj′∈R，zj表示原始图中可能是飞机机身的一个区域；步骤7、根据步骤6中的合并结果集合Z中的每一个元素对应的区域求飞机的外接矩形；对步骤6中集合Z中的点进行检测，得到飞机外边缘轮廓。2.根据权利要求1所述的基于先验信息和飞机形状的遥感图像无监督目标检测方法，其特征在于，步骤1中利用PrimalSketch算法对光学遥感图像素描化。3.根据权利要求1所述的基于先验信息和飞机形状的遥感图像无监督目标检测方法，其特征在于，步骤2的具体步骤如下：步骤2.1，取出所有的素描线段的中点，以此建立一个KD-tree，从所有的素描线段中选取一条素描线段作为当前素描线段ci，利用KD-tree检索距离当前素描线段ci最近的其他若干条素描线段，放入Di中，其中，集合Λ(ci)由距离素描线段ci最近的其它若干条素描线段的索引组成；步骤2.2、对于素描图中的每一条素描线段，从素描线段的中点到两端每隔若干个素描点依次向两侧垂直于该素描线段的方向发射线；步骤2.3、在步骤2.2的发射线过程中，若某条射线与集合Di中的素描线段相交，将与射线相交的素描线段标记为m，并进行步骤2.4；若该素描线段的所有发射的射线均与集合Di中的素描线段不相交，则跳过这条素描线段，进行步骤2.5；2CN109145850A权利要求书2/3页步骤2.4、计算素描线段ci与m延长线形成的夹角，若夹角在飞机机翼后缘与前缘延长线(1)的夹角范围内，则将当前素描线段ci放入集合C中，并停止发射线；若夹角不