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(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115565070A(43)申请公布日2023.01.03(21)申请号202211296259.6G06T5/50(2006.01)(22)申请日2022.10.21(71)申请人北京环境特性研究所地址100854北京市海淀区永定路50号(72)发明人董晓刚王龙高祝君彭真明董纯柱包醒东毛宏霞(74)专利代理机构北京格允知识产权代理有限公司11609专利代理师王文雅(51)Int.Cl.G06V20/10(2022.01)G06V10/46(2022.01)G06V10/54(2022.01)G06V10/762(2022.01)G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书8页附图6页(54)发明名称基于红外遥感图像的雪山检测方法及装置(57)摘要本发明提供了一种基于红外遥感图像的雪山检测方法及装置,其中方法包括:对待检测红外遥感雪山图像进行前景提亮和背景抑制的处理;利用top‑hat方式对处理后的图像进行纹理图像提取,并将提取后的纹理图像与处理后的图像相加,得到纹理增强图像;对所述纹理增强图像进行LBP特征提取,并对LBP特征图像进行梯度计算,得到关于gini熵的雪山纹理特征图像;基于启发式聚类法对所述雪山纹理特征图像中的雪山和背景分别进行聚类,并根据收敛后结果得到雪山轮廓。本方案,能够高速且准确的检测出雪山轮廓,降低了雪山误检率。CN115565070ACN115565070A权利要求书1/2页1.一种基于红外遥感图像的雪山检测方法,其特征在于,包括:对待检测红外遥感雪山图像进行前景提亮和背景抑制的处理;利用top‑hat方式对处理后的图像进行纹理图像提取,并将提取后的纹理图像与处理后的图像相加,得到纹理增强图像;对所述纹理增强图像进行LBP特征提取,并对LBP特征图像进行梯度计算,得到关于gini熵的雪山纹理特征图像;基于启发式聚类法对所述雪山纹理特征图像中的雪山和背景分别进行聚类,并根据收敛后结果得到雪山轮廓。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,利用如下改进的幂灰度变换公式执行所述对待检测红外遥感雪山图像进行前景提亮和背景抑制的处理:其中,grayscale用于表征处理后的图像,Image用于表征所述待检测红外遥感雪山图像,scale用于表征变换度量,[…]Image>0用于表征保留所述待检测红外遥感雪山图像中像素值大于0的像素点。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对LBP特征图像进行梯度计算,包括:利用如下公式对所述LBP特征图像中的每一个像素点分别计算对应的gini熵:其中,pixelgini用于表征单个像素点的gini熵,Sx用于表征x的k‑邻域内像素灰度的统计结果,Sx(i)用于表征灰度为i的像素点数占整个k‑邻域的比例。4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于启发式聚类法对所述雪山纹理特征图像中的雪山和背景分别进行聚类,包括:在所述雪山纹理特征图像中随机选择两个像素点分别作为簇中心点;基于每一个簇中心点的灰度值和所述雪山纹理特征图像中每一个像素点的灰度值,将所述雪山纹理特征图像中的像素点划分为两簇,并将每一簇的灰度均值作为新的簇中心点的灰度值,重复执行本步骤直至收敛;其中,收敛后结果中一簇为雪山,另一簇为背景。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述基于每一个簇中心点的灰度值和所述雪山纹理特征图像中每一个像素点的灰度值,将所述雪山纹理特征图像中的像素点划分为两簇,包括:针对所述雪山纹理特征图像中每一个像素点,均执行:计算该像素点的灰度值与每一个簇中心点的灰度值的距离,将该像素点划分至与最小距离对应的簇中心点所属的簇。6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述距离为欧氏距离。7.根据权利要求1‑6中任一所述的方法,其特征在于,还包括:将所述雪山轮廓标注在所述待检测红外遥感雪山图像上。8.一种基于红外遥感图像的雪山检测装置,其特征在于,包括:对比度处理单元,用于对待检测红外遥感雪山图像进行前景提亮和背景抑制的处理;纹理增强单元,用于利用top‑hat方式对处理后的图像进行纹理图像提取,并将提取后2CN115565070A权利要求书2/2页的纹理图像与处理后的图像相加,得到纹理增强图像;纹理特征获取单元,用于对所述纹理增强图像进行LBP特征提取,并对LBP特征图像进行梯度计算,得到关于gini熵的雪山纹理特征图像;聚类单元,用于基于启发式聚类法对所述雪山纹理特征图像中的雪山和背景分别进行聚类,并根据收敛后结果得到雪山轮廓。9.一种电子设备,包括存储器和处理器,所述存储器中存储有计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时,实现如权利要求1‑7中任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机