一種基于沿岸突異區(qū)掃描的港口遙感圖像靠岸船舶檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及遙感圖像處理方法，尤其是光學(xué)衛(wèi)星遙感圖像自動(dòng)化處理中的港口靠 岸船舶目標(biāo)檢測(cè)。
【背景技術(shù)】
[0002] 船舶是運(yùn)輸與軍事的重要載體，利用衛(wèi)星遙感影像對(duì)船舶進(jìn)行檢測(cè)在民用與軍用 方面都發(fā)揮著非常重要的作用。在民用領(lǐng)域的主要應(yīng)用有：對(duì)特定海域、海灣或海港進(jìn)行水 運(yùn)交通管制、漁業(yè)監(jiān)控、遇難船只營(yíng)救、非法入境走私監(jiān)控等。在軍事領(lǐng)域的主要應(yīng)用有：恐 怖活動(dòng)監(jiān)視，戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境評(píng)估，快速軍事目標(biāo)發(fā)現(xiàn)、定位、識(shí)別等。
[0003] 在基于光學(xué)遙感圖像的船舶檢測(cè)研宄中，大都集于對(duì)遠(yuǎn)洋中的船舶目標(biāo)的研宄， 這些目標(biāo)由于與周?chē)鷨渭兒Ｑ蟊尘霸诨叶忍卣魃洗嬖谥^為明顯的差異，易于提取。然而 靠岸的船舶目標(biāo)本身灰度與紋理等都與海岸部分以及海岸碼頭部分較為相似，并且靠岸船 舶與碼頭等人工設(shè)施經(jīng)常性貼近或是沾粘在一起，尤其是對(duì)于分辨率不高的遙感圖像，高 效的分割出?？吭诟劭诘拇案永щy。同時(shí)靠岸區(qū)域背景更加復(fù)雜多樣，不同水深所造 成的多樣的海水反射率，云層，小島以及航跡的影響，如圖1所示。港口中船舶種類(lèi)也非常 豐富，船舶本身的特征也是不同的，這為在遙感圖像中對(duì)靠岸船舶目標(biāo)進(jìn)行快速有效的檢 測(cè)帶來(lái)了較大的難度。
[0004] 通過(guò)閱讀文獻(xiàn)，現(xiàn)有的光學(xué)遙感圖像船舶檢測(cè)方法很多都依靠先驗(yàn)港口的地理信 息，港口以及船舶特征信息庫(kù)，通過(guò)訓(xùn)練與機(jī)器學(xué)習(xí)完成船舶的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別。專(zhuān)門(mén)針對(duì) 無(wú)GIS信息，或是沒(méi)有船只先驗(yàn)信息的港口內(nèi)靠岸船舶檢測(cè)的算法研宄很少。同時(shí)無(wú)GIS信 息的港口內(nèi)船舶檢測(cè)，是遙感圖像自動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的一大難點(diǎn)，有很多的技術(shù)問(wèn)題都有待解 決。并且需要數(shù)據(jù)庫(kù)以及先驗(yàn)信息的方法，不具有普適性，無(wú)法應(yīng)用于多樣的實(shí)際環(huán)境中。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明的目的在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供一種基于沿岸突異區(qū)掃描的港 口遙感圖像靠岸船舶檢測(cè)方法，且不需要先驗(yàn)港口地理信息。
[0006] 本發(fā)明針對(duì)上述情況，采用一種光學(xué)遙感圖像船舶檢測(cè)方法，不需要建立港口先 驗(yàn)地理信息庫(kù)，直接通過(guò)對(duì)未知港口的地物與海域的灰度差異與紋理方差直方圖特性判 斷，并針對(duì)海岸突異部分運(yùn)用交叉掃描策略判斷靠岸船舶，同時(shí)基于鄰域灰度和紋理顯著 性判斷疑似船舶目標(biāo)，剔除偽目標(biāo)。其判斷準(zhǔn)確性有所提高，并且實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，具有在多平臺(tái) 實(shí)現(xiàn)的普適性。具體包括下述步驟：
[0007] 已知一副輸入圖像是光學(xué)遙感港口圖像。
[0008] S201 :沿岸區(qū)域快速篩選
[0009] 通過(guò)分別取得遙感圖像的灰度分布特征以及領(lǐng)域方差的分布特征，根據(jù)海域中灰 度分布以及領(lǐng)域方差分布的尖峰特性，計(jì)算得到該港口海洋區(qū)域的閾值，進(jìn)而判斷海洋區(qū) 域位置。之后通過(guò)引入標(biāo)記鏈接分量概念，根據(jù)形態(tài)，面積等特征判斷水域位置，從而實(shí)現(xiàn) 海陸區(qū)域的分離及沿岸區(qū)域的快速篩選。
[0010] S202 :疑似靠岸船舶目標(biāo)檢測(cè)
[0011] 通過(guò)對(duì)遙感圖像進(jìn)行沿岸突異區(qū)域的交叉掃描處理，得到港口海岸線(xiàn)上突出疑似 目標(biāo)。再結(jié)合船舶形態(tài)特征判斷突異位置的屬性，初步剔除單純虛假目標(biāo)。
[0012] S203 :偽目標(biāo)剔除與目標(biāo)標(biāo)記
[0013] 針對(duì)上步驟中得到的疑似目標(biāo)，本步驟將根據(jù)疑似目標(biāo)的形態(tài)特征進(jìn)一步判斷疑 似目標(biāo)是否為船舶，否則將被剔除。分別提取出判斷得到的船舶目標(biāo)，計(jì)算得到該船舶的長(zhǎng) 寬軸，據(jù)此通過(guò)形態(tài)學(xué)膨脹與腐蝕的結(jié)合處理，得到該船舶目標(biāo)的標(biāo)記框。
[0014] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了一種基于沿岸突異區(qū)掃描的港口遙感圖像靠岸船 舶檢測(cè)方法，其特征在于不需要先驗(yàn)港口地理信息，并包括：
[0015] 快速篩選沿岸區(qū)域，其中根據(jù)海域中灰度分布以及領(lǐng)域方差分布的尖峰特性，計(jì) 算得到該海洋區(qū)域的閾值，進(jìn)而粗略判斷海洋區(qū)域位置，同時(shí)通過(guò)對(duì)標(biāo)記鏈接分量依據(jù)形 態(tài)特征的判斷，精確海陸分割；
[0016] 檢測(cè)疑似靠岸船舶目標(biāo)，其中通過(guò)對(duì)海陸分割圖像進(jìn)行交叉掃描處理，得到海岸 線(xiàn)上突異疑似目標(biāo)，再結(jié)合船舶形態(tài)學(xué)特征初步判斷突起位置的屬性，剔除單純虛假目 標(biāo)；
[0017] 剔除偽目標(biāo)與標(biāo)記目標(biāo)，其中針對(duì)已得到的疑似目標(biāo)，根據(jù)疑似形態(tài)學(xué)特征進(jìn)一 步判斷疑似目標(biāo)，剔除復(fù)雜虛假目標(biāo)，并提取船舶目標(biāo)，計(jì)算得到其長(zhǎng)寬軸，通過(guò)形態(tài)學(xué)膨 脹與腐蝕的結(jié)合處理，得到船舶目標(biāo)的標(biāo)記框。
【附圖說(shuō)明】
[0018] 圖1用于說(shuō)明現(xiàn)有技術(shù)的光學(xué)遙感圖像中干擾因素。
[0019] 圖2是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的基于沿岸突異區(qū)掃描的港口遙感圖像靠岸船 舶檢測(cè)方法的流程圖。
[0020] 圖3根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的對(duì)灰度圖像進(jìn)行沿岸區(qū)域快速篩選處理的流程 圖。
[0021] 圖4是圖3的實(shí)施例中采用的滑動(dòng)掩模的示意圖。
[0022] 圖5是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的對(duì)灰度圖像進(jìn)行的疑似靠岸船舶目標(biāo)處理的 流程圖。
[0023] 圖6是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的對(duì)二值圖像進(jìn)行偽目標(biāo)剔除與目標(biāo)標(biāo)記的處 理的流程圖。
[0024] 圖7是一個(gè)具體實(shí)例中的船舶標(biāo)記框示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0025] 以下說(shuō)明如何具體實(shí)施本發(fā)明所提供方法，圖2為根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的方 法的流程圖，其包括：
[0026] S201沿岸區(qū)域快速篩選
[0027] 對(duì)已知輸入光學(xué)遙感圖像進(jìn)行灰度化，去噪處理后，根據(jù)海域中灰度分布以及領(lǐng) 域方差分布的尖峰特性，計(jì)算得到該海洋區(qū)域的閾值，進(jìn)而粗略判斷海洋區(qū)域位置。同時(shí)通 過(guò)對(duì)標(biāo)記鏈接分量依據(jù)形態(tài)特征的判斷，精確海陸分割，其一個(gè)具體實(shí)施例如圖3所示；
[0028]S202疑似靠岸船舶目標(biāo)檢測(cè)
[0029]針對(duì)上一步驟中得到的沿岸區(qū)域，由于灰度特征與陸地區(qū)域較為相似，很多靠岸 船舶被判斷為陸地區(qū)域，本步驟通過(guò)交叉掃描的方法，檢測(cè)出海岸線(xiàn)上的突異部分，剔除單 純虛假目標(biāo)，其一具體實(shí)施例如圖5所示；
[0030] S203偽目標(biāo)剔除與目標(biāo)標(biāo)記
[0031]針對(duì)上一步驟中，根據(jù)疑似形態(tài)學(xué)特征進(jìn)一步判斷疑似目標(biāo)，剔除復(fù)雜虛假目標(biāo)； 提取船舶目標(biāo)，計(jì)算得到其長(zhǎng)寬軸，通過(guò)形態(tài)學(xué)膨脹與腐蝕的結(jié)合處理，得到船舶目標(biāo)的標(biāo) 記框，其根據(jù)一個(gè)具體實(shí)施例的流程如圖6所示。
[0032]圖3顯示了根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的對(duì)灰度圖像進(jìn)行沿岸區(qū)域快速篩選處理， 其包括：
[0033]S301紋理切割：選取單位為NXN(N為奇數(shù)）的矩形，稱(chēng)之為掩模，如圖4所示。 掩模將在圖像上自上而下，從左到右的滑動(dòng)，從而滑過(guò)整個(gè)圖像部分。通過(guò)掩模在圖像上的 滑動(dòng)，將掩模中每個(gè)小格所對(duì)應(yīng)圖像中的灰度值，通過(guò)公式：
[0034]
[0035]
[0036]其中m為掩模內(nèi)的灰度均值；v為掩模內(nèi)鄰域方差，In掩模中每個(gè)像素位置的灰度 值（n= 1，2,一NXN)。將計(jì)算得到的均值與領(lǐng)域方差值賦給掩模左上位置（也就是示意 圖中的1:處）。由于海洋區(qū)域灰度變化緩慢，其鄰域方差較低。因此，在鄰域方差的直方圖 上也會(huì)呈現(xiàn)尖峰分布。據(jù)此特性，判斷鄰域方差直方圖中第一個(gè)尖峰為判斷鄰域方差的閾 值。據(jù)此閾值判斷海洋區(qū)域所在位置。
[0037]S302灰度切割：遙感圖像中海域的面積較大，但是海水的灰度分布起伏小，海域 的灰度分布同樣符合尖峰分布。在一定的范圍的內(nèi)，灰度的變化幅度不大，取得一定單位長(zhǎng) 度的灰度范圍，計(jì)算此單位長(zhǎng)度上灰度的平均值，使得灰度分布圖曲線(xiàn)變得平滑的同時(shí)，更 加便于進(jìn)行尖峰檢測(cè)。通過(guò)找到符合要求的單位長(zhǎng)灰度平均值尖峰位置，以及其周?chē)兓?范圍不大的區(qū)域，獲得這些位置的灰度值。以這些灰度值為范圍，判斷海洋區(qū)域的所在位 置。
[0038] S303水域選取：將S301與S302所得到的判斷結(jié)果。通過(guò)引入標(biāo)記鏈接分量的概 念，計(jì)算每個(gè)標(biāo)記分量的面積，并逐一進(jìn)行判斷取得最大面積，從而得到海洋區(qū)域所在的分 量。對(duì)獲得的水域和陸地區(qū)域分別標(biāo)記，實(shí)現(xiàn)海路區(qū)域分割并快速獲得沿岸區(qū)域位置。
[0039] 圖5顯示的是根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的對(duì)灰度圖像進(jìn)行的疑似靠岸船舶目標(biāo) 處理，其包括：
[0040] S501X掃描：由于上一步判斷，所有海洋區(qū)域像素位置I(X，y)的特征F(x,y)= 1，同時(shí)陸地區(qū)域像素位置的特征F(x,y) = 0。scanp為已知的最大船舶寬度，定義G(x,y) 為進(jìn)行交叉掃描后對(duì)各像素位置特性的定義。
[0041]
[0042] 其中G(x，y) = 0表示此像素位置為海域；G(x，y) = 1表示此像素位置為陸地區(qū) 域；G(x，y) =2表示此像素位置為海岸突異部分。F(x「l，y) =l&FUpy) =0表示有一 點(diǎn)F(Xl，y)，它在上一步驟中被判定為陸地區(qū)域，但它前一個(gè)位置F(Xl_l，y)在上一步驟中 被判定為海洋區(qū)域。首