一種形狀特征形式化的高分辨率遙感影像飛行器識別方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及高分辨率遙感影像識別領(lǐng)域，特別涉及一種形狀特征形式化的高分辨率遙感影像飛行器識別方法。包括以下步驟：首先通過高斯濾波，對高分辨率遙感影像進(jìn)行模糊處理。然后建立面向高分辨率遙感影像下飛行器形狀特征的模糊計算模型，并提取高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征節(jié)點(diǎn)，以及高分辨率遙感影像下飛行器的聯(lián)合形狀特征節(jié)點(diǎn)。再次，基于所得到的飛行器的聯(lián)合形狀特征節(jié)點(diǎn)，提取高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征結(jié)構(gòu)，并建立高分辨率遙感影像下飛行器的形式化形狀骨架。最后，基于所得到的飛行器形狀特征的形式化骨架，完成高分辨率遙感影像下飛行器的識別。盡管飛行器的形狀結(jié)構(gòu)在影像中往往是非規(guī)則的，本發(fā)明通過模糊理論來提取形狀特征，并對飛行器的形狀特征繼續(xù)形式化處理來完成高分辨率遙感影像下的飛行器識別。
【專利說明】一種形狀特征形式化的高分辨率遙感影像飛行器識別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及高分辨率遙感影像識別領(lǐng)域，特別涉及一種形狀特征形式化的高分辨率遙感影像飛行器識別方法。
【背景技術(shù)】
[0002]飛行器識別在飛行調(diào)度和機(jī)場管理中具有十分重要的作用。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，高分辨率遙感影像成為飛行器識別中的重要工具。通常，大多數(shù)的飛行器識別需要依賴于遙感影像的處理和影像的質(zhì)量。然而，在拍攝于不同環(huán)境下，以及采用不同測姿的高分辨率遙感影像中，飛行器的結(jié)構(gòu)會有很大的不同。由于飛行器顏色、所處位置、陰影、周圍車輛或建筑物的影響，使得基于顏色特征和紋理特征來進(jìn)行高分辨率遙感影像的飛行器識別會有很大的局限。
[0003]盡管飛行器的形狀結(jié)構(gòu)在影像中往往是非規(guī)則的，但大多數(shù)飛行器的總體結(jié)構(gòu)均為一致，可以通過模糊理論來提取形狀特征，并建立飛行器的形狀特征模型來完成高分辨率遙感影像下的飛行器識別。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明通過模糊理論來構(gòu)建高分辨率遙感影像下的飛行器形狀特征，為基于高空間分辨率遙感下實(shí)現(xiàn)飛行器的識別提供一種快速、準(zhǔn)確的實(shí)現(xiàn)途徑。
[0005]本發(fā)明的技術(shù)方案為一種融合形式化的形狀特征與模糊論的高分辨率遙感影像下飛行器的識別方法，包括以下步驟:
步驟1，通過高斯濾波，對高分辨率遙感影像進(jìn)行模糊處理；
步驟2，建立面向高分辨率遙感影像下飛行器形狀特征的模糊計算模型；
步驟3，提取高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征節(jié)點(diǎn)，包括:
步驟3.1，3X3區(qū)域4個方向的值域判定；
步驟3.2，5X5區(qū)域8個方向的值域判定；
步驟4，提取高分辨率遙感影像下飛行器的聯(lián)合形狀特征節(jié)點(diǎn)；
步驟5，基于步驟4中所得到的飛行器的聯(lián)合形狀特征節(jié)點(diǎn)，提取高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征結(jié)構(gòu)，并建立高分辨率遙感影像下飛行器的形式化形狀骨架；
步驟6，基于步驟5所得到的飛行器形狀特征的形式化骨架，完成高分辨率遙感影像下飛行器的識別。
[0006]而且，步驟I中，高分辨率遙感影像指空間分辨率低于5米的遙感影像，包括單波段遙感影像、多波段遙感影像或全色遙感影像。
[0007]而且，步驟I中，高分辨率遙感影像下的飛行器，是指處于靜止?？俊⑵痫w或下降狀態(tài)能夠被高分辨率遙感影像所拍攝到的航空器。
[0008]而且，步驟3中，高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征節(jié)點(diǎn)是包含多個飛行器的形狀特征點(diǎn)的組合?！緦＠綀D】

【附圖說明】
[0009]圖1為本發(fā)明實(shí)施例的原理圖。
[0010]圖2為本發(fā)明實(shí)施例中高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征計算的示例圖。
[0011]【具體實(shí)施方式】
以下結(jié)合附圖和實(shí)施例詳細(xì)說明本發(fā)明技術(shù)方案。
[0012]本發(fā)明提出的一種形狀特征形式化的高分辨率遙感影像飛行器識別方法，具體實(shí)施時可采用計算機(jī)軟件技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動運(yùn)行。為了更為詳細(xì)的闡述本發(fā)明的具體實(shí)施方案，下面基于附圖進(jìn)行進(jìn)一步的敘述，實(shí)施例流程如下:
步驟1，通過高斯濾波，對高分辨率遙感影像進(jìn)行模糊處理:
遙感影像的高斯尺度空間為一個四維結(jié)構(gòu)。將遙感影像的高斯尺度空間定義為f(^y,r,g),其中,r表示光譜維中的波段信息，表示高斯函數(shù)。若/(?^)表示
遙感影像，將遙感影像同高斯函數(shù)的卷積處理用?表示，則實(shí)施例所運(yùn)用的高斯濾波卷積如下所示:
--=(I)。
[0013]步驟2，建立面向高分辨率遙感影像下飛行器形狀特征的模糊計算模型:
高分辨率遙感影像下飛行器的形式化形狀特征需要處理四個變量:一是由于拍攝的角度，導(dǎo)致尾翼同機(jī)身的不對稱；二是兩對或一對機(jī)翼之間往往不是絕對對稱的；三是影像空間和影響灰度所導(dǎo)致的同一飛行器結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)為不同的顏色和紋理特征；最后是位于地面或機(jī)身的陰影所造成的消極影響。
[0014]特別地，這四個變量處于一定范圍內(nèi)進(jìn)行變化，在本發(fā)明所提出的高分辨率遙感影像下飛行器識別算法中屬于可控制的范疇。因此，本發(fā)明利用模糊理論的思想，來建立一個面向高分辨率遙感影像下飛行器結(jié)構(gòu)的形狀特征的形式化處理算法，來對四個變量進(jìn)行形式化的處理。
[0015]本發(fā)明中面向高分辨率遙感影像下飛行器形狀特征的模糊計算模型框架如下所示:
{Rf /KLf j\FSf λΕ/λ€/} d Ω(2)
公式(2)中，Ω表不模糊抉擇模型，.*/表不關(guān)系面、分表不邏輯面、表不模糊子集面、JSf表示認(rèn)知面、QT表示形狀特征面。每一個面所包含的內(nèi)容如表1所示:
表1關(guān)系面和邏輯面的內(nèi)容_
【權(quán)利要求】
1.一種融合形式化的形狀特征與模糊論的高分辨率遙感影像下飛行器的識別方法，包括以下步驟: 步驟1，通過高斯濾波，對高分辨率遙感影像進(jìn)行模糊處理； 步驟2，建立面向高分辨率遙感影像下飛行器形狀特征的模糊計算模型； 步驟3，提取高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征節(jié)點(diǎn)，包括: 步驟3.1，3X3區(qū)域4個方向的值域判定； 步驟3.2，5X5區(qū)域8個方向的值域判定； 步驟4，提取高分辨率遙感影像下飛行器的聯(lián)合形狀特征節(jié)點(diǎn)； 步驟5，基于步驟4中所得到的飛行器的聯(lián)合形狀特征節(jié)點(diǎn)，提取高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征結(jié)構(gòu)，并建立高分辨率遙感影像下飛行器的形式化形狀骨架； 步驟6，基于步驟5所得到的飛行器形狀特征的形式化骨架，完成高分辨率遙感影像下飛行器的識別。
2.如權(quán)利要求1所述的融合形式化的形狀特征與模糊論的高分辨率遙感影像下飛行器的識別方法，其特征在于所述步驟I中，高分辨率遙感影像指空間分辨率低于5米的遙感影像，包括單波段遙感影像、多波段遙感影像或全色遙感影像。
3.如權(quán)利要求1所述的融合形式化的形狀特征與模糊論的高分辨率遙感影像下飛行器的識別方法，其特征在于所述步驟I中，高分辨率遙感影像下的飛行器，是指處于靜止?？?、起飛或下降狀態(tài)能夠被高分辨率遙感影像所拍攝到的航空器。
4.如權(quán)利要求1所述的融合形式化的形狀特征與模糊論的高分辨率遙感影像下飛行器的識別方法，其特征在于所述步驟3中，高分辨率遙感影像下飛行器的形狀特征節(jié)點(diǎn)是包含多個飛行器的形狀特征點(diǎn)的組合。
【文檔編號】G06K9/62GK103955700SQ201410134844
【公開日】2014年7月30日 申請日期:2014年4月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年4月4日
【發(fā)明者】文姍, 周熙然 申請人:云南大學(xué)