CN105139034B - 一种结合光谱滤除的船舶检测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种结合光谱滤除的船舶检测方法，首先利用光谱波段比得到比值图像进行海陆分割，将陆地部分去除不予以检测；再对海域部分进行异常检测，确认候选目标，建立可疑目标集；最后对可疑目标集进行光谱分类虚警滤除，利用光谱特征剔除云、海浪、岛屿、海岸、堤坝等虚警目标。本发明兼具基于限定范围内检测的优点和基于光谱特征虚警目标剔除方法的优点，有效降低了检测的运算量、虚警率，提高了检测结果的准确性。

Description

一种结合光谱滤除的船舶检测方法
技术领域
本发明涉及遥感光谱图像船舶检测的方法，尤其是针对光谱海陆分割方法与光谱虚假目标滤除方法相结合的一种船舶检测方法，属于遥感图像处理技术领域。
背景技术
遥感图像船舶目标自动检测与识别是遥感图像处理与分析领域备受关注的课题，其核心任务是判断遥感图像中是否存在船舶目标，并对其进行检测、分类与精确定位，它在船舶跟踪监视、海面交通监控、船只搜救、渔业管理和海域态势感知等领域具有广阔的应用前景。
光学图像可以具有较高的分辨率，具有目标结构清晰、细节丰富等特点，在船舶检测中具有一定的优越性，但是受自然环境、成像参数等因素影响，基于灰度的纯光学船舶检测检测率不够高，且为了保证足够的检测率引入了更高的虚警率；另一方面，目标的光谱特性引入了一种新的船舶检测方法，目标表面材质的不同在光谱曲线上会有所体现，有利于目标的分类识别，因此，能否设计一种结合光谱滤除的船舶检测方法，综合利用光学图像船舶检测方法和光谱滤除陆地和虚假目标的优点，实现优势互补，以提高检测结果的准确率，降低虚警率，为本领域技术人员开辟崭新的思路。
在现有的利用光学遥感图像来进行海上船舶检测的技术领域中，专利号为CN201210077407.5，一种光学遥感图像中的海上舰船检测方法，其采用的技术方案是：一种光学遥感图像中的海上舰船检测方法，具体包括下述步骤：第一步：海陆区域分割，基于海面与陆地的灰度差异根据OTSU方法确定二值化分割阈值，得到海域和陆地初始分割，再在海域中选择种子点采用区域生长法得到海面区域；第二步，疑似舰船目标的粗检测，采用修订了判决准则的ContrastBox算法进行处理，检测得到一组包含疑似舰船目标的矩形区域；第三步，疑似舰船目标的上下文特征提取，采用对疑似舰船目标区域获取疑似目标邻域图像块，利用空间金字塔匹配模型提取空间上下文特征；第四步，疑似舰船目标识别确认。其不同于本发明的通过RGB三个波段分别除以近红外波段，获取得到三幅比值图像，最后对三幅比值图像进行投票，获取稳定的海陆分割；利用海域的近红外图像对海域进行异常检测，以500m×500m的窗口进行搜索，确认候选目标，建立可疑目标集对海域进行异常检测，提取虚警目标的光谱值与船舶的光谱值分别除以海域平均光谱，然后利用支持向量机分类器进行训练。
发明内容
本发明的目的就在于克服现有技术的不足，提供一种结合光谱滤除的船舶检测方法，综合利用光学图像船舶检测方法的优势和结合光谱特征进行虚警滤除方法的优势，实现优势的互补，提高检测结果的准确率。
为了实现上述目的，本发明提供了一种结合光谱滤除的船舶检测方法，包括如下步骤：
步骤一，光谱海陆分割，滤除陆地区域：首先利用RGB三个波段分别除以近红外波段，获取得到三幅比值图像，对三幅比值图像进行直方图分析，基于水体的吸收，水体对近红外的反射率远低于陆地对近红外的反射率，因此在三幅比值图像中海域获得的比值都比陆地的高，分割出三幅比值图像中获取比值较高的区域，再对三幅比值图像中获取比值较高的区域进行投票，如果三幅比值图像中至少有两幅比值图像能确定此获取比值较高的区域为海域，则此区域为海域，否则为陆地；
步骤二，海域异常检测：海陆分割后，利用海域的近红外图像对海域进行异常检测，以500m×500m的窗口进行搜索，基于水体的吸收，海域在近红外波段的反射率低，因此如果发现窗口中心的亮度高于窗口四周的亮度，且面积小于400m×100m的目标，则确认为候选目标，建立可疑目标集；
步骤三，训练支持向量机：提取虚警目标的光谱值，并利用海域平均光谱进行校正，提高泛化性能，然后利用支持向量机分类器进行训练，支持向量机分类器的决策函数表达式为：
其中为约束条件yi(w·xi+b)的拉格朗日乘子，sgn()为符号函数；x为支持向量，l为样本个数，yi为{-1，1}，xi为最优解系数，b*为分类超平面截距；
步骤四，支持向量机分类确认：利用步骤三中已训练好的支持向量机对可疑目标集进行分类，滤除虚警。
进一步的，在步骤三中，为了考虑方法的适用性，考虑到海水的光谱相对稳定，首先将虚警目标的光谱值与船舶的光谱值分别除以海域平均光谱，然后利用支持向量机分类器进行训练。
进一步的，在步骤四中，为了考虑方法的适用性，由于在步骤三中利用支持向量机分类器进行训练的过程中使用了海域平均光谱平衡，因此首先对可疑目标集的光谱除以海域平均光谱，然后再使用支持向量机对可疑目标集进行分类，滤除虚警。
本发明的有益效果：本发明所提供的方法有效地结合目标的光谱特征，实现海洋陆地的更准确分割，并且在假目标滤除时，进一步利用光谱特征的优势，降低运算量和虚警率，提高检测率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例的流程图；
图2为本发明实施例海陆原始图像；
图3为本发明实施例绿波段除以近红外波段后得到的比值图像。
具体实施方式
下面结合附图对发明进一步说明，但不用来限制本发明的范围。
实施例
如图1所示，本发明提供的一种结合光谱滤除的船舶检测方法，包括如下步骤：
步骤一，光谱海陆分割，滤除陆地区域：首先利用RGB三个波段分别除以近红外波段，获取得到三幅比值图像，对三幅比值图像进行直方图分析，基于水体的吸收，水体对近红外的反射率远低于陆地对近红外的反射率，因此在三幅比值图像中海域获得的比值都比陆地的高，分割出三幅比值图像中获取比值较高的区域，再对三幅比值图像中获取比值较高的区域进行投票，如果三幅比值图像中至少有两幅比值图像能确定此获取比值较高的区域为海域，则此区域为海域，否则为陆地；
在步骤一中，RGB三个波段具体指的是红、绿、蓝三个波段，将红、绿、蓝三个波段分别除以近红外波段，通过光谱波段比获取得到三幅比值图像。通过对三幅比值图像进行简单地直方图分析，就能实现初步的海陆分割。为获取稳定的海陆分割，对三幅比值图像进行直方图分析后，对分析后得到的结果，需进一步投票处理，即对三幅比值图像中获取比值较高的区域进行投票处理，其中投票结果分为三种形式：1、如果三幅比值图像都确定此比获取比值较高的区域为海域，则此区域为海域；2、如果有两幅比值图像确定此获取比值较高的区域为海域，另一幅比值图像确定此获取比值较高的区域为陆地，则此区域确定为海域；3、如果只有一幅比值图像确定此获取比值较高的区域为海域，而另两幅比值图像确定此获取比值较高的区域为陆地，则此区域确定为陆地。4、如果三幅比值图像都确定此获取比值较高的区域为陆地，则此区域为陆地。
为清楚直观地说明步骤一中利用光谱波段比得到比值图像，实现海陆分割的原理。图2和图3以对比形式的方式，分别给出了海陆原始图像和绿波段除以近红外波段后得到的比值图像。在图3的比值图像中，其亮度较高区域为海域，周边亮度较低区域为陆地。由此比值图像，可以很清楚地将海域和陆地分割出来，实现了海陆准确性地分割。
步骤二，海域异常检测：海陆分割后，利用海域的近红外图像对海域进行异常检测，以500m×500m的窗口进行搜索，基于水体的吸收，海域在近红外波段的反射率低，因此如果发现窗口中心的亮度高于窗口四周的亮度，且面积小于400m×100m的目标，则确认为候选目标，建立可疑目标集；
步骤三，训练支持向量机：提取云、海浪、岛屿、海岸、堤坝等虚警目标的光谱值，并利用海域平均光谱进行校正，提高泛化性能，然后对支持向量机分类器进行训练，支持向量机分类器的决策函数表达式为：
其中为约束条件yi(w·xi+b)的拉格朗日乘子，sgn()为符号函数；x为支持向量，l为样本个数，yi为{-1，1}，xi为最优解系数，b*为分类超平面截距。
在步骤三中，为了考虑方法的适用性，考虑到海水的光谱相对稳定，首先将云、海浪、岛屿、海岸、堤坝等虚警目标的光谱值与船舶的光谱值分别除以海域平均光谱，然后利用支持向量机分类器进行训练。
步骤四，支持向量机分类确认：利用步骤三中已训练好的支持向量机对可疑目标集进行分类，滤除云、海浪、岛屿、海岸、堤坝等虚警。
在步骤四中，在步骤四中，为了考虑方法的适用性，由于在步骤三中利用支持向量机分类器进行训练的过程中使用了海域平均光谱平衡，因此首先对可疑目标集的光谱除以海域平均光谱，然后再使用支持向量机对可疑目标集进行分类，滤除云、海浪、岛屿、海岸、堤坝等虚警。
本发明首先利用RGB三个波段分别除以近红外波段，得到三幅比值图像，由于水体对近红外反射率远低于陆地对近红外的反射率，因此要比值图像中海域获得的比值比陆地的高，因此根据获得的比值图像实现海陆分割，将陆地部分去除不予以检测；再对海域部分进行异常检测，确认候选目标，建立可疑目标集；最后对可疑目标集进行光谱分类虚警滤除，利用光谱特征剔除云、海浪、岛屿、海岸、堤坝等虚警目标。本发明兼具基于限定范围内检测的优点和基于光谱特征虚警目标剔除方法的优点，有效降低了检测的运算量和虚警率，提高了检测结果的准确性。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。

Claims (2)

1.一种结合光谱滤除的船舶检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，光谱海陆分割，滤除陆地区域：首先利用RGB三个波段分别除以近红外波段，获取得到三幅比值图像，对三幅比值图像进行直方图分析，基于水体的吸收，水体对近红外的反射率远低于陆地对近红外的反射率，因此在三幅比值图像中海域获得的比值都比陆地的高，分割出三幅比值图像中获取比值较高的区域，再对三幅比值图像中获取比值较高的区域进行投票，如果三幅比值图像中至少有两幅比值图像能确定此获取比值较高的区域为海域，则此区域为海域，否则为陆地；
步骤二，海域异常检测：海陆分割后，利用海域的近红外图像对海域进行异常检测，以500m×500m的窗口进行搜索，基于水体的吸收，海域在近红外波段的反射率低，因此如果发现窗口中心的亮度高于窗口四周的亮度，且面积小于400m×100m的目标，则确认为候选目标，建立可疑目标集；
步骤三，训练支持向量机：提取虚警目标的光谱值，并利用海域平均光谱进行校正，提高泛化性能，为了考虑方法的适用性，考虑到海水的光谱相对稳定，首先将虚警目标的光谱值与船舶的光谱值分别除以海域平均光谱，然后利用支持向量机分类器进行训练，支持向量机分类器的决策函数表达式为：
其中为约束条件yi(w·xi+b)的拉格朗日乘子，sgn()为符号函数；x为支持向量，l为样本个数，yi为{-1，1}，xi为最优解系数，b*为分类超平面截距；
步骤四，支持向量机分类确认：利用步骤三中已训练好的支持向量机对可疑目标集进行分类，滤除虚警。
2.根据权利要求1所述的一种结合光谱滤除的船舶检测方法，其特征在于，在步骤四中，为了考虑方法的适用性，由于在步骤三中利用支持向量机分类器进行训练的过程中使用了海域平均光谱平衡，因此首先对可疑目标集的光谱除以海域平均光谱，然后再使用支持向量机对可疑目标集进行分类，滤除虚警。
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