CN108257143B - 一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，包括如下步骤：首先通过LBP纹理灰度不变构建背景模型；其次在初始目标模型上依据不同特征将图像划分成若干个互不重叠的区域；在遥感图像上进行拓扑与提取，进行归一化处理得到形状模板；最后依据纹理特征对形状模板进行补偿识别集装箱装卸桥；基于模糊选择的同时进行数据化，而且在数据化的过程中还能够保持边缘信息，便于后续的处理，处理的过程中通过图像分割作用，将遥感图像分为若干个部分，通过形状模板和纹理特征的补偿，能够通过归一化的处理对遥感图像进行协调，能够规避极大的计算，提高数据处理的效率和识别的准确率。

Description

一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法
技术领域
本发明涉及遥感识别技术领域，具体为一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法。
背景技术
港口作为海上运输的重要组成部分，在经济全球化的大趋势下，已经越来越受到人们的重视，而集装箱在海洋运输中起到的作用非常明显。所谓的集装箱是能装载包装或无包装货进行运输，并便于用机械设备进行装卸搬运的一种组成工具。而在操作中，集装箱装卸桥是非常重要的一种装载工具，属于现代工业装卸货平台上的新型辅助登车设备。
在遥感监测中，将遥感图像应用在集装箱装卸桥的检测上，是目前的一种趋势。在现有的遥感监测技术中，主要的问题在于没有基于集装箱装卸桥的特点建立相应的遥感监测方法，在实际的应用中就会导致对于图像的提取不准确，处理的效率很低。
而在应用的集装箱装卸桥识别中，还主要存在以下几点问题：
(1)通过边缘处理法在集装箱的识别中，其实际的数据处理量还是很大的，因此，在遥感图像中，集装箱由于个头太少，直接基于边缘进行处理，在数据化的过程中，其计算量将是非常巨大的，不便于后续处理；
(2)没有将集装箱装卸桥的特征进行有效的组合，也就是在识别的过程中，往往是单一的基本特征进行，然后再利用另外一种特征进行验证，而这种方式方法是处理效率极低的，这是由于在提取遥感提箱的过程中，重复进行计算将会导致计算量呈几何倍数增加，而如何综合利用识别特征是目前需要解决的问题。
发明内容
为了克服现有技术方案的不足,本发明提供一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，模糊选择的同时进行数据化，保持边缘信息，通过形状模板和纹理特征的补偿，能够通过归一化的处理对遥感图像进行协调，能够规避极大的计算，提高数据处理的效率和识别的准确率，能有效的解决背景技术提出的问题。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，包括如下步骤：
S100、基于纹理特征进行目标检测，通过LBP纹理灰度不变构建背景模型，从背景模型中提取前景概率图，并进行差分得到初始目标模型；
S200、图像分割，在初始目标模型上依据不同特征将图像划分成若干个互不重叠的区域；
S300、遥感图像的拓扑与提取，依次从分割的图像区域内进行拓扑，提取遥感图像中的形状特征，并进行归一化处理得到形状模板；
S400、依据纹理特征对形状模板进行补偿识别集装箱装卸桥，在形状模板的基础上，将经过LBP变化的纹理特征逐次进行补偿，精确识别集装箱装卸桥。
作为本发明一种优选的技术方案，在步骤S100中，LBP纹理特征构建背景模型的具体算法为：
S101、纹理特征赋值，设半径为R的环形领域上的P个像素点的联合分布T＝t(gc，g0，…，gP-1)，其中联合分布T即为图像的纹理特征，gc局部领域中心的灰度值，gP(P＝0，1，…，P-1)对应半径为R的圆环上P个等分点的灰度值；
S102、基于灰度不变提取纹理特征，由于gc和gP相互独立，则T≈t(gc)(g0-gc，g1-gc，…，gP-1-gc)，其中t(gc)为整个图像的灰度分布；
S103、差分提取初始目标的数据值，对纹理特征进行具体数值的赋值，则T≈t(s(g0-gc)，s(g1-gc)，…，s(gP-1-gc))，
其中是为符号函数，具体的有
Figure BDA0001503253870000031
S104、对数据值进行模型化，将联合分布T按环形领域上的像素排序构成0/1序列，通过对s(gP-gc)赋予二项式因子2P，得到局部二值模型
Figure BDA0001503253870000032
作为本发明一种优选的技术方案，在步骤S200中，依据的特征包括灰度、空间纹理和几何形状特征。
作为本发明一种优选的技术方案，在图像分割，需要对边界进行追踪和矢量化，而边界的追踪和矢量化具体步骤为：
S201、设定若干个顶点(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)和距离定义的阈值t；
S202、选取任意两个顶点作为划分边界的起点和终点，记为(x1，y1)和(xn，yn)，并将其直接连接构成多义线；
S203、计算其它顶点到多义线之间的垂直距离di(i＝2，3，…，n-1)，在所有di＞t的点集中搜索max(di)对应的顶点(xm，ym)，分别将原来的初始起点和重点与此顶点连接，生成新的多义线；
S204、按照步骤S203的计算过程不断对每条新的多义线进行下一轮的逼近，直至所有的点到相应多义线的距离小于事先设定的阈值t，即终止。
作为本发明一种优选的技术方案，在拓扑计算中，需要通过主成分分析依次对遥感图像进行差异赋值。
作为本发明一种优选的技术方案，其中像素标记值赋值为1，背景像素标记值赋值为0。
作为本发明一种优选的技术方案，主成分分析的具体步骤如下所述：
设定线性变化通式Y＝TX，其中，X为待变换图像数据矩阵，Y为变换后的数据矩阵，T为变换正交矩阵；
将X矩阵以多波段图像的原始数据表示：
X＝[Xij]mxn，其中m，n分别为波段数和每幅图像中的像元数,i，j分别为矩阵中的每一行矢量表示一个波段的图像，计算其协方差矩阵为
Figure BDA0001503253870000041
其中I＝[1,1,1,…，1]1xn，第I段均值
Figure BDA0001503253870000042
设定上述协方差矩阵的特征值为λi，特征向量为Ui，且λi和Ui组成变换矩阵H，则求解(λI-S)U＝0，将λi由小至大顺序排列并求出对应的单位特征向量Ui，以Ui为列构成矩阵U，有T＝UH。
作为本发明一种优选的技术方案，提取遥感图像中形状特征的具体算法为：
设定任意封闭有界形状对应一个唯一的有符号距离，则两个经过LBP构建的二值图像Ψa和Ψb的形状距离计算公式：
Figure BDA0001503253870000043
设定特定的二值形状模板为Ψ0，则Ψ0与当前二值标签f之间的相似度用形状距离表示为：
Figure BDA0001503253870000044
其中p为任意特征点向量，P为特征点集，该形状距离即为形状特征。
作为本发明一种优选的技术方案，归一化处理的具体步骤为：
设定原图的均值向量C＝[CxCy]T，协方差矩阵
Figure BDA0001503253870000045
其中Cx、Cy、u11、u12、u21和u22均为特征点向量；
计算M的特征向量对齐坐标
Figure BDA0001503253870000046
并根据特征值大小进行缩放，得到
Figure BDA0001503253870000047
其中e1x和e1y均为特征点向量的单位向量，x和y为对应特征点坐标，λ为对应的变换常数；
根据协方差矩阵张量t1和特征向量缩放矩阵张量t2确定转换角度α，其中tanα＝t1/t2，根据转换角度确定新的张量
Figure BDA0001503253870000051
则有
Figure BDA0001503253870000052
规一化角度
Figure BDA0001503253870000053
则归一化统一公式为：
Figure BDA0001503253870000054
作为本发明一种优选的技术方案，纹理补偿的具体步骤为：
S401、将经过LBP纹理变化的遥感图像提取出来，与此同时将拓扑得到的形状模板提取出来；
S402、对提取出来的遥感图像进行几何校正；
S403、将经过几何校正的遥感图像属性直接叠加，即完成了纹理补偿。。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
本发明基于纹理特征进行目标的模糊选择，并且在纹理的处理过程中，通过背景模型和差分能够快速将遥感图像进行数据化，而且在数据化的过程中还能够保持边缘信息，便于后续的处理，处理的过程中通过图像分割作用，将遥感图像分为若干个部分，通过形状模板和纹理特征的补偿，能够通过归一化的处理对遥感图像进行协调，能够规避极大的计算，提高数据处理的效率和识别的准确率。
附图说明
图1为本发明的整体结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
如图1所示，本发明提供了一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，包括如下步骤：
步骤S100、基于纹理特征进行目标检测，通过LBP纹理灰度不变构建背景模型，从背景模型中提取前景概率图，并进行差分得到初始目标模型。
LBP纹理特征构建背景模型的具体算法为：
步骤S101、纹理特征赋值，设半径为R的环形领域上的P个像素点的联合分布T＝t(gc，g0，…，gP-1)，其中联合分布T即为图像的纹理特征，gc局部领域中心的灰度值，gP(P＝0，1，…，P-1)对应半径为R的圆环上P个等分点的灰度值。
在上述中，对于不同的(P，R)组合，具体的LBP算子也就是具体的模型是不懂的，因此需要根据实际情况建立基于不同(P，R)组合的LBP算子。为了保持纹理特征对于灰度不变的性质，用环形领域上P个等分点的灰度值gP(P＝0,1，…，P-1)减去中心灰度值gc，则上述的联合分布T转换为：
T＝t(gc，g0-gc，…，gP-1-gc)。
步骤S102、基于灰度不变提取纹理特征，由于gc和gP相互独立，将转换后的联合分布T进行近似分解，则T≈t(gc)(g0-gc，g1-gc，…，gP-1-gc)，其中t(gc)为整个图像的灰度分布。
由于t(gc)描述的是整个图像的灰度分布，因此对于图像的局部纹理分布没有影响，便于后续步骤进行差分。
步骤S103、差分提取初始目标的数据值，对纹理特征进行具体数值的赋值，则T≈t(s(g0-gc)，s(g1-gc)，…，s(gP-1-gc))，
其中是为符号函数，具体的有
Figure BDA0001503253870000071
上述步骤中，首先需要明确的是，对联合分布进行差分的第一结果应该为：
T＝t(g0-gc，g1-gc，…，gP-1-gc)，由于在图像中不论怎么变化，中心像素与环形领域上的像素灰度值的相对大小是不会改变，这是图像的自身属性，不可改变，因此，可以用中心像素与领域像素的插值的符号函数来代替具体的数据来描述图像。
步骤S104、对数据值进行模型化，将联合分布T按环形领域上的像素排序构成0/1序列，通过对s(gP-gc)赋予二项式因子2P，得到局部二值模型
Figure BDA0001503253870000072
在步骤S104中，其实质就是将像素的局部空间纹理结构表示为一个唯一的十进制数，该十进制数也就是上述的LBPP,R数。
而进一步的，对具体的LBP纹理特征进行处理，使得图像中的每个像素均具有唯一对应的LBP特征值，就得到了图像的LBP纹理特征，在LBP纹理特征图中，由于图像边缘处的LBP纹理特征手领域的影响较小，对于图像边缘的像素保留了原始像素的灰度值，便于后续的操作。
步骤S200、图像分割，在初始目标模型上依据不同特征将图像划分成若干个互不重叠的区域。
在上述步骤中，依据的特征包括灰度、空间纹理和几何形状特征。
因此，在分割算法中需要综合考虑的是光谱与空间信息两个因子，是一种自下而上的区域合并，在后期的对比中，也是需要根据相同的对比原则进行特征对比。
需要进一步说明的是，在图像分割，需要对边界进行追踪和矢量化，而边界的追踪和矢量化具体步骤为：
步骤S201、设定若干个顶点(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)和距离定义的阈值t；
步骤S202、选取任意两个顶点作为划分边界的起点和终点，记为(x1，y1)和(xn，yn)，并将其直接连接构成多义线；
步骤S203、计算其它顶点到多义线之间的垂直距离di(i＝2，3，…，n-1)，在所有di＞t的点集中搜索max(di)对应的顶点(xm，ym)，分别将原来的初始起点和重点与此顶点连接，生成新的多义线；
步骤S204、按照步骤S203的计算过程不断对每条新的多义线进行下一轮的逼近，直至所有的点到相应多义线的距离小于事先设定的阈值t，即终止。
在上述的分割中，一般来说，需要确定上述的分割参数，但是在遥感影像中，会根据遥感图像进行均质化，而均质化则需要选择均质化因子，在本实施方式中，均质步骤可进行也可不进行，这是由于，在后续的对比中，也要借助均质因子的实质参数进行计算。
但是为了更好的理解本技术方案，还是有必要对均质因子的选择进行说明：均质因子由形状因子和颜色因子、紧密度因子和光滑度因子这两对因子组成。由于颜色因子在信息提取中属于最重要的参考信息所以颜色因子对参数的设置占有很大的权重；为了避免对象形状的不完整对精度产生不利影响引入形状因子；光滑度因子的作用是完善便捷光滑的影像对象；紧密度因子的作用是区分结构紧凑与否的目标。
步骤S300、遥感图像的拓扑与提取，依次从分割的图像区域内进行拓扑，提取遥感图像中的形状特征，并进行归一化处理得到形状模板。
在拓扑计算中，需要通过主成分分析依次对遥感图像进行差异赋值。
采用主成分分析的优点在于消除了波段间的相互关系，减少了个波段提供信息的交叉和冗余，同时，在分析的过程中得到主要波段的合理权重，具有较好的客观性，能够避免了主观上的误差。
主成分分析的具体步骤如下所述：
设定线性变化通式Y＝TX，其中，X为待变换图像数据矩阵，Y为变换后的数据矩阵，T为变换正交矩阵；
将X矩阵以多波段图像的原始数据表示：
X＝[Xij]mxn，其中m，n分别为波段数和每幅图像中的像元数,i，j分别为矩阵中的每一行矢量表示一个波段的图像，计算其协方差矩阵为
Figure BDA0001503253870000091
其中I＝[1,1,1,…，1]1xn，第I段均值
Figure BDA0001503253870000092
设定上述协方差矩阵的特征值为λi，特征向量为Ui，且λi和Ui组成变换矩阵H，则求解(λI-S)U＝0，将λi由小至大顺序排列并求出对应的单位特征向量Ui，以Ui为列构成矩阵U，有T＝UH。
经过主成分变换后得到的新变量的各个行向量依次被称为第一主成分、第二主成分……第m主成分，这是将新变量恢复为二维图像，便得到m个主成分图像。
提取遥感图像中形状特征的具体算法为：
设定任意封闭有界形状对应一个唯一的有符号距离，则两个经过LBP构建的二值图像Ψa和Ψb的形状距离计算公式：
Figure BDA0001503253870000093
设定特定的二值形状模板为Ψ0，则Ψ0与当前二值标签f之间的相似度用形状距离表示为：
Figure BDA0001503253870000094
其中p为任意特征点向量，P为特征点集，该形状距离即为形状特征。
在上述步骤中，二维的形状越相似，形状距离就越小，反之，形状距离就越大。需要进一步说明的是，这种形状距离也被用作一种形状能量函数，也就是说在这个情况下的变换，当标记与形状模板完全相等时，是没有形状距离代价，形状能力最小。
归一化处理的具体步骤为：
设定原图的均值向量C＝[CxCy]T，协方差矩阵
Figure BDA0001503253870000101
其中Cx、Cy、u11、u12、u21和u22均为特征点向量；
计算M的特征向量对齐坐标
Figure BDA0001503253870000102
并根据特征值大小进行缩放，得到
Figure BDA0001503253870000103
其中e1x和e1y均为特征点向量的单位向量，x和y为对应特征点坐标，λ为变换常数；
根据协方差矩阵张量t1和特征向量缩放矩阵张量t2确定转换角度α，其中tanα＝t1/t2，根据转换角度确定新的张量
Figure BDA0001503253870000104
则有
Figure BDA0001503253870000105
规一化角度
Figure BDA0001503253870000106
则归一化统一公式为：
Figure BDA0001503253870000107
在本步骤中，形状模板与目标形状是同时进行的，进行归一化处理的作用在于使得图片进行了诸如旋转平移、尺度缩放、倾斜等形状变形不会对形状距离的计算产生影响。
步骤S400、依据纹理特征对形状模板进行补偿识别集装箱装卸桥，在形状模板的基础上，将经过LBP变化的纹理特征逐次进行补偿，精确识别集装箱装卸桥。
纹理补偿的具体步骤为：
步骤S401、将经过LBP纹理变化的遥感图像提取出来，与此同时将拓扑得到的形状模板提取出来；
步骤S402、对提取出来的遥感图像进行几何校正；
步骤S403、将经过几何校正的遥感图像属性直接叠加，即完成了纹理补偿。
综上所述，本发明的主要特点在于：
(1)本发明基于纹理特征进行目标的模糊选择，并且在纹理的处理过程中，通过背景模型和差分能够快速将遥感图像进行数据化，而且在数据化的过程中还能够保持边缘信息，便于后续的处理；
(2)在处理的过程中通过图像分割作用，将遥感图像分为若干个部分，通过形状模板和纹理特征的补偿，能够通过归一化的处理对遥感图像进行协调，能够规避极大的计算，提高数据处理的效率和识别的准确率。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (7)

1.一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，其特征在于，包括如下步骤：
S100、基于纹理特征进行目标检测，通过LBP纹理灰度不变构建背景模型，从背景模型中提取前景概率图，并进行差分得到初始目标模型，在差分过程用中心像素与邻域像素的插值的符号函数来代替具体的数据来描述图像；
S200、图像分割，在初始目标模型上首先确定分割参数，并根据遥感图像通过均质化因子进行均质化，然后依据不同特征将图像划分成若干个互不重叠的区域，且该特征包括灰度、空间纹理和几何形状，并且基于分割算法，在具体分割时光谱与空间信息两个因子进行区域合并，并在对比中根据相同的对比原则进行特征对比；
S300、遥感图像的拓扑与提取，依次从分割的图像区域内进行拓扑，在拓扑计算中，需要通过主成分分析依次对遥感图像进行差异赋值，在主成分分析时依次获得多个主成分图像，减少波段提供信息的交叉和冗余，并且在计算的过程中得到主要波段的权重，提取遥感图像中的形状特征，进行归一化处理得到形状模板，并且在形状特征提取后使得形状模板和目标形状在归一化处理后不会对形状距离的计算产生影响；
S400、依据纹理特征对形状模板进行补偿识别集装箱装卸桥，在形状模板的基础上，将经过LBP变化的纹理特征逐次进行补偿，精确识别集装箱装卸桥。
2.根据权利要求1所述的一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，其特征在于，在步骤S100中，LBP纹理特征构建背景模型的具体算法为：
S101、纹理特征赋值，设半径为R的环形邻域上的P个像素点的联合分布T＝t(gc，g0，…，gP-1)，其中联合分布T即为图像的纹理特征，gc局部邻域中心的灰度值，gP(P＝0，1，…，P-1)对应半径为R的圆环上P个等分点的灰度值；
S102、基于灰度不变提取纹理特征，由于gc和gP相互独立，则T≈t(gc)(g0-gc，g1-gc，…，gP-1-gc)，其中t(gc)为整个图像的灰度分布；
S103、差分提取初始目标的数据值，对纹理特征进行具体数值的赋值，则T≈t(s(g0-gc)，s(g1-gc)，…，s(gP-1-gc))，
其中s(x)为符号函数，具体的有
Figure FDA0002620150840000021
S104、对数据值进行模型化，将联合分布T按环形邻域上的像素排序构成0/1序列，通过对s(gP-gc)赋予二项式因子2P，得到局部二值模型
Figure FDA0002620150840000022
3.根据权利要求1所述的一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，其特征在于，在图像分割，需要对边界进行追踪和矢量化，而边界的追踪和矢量化具体步骤为：
S201、设定若干个顶点(x1，y1)，(x2，y2)，…，(xn，yn)和距离定义的阈值t；
S202、选取任意两个顶点作为划分边界的起点和终点，记为(x1，y1)和(xn，yn)，并将其直接连接构成多义线；
S203、计算其它顶点到多义线之间的垂直距离di(i＝2，3，…，n-1)，在所有di＞t的点集中搜索max(di)对应的顶点(xm，ym)，分别将原来的初始起点和终点与此顶点连接，生成新的多义线；
S204、按照步骤S203的计算过程不断对每条新的多义线进行下一轮的逼近，直至所有的点到相应多义线的距离小于事先设定的阈值t，即终止。
4.根据权利要求1所述的一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，其特征在于，主成分分析的具体步骤如下所述：
设定线性变化通式Y＝TX，其中，X为待变换图像数据矩阵，Y为变换后的数据矩阵，T为变换正交矩阵；
将X矩阵以多波段图像的原始数据表示：
X＝[Xij]mxn，其中m，n分别为波段数和每幅图像中的像元数,i，j分别为矩阵中的每一行矢量表示一个波段的图像，计算其协方差矩阵为
Figure FDA0002620150840000031
其中I＝[1,1,1,…，1]1xn，第I段均值
Figure FDA0002620150840000032
设定上述协方差矩阵的特征值为λi，特征向量为Ui，且λi和Ui组成变换矩阵H，则求解(λI-S)U＝0，将λi由小至大顺序排列并求出对应的单位特征向量Ui，以Ui为列构成矩阵U，有T＝UH。
5.根据权利要求1所述的一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，其特征在于，提取遥感图像中形状特征的具体算法为：
设定任意封闭有界形状对应一个唯一的有符号距离，则两个经过LBP构建的二值图像Ψa和Ψb的形状距离计算公式：
Figure FDA0002620150840000033
设定特定的二值形状模板为Ψ0，则Ψ0与当前二值标签f之间的相似度用形状距离表示为：
Figure FDA0002620150840000034
其中p为任意特征点向量，P为特征点集，该形状距离即为形状特征。
6.根据权利要求1所述的一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，其特征在于，归一化处理的具体步骤为：
设定原图的均值向量C＝[CxCy]T，协方差矩阵
Figure FDA0002620150840000035
其中Cx、Cy、u11、u12、u21和u22均为特征点向量；
计算M的特征向量对齐坐标
Figure FDA0002620150840000041
并根据特征值大小进行缩放，得到
Figure FDA0002620150840000042
其中e1x和e1y均为特征点向量的单位向量，x和y为对应特征点坐标，λ为对应的变换常数；
根据协方差矩阵张量t1和特征向量缩放矩阵张量t2确定转换角度α，其中tanα＝t1/t2，根据转换角度确定新的张量
Figure FDA0002620150840000045
则有
Figure FDA0002620150840000046
归一化角度
Figure FDA0002620150840000043
则归一化统一公式为：
Figure FDA0002620150840000044
7.根据权利要求1所述的一种基于遥感解译分析技术提取集装箱装卸桥的方法，其特征在于，纹理补偿的具体步骤为：
S401、将经过LBP纹理变化的遥感图像提取出来，与此同时将拓扑得到的形状模板提取出来；
S402、对提取出来的遥感图像进行几何校正；
S403、将经过几何校正的遥感图像属性直接叠加，即完成了纹理补偿。
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