CN108363967A - 一种遥感图像场景的分类系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种遥感图像场景的分类系统，包括采集模块、灰度处理器、拟合模块、边缘检测模块、遥感图像像素分类模块及神经网络训练器；其中，所述采集模块用于对原始遥感图像进行采集作为样本并传输给灰度处理器；所述灰度处理器用于对采集模块传输的原始遥感图像采用分量法进行灰度化处理；拟合模块，用于采用低次样条函数对灰度直方图进行拟合；边缘检测模块，用于采用基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘；所述遥感图像像素分类模块，采用基于像元的分类，对像元表示的地物类别属性进行判断并分类得到分类专题图；神经网络训练器，用于输入卷积神经网络模型进行训练，得到要求精度的遥感图像场景的分类结果。本发明分类准确度高。
Description
技术领域
本发明涉及遥感图像分类领域，具体涉及遥感图像场景的分类系统。
背景技术
目前，国内外诸多著名学者都致力于图像分类算法的研究，图像分类是根据各自在图像信息中所反映的不同特征，把不同类别的目标区分开来的图像处理方法。
然而现有技术现有的场景图像分类提取不足主要在于(1)在传统分类方法中，对于特征的手动提取相当耗时耗力，且精度要求高，且一般情况下精度不及利用神经网络分类的方法。(2)在利用神经网络及其相关模型采用一般方法隐式提取特征时，对于训练数据的数量和精度要求非常高。而一般情况下常用的数据集或者自己制作的数据集的数量都达不到能让神经网络充分学习并避免过拟合，造成精度无法达到预期。
发明内容
有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种自动化程度高、精确度高的基于卷积神经网络法的医学图像识别方法。
本发明技术方案如下：
一种遥感图像场景的分类系统，其包括：采集模块、灰度处理器、拟合模块、边缘检测模块、遥感图像像素分类模块及神经网络训练器；其中，所述采集模块用于对原始遥感图像进行采集作为样本并传输给灰度处理器；所述灰度处理器用于对采集模块传输的原始遥感图像采用分量法进行灰度化处理，即将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值；拟合模块，用于使用直方图均衡化对灰度图像进行处理，得到均衡后灰度直方图，并采用低次样条函数对灰度直方图进行拟合，对拟合后的灰度直方图划分谷值区间，在低次样条函数拟合的基础上得到平滑可导的拟合曲线；边缘检测模块，用于采用基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘，并采用自适应阈值算法对边缘图像进行二值化，得到二值化后的遥感图像；所述遥感图像像素分类模块，采用基于像元的分类，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联在内的信息对像元表示的地物类别属性进行判断并分类得到分类专题图；将遥感图中标记的场景和同样位置的逐像素分类专题图，或者场景数据库中的场景图及其对应的逐像素分类专题图进行拼接；所述拼接的具体方法为：通过在遥感图像N个波段之后加入一个新波段，当原场景图或从遥感图像上切割的输入场景图大小为n×n×b，其中n为图的宽度和高度，b为波段数；逐像素分类专题图为n×n×1；两图在波段维度进行拼接，拼接后的图片为n×n×(b+1)；神经网络训练器，用于对遥感图像像素分类模块的分类专题图及原遥感图片上的各种场景制成训练集,输入卷积神经网络模型进行训练，得到要求精度的遥感图像场景的分类结果。
进一步的，所述边缘检测模块采用基于零交叉的方法采用的算子为拉普拉斯算子或Canny算子。
进一步的，所述遥感图像像素分类模块还采用包括SVM支持向量机或K最邻近、或者采用神经网络方法进行分类，其分类得到的特征图与原遥感图像分辨率、坐标一致。
进一步的，所述神经网络训练器的输入数据为带有标签的场景特征图，该场景特征图除了场景的各个波段还会有额外一个通道为该场景的逐像素分类专题图，即把比原遥感图像的波段多一个通道的特征图作为输入。
进一步的，所述神经网络分类过程有两个滑动窗口遍历整个遥感图像及逐像素分类专题图，输入神经网络的特征图为将两个窗口中的各个波段数据及逐像素分类专题图拼接而成为一张的特征图，两个滑动窗口在原遥感图像和像素分类特征图上的位置必须位于相同的坐标且同步滑动。
进一步的，所述神经网络训练器将训练数据分批均分到输入卷积神经网络中，训练数据分别经过卷积层、降采样层、卷积层、降采样层、多层感知器，完成前向传播，具体包括：首先从样本集中取一批样本(X，YP)，其中X是样本数字的向量，Y是X对应的期望值，P是0到9的数字，将X输入卷积神经网络，计算出相应的实际输出OP，OP＝Fn(...F2(F1(XPW(1))W(2))W(n))，n是卷积神经网络的第n层，W表示权值，其中卷积运算是用卷积滤波器在上层网络结构中做卷积运算，然后进行非线性变换，而降采样运算只采用最大池化操作，即最大池采样是通过一个滤波器提取上层网络结构的特征数据，不经过非线性运算，每次滤波后的最大值是数据降采样后的一个特征。
有益效果：本发明通过灰度处理器用于对采集模块传输的原始遥感图像采用分量法进行灰度化处理，即将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值，这样就可以结合遥感图像对特征的敏感性，可以得到更为平均的灰度化处理图像，使得不会得到特征差别太大的图像，或者采用其他方法进行灰度化处理后删除掉一些特征较少的特征，降低了遥感图像的特征区间，这样就不利于遥感图像的分类处理的精确性；拟合模块，用于使用直方图均衡化对灰度图像进行处理，得到均衡后灰度直方图，并采用低次样条函数对灰度直方图进行拟合，低次样条插值通常比多项式插值好用。用低阶的样条插值能产生和高阶的多项式插值类似的效果，并且可以避免被称为龙格现象的数值不稳定的出现。并且低阶的样条插值还具有“保凸”的重要性质。对拟合后的灰度直方图划分谷值区间，在高次样条函数拟合的基础上得到平滑可导的拟合曲线，由于遥感图像的非线性，它们是零散的，不仅不便于处理，而且通常不能确切和充分地体现出其固有的规律，这种缺陷正可由适当的拟合解析表达式来弥补处理；边缘检测模块，用于采用基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘，并采用自适应阈值算法对边缘图像进行二值化，得到二值化后的遥感图像；所述遥感图像像素分类模块，采用基于像元的分类，像元级像元级变化检测是指直接在采集的原始图像上进行变化检测。尽管基于像元的变化检测有它一定的局限性，但由于它是基于最原始的图像数据，能更多地保留图像原有的真实感，提供其它变化检测层次所不能提供的细微信息，因而目前绝大多数的变化检测方法都是像元级变化检测。利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联在内的信息对像元表示的地物类别属性进行判断并分类得到分类专题图；将遥感图中标记的场景和同样位置的逐像素分类专题图，或者场景数据库中的场景图及其对应的逐像素分类专题图进行拼接；所述拼接的具体方法为：通过在遥感图像N个波段之后加入一个新波段，当原场景图或从遥感图像上切割的输入场景图大小为n×n×b，其中n为图的宽度和高度，b为波段数；逐像素分类专题图为n×n×1；两图在波段维度进行拼接，拼接后的图片为n×n×(b+1)；神经网络训练器，用于对遥感图像像素分类模块的分类专题图及原遥感图片上的各种场景制成训练集,输入卷积神经网络模型进行训练，得到要求精度的遥感图像场景的分类结果。本发明正是由于以上不可分割的模块之间的作用，使得本发明遥感图像的分类提取准确、大大提高了分类效率。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例的方法系统结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明：
如图1所示，一种遥感图像场景的分类系统，其包括：采集模块、灰度处理器、拟合模块、边缘检测模块、遥感图像像素分类模块及神经网络训练器；其中，所述采集模块用于对原始遥感图像进行采集作为样本并传输给灰度处理器；所述灰度处理器用于对采集模块传输的原始遥感图像采用分量法进行灰度化处理，即将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值；拟合模块，用于使用直方图均衡化对灰度图像进行处理，得到均衡后灰度直方图，并采用低次样条函数对灰度直方图进行拟合，对拟合后的灰度直方图划分谷值区间，在低次样条函数拟合的基础上得到平滑可导的拟合曲线；边缘检测模块，用于采用基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘，并采用自适应阈值算法对边缘图像进行二值化，得到二值化后的遥感图像；所述遥感图像像素分类模块，采用基于像元的分类，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联在内的信息对像元表示的地物类别属性进行判断并分类得到分类专题图；将遥感图中标记的场景和同样位置的逐像素分类专题图，或者场景数据库中的场景图及其对应的逐像素分类专题图进行拼接；所述拼接的具体方法为：通过在遥感图像N个波段之后加入一个新波段，当原场景图或从遥感图像上切割的输入场景图大小为n×n×b，其中n为图的宽度和高度，b为波段数；逐像素分类专题图为n×n×1；两图在波段维度进行拼接，拼接后的图片为n×n×(b+1)；神经网络训练器，用于对遥感图像像素分类模块的分类专题图及原遥感图片上的各种场景制成训练集,输入卷积神经网络模型进行训练，得到要求精度的遥感图像场景的分类结果。
优选的，所述边缘检测模块采用基于零交叉的方法采用的算子为拉普拉斯算子或Canny算子。
优选的，所述遥感图像像素分类模块还采用包括SVM支持向量机或K最邻近、或者采用神经网络方法进行分类，其分类得到的特征图与原遥感图像分辨率、坐标一致。
优选的，所述神经网络训练器的输入数据为带有标签的场景特征图，该场景特征图除了场景的各个波段还会有额外一个通道为该场景的逐像素分类专题图，即把比原遥感图像的波段多一个通道的特征图作为输入。
优选的，所述神经网络分类过程有两个滑动窗口遍历整个遥感图像及逐像素分类专题图，输入神经网络的特征图为将两个窗口中的各个波段数据及逐像素分类专题图拼接而成为一张的特征图，两个滑动窗口在原遥感图像和像素分类特征图上的位置必须位于相同的坐标且同步滑动。
优选的，所述神经网络训练器将训练数据分批均分到输入卷积神经网络中，训练数据分别经过卷积层、降采样层、卷积层、降采样层、多层感知器，完成前向传播，具体包括：首先从样本集中取一批样本(X，YP)，其中X是样本数字的向量，Y是X对应的期望值，P是0到9的数字，将X输入卷积神经网络，计算出相应的实际输出OP，OP＝Fn(...F2(F1(XPW(1))W(2))W(n))，n是卷积神经网络的第n层，W表示权值，其中卷积运算是用卷积滤波器在上层网络结构中做卷积运算，然后进行非线性变换，而降采样运算只采用最大池化操作，即最大池采样是通过一个滤波器提取上层网络结构的特征数据，不经过非线性运算，每次滤波后的最大值是数据降采样后的一个特征。
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。
Claims (6)
1.一种遥感图像场景的分类系统，其特征在于，包括：采集模块、灰度处理器、拟合模块、边缘检测模块、遥感图像像素分类模块及神经网络训练器；其中，所述采集模块用于对原始遥感图像进行采集作为样本并传输给灰度处理器；所述灰度处理器用于对采集模块传输的原始遥感图像采用分量法进行灰度化处理，即将彩色图像中的三分量的亮度作为三个灰度图像的灰度值；拟合模块，用于使用直方图均衡化对灰度图像进行处理，得到均衡后灰度直方图，并采用低次样条函数对灰度直方图进行拟合，对拟合后的灰度直方图划分谷值区间，在低次样条函数拟合的基础上得到平滑可导的拟合曲线；边缘检测模块，用于采用基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘，并采用自适应阈值算法对边缘图像进行二值化，得到二值化后的遥感图像；所述遥感图像像素分类模块，采用基于像元的分类，利用像元的光谱信息、纹理信息、空间关联在内的信息对像元表示的地物类别属性进行判断并分类得到分类专题图；将遥感图中标记的场景和同样位置的逐像素分类专题图，或者场景数据库中的场景图及其对应的逐像素分类专题图进行拼接；所述拼接的具体方法为：通过在遥感图像N个波段之后加入一个新波段，当原场景图或从遥感图像上切割的输入场景图大小为n×n×b，其中n为图的宽度和高度，b为波段数；逐像素分类专题图为n×n×1；两图在波段维度进行拼接，拼接后的图片为n×n×(b+1)；神经网络训练器，用于对遥感图像像素分类模块的分类专题图及原遥感图片上的各种场景制成训练集,输入卷积神经网络模型进行训练，得到要求精度的遥感图像场景的分类结果。
2.根据权利要求1所述的一种遥感图像场景的分类系统，其特征在于，所述边缘检测模块采用基于零交叉的方法采用的算子为拉普拉斯算子或Canny算子。
3.根据权利要求1所述的一种遥感图像场景的分类系统，其特征在于，所述遥感图像像素分类模块还采用包括SVM支持向量机或K最邻近、或者采用神经网络方法进行分类，其分类得到的特征图与原遥感图像分辨率、坐标一致。
4.根据权利要求3所述的一种遥感图像场景的分类系统，其特征在于，所述神经网络训练器的输入数据为带有标签的场景特征图，该场景特征图除了场景的各个波段还会有额外一个通道为该场景的逐像素分类专题图，即把比原遥感图像的波段多一个通道的特征图作为输入。
5.根据权利要求4所述的一种遥感图像场景的分类系统，其特征在于，所述神经网络分类过程有两个滑动窗口遍历整个遥感图像及逐像素分类专题图，输入神经网络的特征图为将两个窗口中的各个波段数据及逐像素分类专题图拼接而成为一张的特征图，两个滑动窗口在原遥感图像和像素分类特征图上的位置必须位于相同的坐标且同步滑动。
6.根据权利要求4所述的一种遥感图像场景的分类系统，其特征在于，所述神经网络训练器将训练数据分批均分到输入卷积神经网络中，训练数据分别经过卷积层、降采样层、卷积层、降采样层、多层感知器，完成前向传播，具体包括：首先从样本集中取一批样本(X，YP)，其中X是样本数字的向量，Y是X对应的期望值，P是0到9的数字，将X输入卷积神经网络，计算出相应的实际输出OP，OP＝Fn(...F2(F1(XPW(1))W(2))W(n))，n是卷积神经网络的第n层，W表示权值，其中卷积运算是用卷积滤波器在上层网络结构中做卷积运算，然后进行非线性变换，而降采样运算只采用最大池化操作，即最大池采样是通过一个滤波器提取上层网络结构的特征数据，不经过非线性运算，每次滤波后的最大值是数据降采样后的一个特征。
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| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108363967A (zh) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109284687A (zh) * | 2018-08-24 | 2019-01-29 | 武汉大学 | 一种基于室内机会信号增强的场景识别方法及装置 |
| CN111866427A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-10-30 | 阳光学院 | 一种基于psvm和crnn的遥感影像分类显示装置 |
| CN116402693A (zh) * | 2023-06-08 | 2023-07-07 | 青岛瑞源工程集团有限公司 | 一种基于遥感技术的市政工程图像处理方法及装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101915918A (zh) * | 2010-07-23 | 2010-12-15 | 大连海事大学 | 一种湿地微波遥感监测方法 |
| CN103177261A (zh) * | 2013-03-06 | 2013-06-26 | 北方民族大学 | 一种基于图像识别技术的奶牛产奶量自动计量系统及其图像识别方法 |
| CN103632160A (zh) * | 2012-08-24 | 2014-03-12 | 孙琤 | 一种融合多尺度形态学特征的组合核函数rvm高光谱分类方法 |
| WO2014183259A1 (zh) * | 2013-05-14 | 2014-11-20 | 中国科学院自动化研究所 | 一种全色−多光谱遥感图像融合方法 |
| CN104268579A (zh) * | 2014-10-14 | 2015-01-07 | 哈尔滨工业大学 | 基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法 |
| CN105320961A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-10 | 重庆邮电大学 | 基于卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别方法 |
| CN106503739A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 中国地质大学（武汉） | 联合光谱和纹理特征的高光谱遥感影像svm分类方法及系统 |
-
2018
- 2018-01-30 CN CN201810091256.6A patent/CN108363967A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101915918A (zh) * | 2010-07-23 | 2010-12-15 | 大连海事大学 | 一种湿地微波遥感监测方法 |
| CN103632160A (zh) * | 2012-08-24 | 2014-03-12 | 孙琤 | 一种融合多尺度形态学特征的组合核函数rvm高光谱分类方法 |
| CN103177261A (zh) * | 2013-03-06 | 2013-06-26 | 北方民族大学 | 一种基于图像识别技术的奶牛产奶量自动计量系统及其图像识别方法 |
| WO2014183259A1 (zh) * | 2013-05-14 | 2014-11-20 | 中国科学院自动化研究所 | 一种全色−多光谱遥感图像融合方法 |
| CN104268579A (zh) * | 2014-10-14 | 2015-01-07 | 哈尔滨工业大学 | 基于分层集成学习的高光谱遥感图像分类方法 |
| CN105320961A (zh) * | 2015-10-16 | 2016-02-10 | 重庆邮电大学 | 基于卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别方法 |
| CN106503739A (zh) * | 2016-10-31 | 2017-03-15 | 中国地质大学（武汉） | 联合光谱和纹理特征的高光谱遥感影像svm分类方法及系统 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| DONGSHUI ZHANG ET AL: "Remote sensing image classification with small training samples based on grey theory", 《2014 THIRD INTERNATIONAL WORKSHOP ON EARTH OBSERVATION AND REMOTE SENSING APPLICATIONS (EORSA)》 * |
| 何小飞等: "联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类", 《测绘学报》 * |
| 刘丽雅: "基于国产GF-1的高寒山区土地利用/覆盖分类研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》 * |
| 李忠海: "图像直方图局部极值算法及其在边界检测中的应用", 《吉林大学学报(信息科学版)》 * |
| 邬莉莎: "基于"3S"技术的成都市主城区城市生态互检质量状况初步研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技I辑》 * |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109284687A (zh) * | 2018-08-24 | 2019-01-29 | 武汉大学 | 一种基于室内机会信号增强的场景识别方法及装置 |
| CN109284687B (zh) * | 2018-08-24 | 2020-08-07 | 武汉大学 | 一种基于室内机会信号增强的场景识别方法及装置 |
| CN111866427A (zh) * | 2019-09-06 | 2020-10-30 | 阳光学院 | 一种基于psvm和crnn的遥感影像分类显示装置 |
| CN116402693A (zh) * | 2023-06-08 | 2023-07-07 | 青岛瑞源工程集团有限公司 | 一种基于遥感技术的市政工程图像处理方法及装置 |
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