CN110189328B - 一种卫星遥感图像处理系统及其处理方法 - Google Patents

一种卫星遥感图像处理系统及其处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种卫星遥感图像处理系统，包括图像分割模块，用于对卫星遥感图像进行分割；特征标记模块，用于对图像块中的特征图块进行标记；图像分类模块，用于对图像块进行分类；特征区域处理模块，用于对特征图块进行处理；非特征区域处理模块，用于对非特征图块进行处理；合成模块，用于将处理后的图块进行组合，合成完整的卫星遥感图像。本发明能够改进现有技术的不足，对硬件要求低，图像处理速度快。

Description

一种卫星遥感图像处理系统及其处理方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其是一种卫星遥感图像处理系统及其处理方法。
背景技术
随着卫星遥感技术的发展和普及，如何有效对卫星遥感图像进行处理成为了本领域的研究热点。由于在某些应用场景中，并不需要对卫星遥感图像的全部细节进行处理，这时如何降低卫星遥感图像处理的运算量、提高处理速度，成为了首要目标。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种卫星遥感图像处理系统及其处理方法，能够解决现有技术的不足，对硬件要求低，图像处理速度快。
为解决上述技术问题，本发明所采取的技术方案如下。
一种卫星遥感图像处理系统，包括，
图像分割模块，用于对卫星遥感图像进行分割；
特征标记模块，用于对图像块中的特征图块进行标记；
图像分类模块，用于对图像块进行分类；
特征区域处理模块，用于对特征图块进行处理；
非特征区域处理模块，用于对非特征图块进行处理；
合成模块，用于将处理后的图块进行组合，合成完整的卫星遥感图像。
一种上述的卫星遥感图像处理系统的处理方法，包括以下步骤：
A、图像分割模块对卫星遥感图像进行分割；
B、特征标记模块对图像块中的特征图块进行标记；
C、图像分类模块根据特征图块的相似度对图像块进行分类；
D、特征区域处理模块对特征图块进行处理；
E、非特征区域处理模块对非特征图块进行处理；
F、合成模块将处理后的图块进行组合，合成完整的卫星遥感图像。
作为优选，步骤A中，按照分割路径灰度变化率最小原则设计分割路径，对卫星遥感图像进行分割；分割时在分割路径上设置若干个分割标记点。
作为优选，步骤B中，对图像块中的特征图块进行标记包括以下步骤，
B1、使用预设的特征图形对图像块进行遍历，将与特征图形线性相关大于阈值的图像区域进行预标记；
B2、提取预标记后的图像区域的特征向量，将同一图像块中的特征向量进行相加，得到图像块特征向量；
B3、以图像块特征向量为基准对各图像区域进行归一化处理，若归一化处理后的图像区域与其对应的特征图形的线性相关度大于或等于归一化处理前的图像区域与其对应的特征图形的线性相关度，则在步骤B1中的图像块保留标记；否则删除标记。
作为优选，步骤C中，对图像块进行分类包括以下步骤，
C1、在每个图像块中选取数量最多的一类特征图块，建立上述同一类特征图块中不同特征图块之间位置关系和角度关系的二元关联函数集，每个图像块与其建立的二元关联函数集一一对应；
C2、采用聚类算法建立不同二元关联函数集之间的聚类中心，进行图像块的分类。
作为优选，步骤D中，对特征图块进行处理包括以下步骤，
D1、以同一类图像块作为处理对象，选择作为聚类中心的图像块进行特征图块重建，作为重建参考模型；
D2、将同一类图像块中的其它图像块按照重建参考模型进行重建；
D3、将步骤D2中重建的图像块按照步骤C1中得到的二元关联函数集进行修正；
D4、选择另一类图像块，重复步骤D1-D3，直至所有图像块处理完毕。
作为优选，步骤E中，对非特征图块进行处理包括以下步骤，
E1、建立与非特征图块相邻的每个特征图块处理前后的关联函数；
E2、对不同关联函数进行合并，以合并后的关联函数对非特征图块进行处理。
作为优选，步骤F中，对处理后的图块进行组合包括以下步骤，
F1、按照步骤A中设置的分割标记点对图块进行组合；
F2、若分割标记点出现畸变，则使用包含畸变分割标记点分割路径两侧的图形区域对分割路径进行拟合替代。
采用上述技术方案所带来的有益效果在于：本发明通过对图像进行快速分割、分类，以同一类图像块为处理单元进行特征图块重建，大幅度减少了特征图块重建的计算量。对于非特征图块，不在单独进行直接重建，而是利用特征图块的重建数据进行间接重建，从而降低非特征图块的处理运算量。
附图说明
图1是本发明一个具体实施方式的原理图。
具体实施方式
参照图1，本发明一个具体实施方式包括，
图像分割模块1，用于对卫星遥感图像进行分割；
特征标记模块2，用于对图像块中的特征图块进行标记；
图像分类模块3，用于对图像块进行分类；
特征区域处理模块4，用于对特征图块进行处理；
非特征区域处理模块5，用于对非特征图块进行处理；
合成模块6，用于将处理后的图块进行组合，合成完整的卫星遥感图像。
一种上述的卫星遥感图像处理系统的处理方法，包括以下步骤：
A、图像分割模块1对卫星遥感图像进行分割；
B、特征标记模块2对图像块中的特征图块进行标记；
C、图像分类模块3根据特征图块的相似度对图像块进行分类；
D、特征区域处理模块4对特征图块进行处理；
E、非特征区域处理模块5对非特征图块进行处理；
F、合成模块6将处理后的图块进行组合，合成完整的卫星遥感图像。
步骤A中，按照分割路径灰度变化率最小原则设计分割路径，对卫星遥感图像进行分割；分割时在分割路径上设置若干个分割标记点。
步骤B中，对图像块中的特征图块进行标记包括以下步骤，
B1、使用预设的特征图形对图像块进行遍历，将与特征图形线性相关大于阈值的图像区域进行预标记；
B2、提取预标记后的图像区域的特征向量，将同一图像块中的特征向量进行相加，得到图像块特征向量；
B3、以图像块特征向量为基准对各图像区域进行归一化处理，若归一化处理后的图像区域与其对应的特征图形的线性相关度大于或等于归一化处理前的图像区域与其对应的特征图形的线性相关度，则在步骤B1中的图像块保留标记；否则删除标记。
步骤C中，对图像块进行分类包括以下步骤，
C1、在每个图像块中选取数量最多的一类特征图块，建立上述同一类特征图块中不同特征图块之间位置关系和角度关系的二元关联函数集，每个图像块与其建立的二元关联函数集一一对应；
C2、采用聚类算法建立不同二元关联函数集之间的聚类中心，进行图像块的分类。
步骤D中，对特征图块进行处理包括以下步骤，
D1、以同一类图像块作为处理对象，选择作为聚类中心的图像块进行特征图块重建，作为重建参考模型；
D2、将同一类图像块中的其它图像块按照重建参考模型进行重建；
D3、将步骤D2中重建的图像块按照步骤C1中得到的二元关联函数集进行修正；
D4、选择另一类图像块，重复步骤D1-D3，直至所有图像块处理完毕。
步骤D1中，特征图块重建的方法为：与特征图形线性相关的部分，对特征图块按照特征图形的形状进行修正；与特征图形非线性相关的部分，采用相邻的已修正的特征图块进行拟合；特征图块的缺失部分，采用与特征图块对应的特征图形的相应位置进行直接填补。
步骤E中，对非特征图块进行处理包括以下步骤，
E1、建立与非特征图块相邻的每个特征图块处理前后的关联函数；
E2、对不同关联函数进行合并，以合并后的关联函数对非特征图块进行处理。
步骤F中，对处理后的图块进行组合包括以下步骤，
F1、按照步骤A中设置的分割标记点对图块进行组合；
F2、若分割标记点出现畸变，则使用包含畸变分割标记点分割路径两侧的图形区域对分割路径进行拟合替代。
通过分割标记点的畸变状态，对特征图块进行对应的矫正，然后根据特征图块的矫正结果对非特征图块的处理结果进行矫正，最终实现降低分割标记点畸变率的效果。
本发明不使用大运算量的处理方式，降低了对于硬件的要求。同时利用对图块中特征图块的重建，保留了卫星遥感图像中的关键图像信息，保证了图像的处理效果。
在本发明的描述中，需要理解的是，术语“纵向”、“横向”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
以上显示和描述了本发明的基本原理和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效物界定。

Claims (4)

1.一种卫星遥感图像处理系统的处理方法，其特征在于，所述卫星遥感图像处理系统包括，
图像分割模块(1)，用于对卫星遥感图像进行分割；
特征标记模块(2)，用于对图像块中的特征图块进行标记；
图像分类模块(3)，用于对图像块进行分类；
特征区域处理模块(4)，用于对特征图块进行处理；
非特征区域处理模块(5)，用于对非特征图块进行处理；
合成模块(6)，用于将处理后的图块进行组合，合成完整的卫星遥感图像；
处理方法包括以下步骤：
A、图像分割模块(1)对卫星遥感图像进行分割；
B、特征标记模块(2)对图像块中的特征图块进行标记；
C、图像分类模块(3)根据特征图块的相似度对图像块进行分类；
D、特征区域处理模块(4)对特征图块进行处理；
E、非特征区域处理模块(5)对非特征图块进行处理；
F、合成模块(6)将处理后的图块进行组合，合成完整的卫星遥感图像；
步骤B中，对图像块中的特征图块进行标记包括以下步骤，
B1、使用预设的特征图形对图像块进行遍历，将与特征图形线性相关大于阈值的图像区域进行预标记；
B2、提取预标记后的图像区域的特征向量，将同一图像块中的特征向量进行相加，得到图像块特征向量；
B3、以图像块特征向量为基准对各图像区域进行归一化处理，若归一化处理后的图像区域与其对应的特征图形的线性相关度大于或等于归一化处理前的图像区域与其对应的特征图形的线性相关度，则在步骤B1中的图像块保留标记；否则删除标记；
步骤C中，对图像块进行分类包括以下步骤，
C1、在每个图像块中选取数量最多的一类特征图块，建立数量最多的一类特征图块中不同特征图块之间位置关系和角度关系的二元关联函数集，每个图像块与其建立的二元关联函数集一一对应；
C2、采用聚类算法建立不同二元关联函数集之间的聚类中心，进行图像块的分类；
步骤E中，对非特征图块进行处理包括以下步骤，
E1、建立与非特征图块相邻的每个特征图块处理前后的关联函数；
E2、对不同关联函数进行合并，以合并后的关联函数对非特征图块进行处理。
2.根据权利要求1所述的卫星遥感图像处理系统的处理方法，其特征在于：步骤A中，按照分割路径灰度变化率最小原则设计分割路径，对卫星遥感图像进行分割；分割时在分割路径上设置若干个分割标记点。
3.根据权利要求1所述的卫星遥感图像处理系统的处理方法，其特征在于：步骤D中，对特征图块进行处理包括以下步骤，
D1、以同一类图像块作为处理对象，选择作为聚类中心的图像块进行特征图块重建，作为重建参考模型；
D2、将同一类图像块中的其它图像块按照重建参考模型进行重建；
D3、将步骤D2中重建的图像块按照步骤C1中得到的二元关联函数集进行修正；
D4、选择另一类图像块，重复步骤D1-D3，直至所有图像块处理完毕。
4.根据权利要求2所述的卫星遥感图像处理系统的处理方法，其特征在于：步骤F中，对处理后的图块进行组合包括以下步骤，
F1、按照步骤A中设置的分割标记点对图块进行组合；
F2、若分割标记点出现畸变，则使用包含畸变分割标记点分割路径两侧的图形区域对分割路径进行拟合替代。
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