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    基于陸地掩膜的高分辨率圖像艦船檢測方法

    2018-11-06 05:30許立科孫瑋孫玉玉
    贏未來 2018年31期
    關(guān)鍵詞:掩膜高分辨率特征提取

    許立科 孫瑋 孫玉玉

    摘要:針對高分辨率遙感影像中停靠港口的艦船目標的特點,提出了一種基于陸地掩膜的艦船檢測方法,通過將碼頭掩膜和影像比對提取出港口內(nèi)的艦船目標區(qū)域,然后利用形態(tài)學(xué)處理和提取質(zhì)心,最后檢測到艦船目標。

    關(guān)鍵詞:高分辨率;艦船檢測;掩膜;特征提取;形態(tài)學(xué)處理

    引言:

    隨著高分辨率衛(wèi)星圖像分辨率的不斷提高,重訪周期的縮短,衛(wèi)星已成為對敵偵察的主要手段。遙感圖像數(shù)據(jù)量隨之越來越大,大量的遙感圖像需進行實時處理并充分利用,從而獲取具有判讀價值的圖像。光學(xué)圖像的艦船檢測與識別目前正處于理論研究階段。隨著遠海打擊的軍事需求和海洋監(jiān)測部門對海域監(jiān)測的強烈需求,艦船檢測與識別的必要性日顯突出。隨著大量文獻[1]-[4]的出現(xiàn),艦船檢測與識別領(lǐng)域也在日益蓬勃的發(fā)展。

    一、艦船檢測的一般思路

    當(dāng)前艦船檢測與識別的研究多采用面向?qū)ο骩5]的思想,按照艦船在海域中的分布情況,可以將艦船檢測大體分為純海洋背景的艦船檢測和靠岸艦船檢測。本文主要研究的是停靠岸艦船的檢測問題,針對靠岸艦船復(fù)雜的背景,提出了基于陸地掩膜的高分辨率圖像中的艦船檢測方法。在靠岸艦船檢測方法中,首先需要進行海陸分離,去除陸地對艦船檢測的影響,從而再根據(jù)??堪兜呐灤哪繕说奶卣?,對艦船進行特征提取并檢測出艦船,最后進行目標的鑒別,去除非艦船目標。

    在光學(xué)遙感圖像中,先把海域從圖像中分離出來,去除陸地的影響,從而確定艦船檢測的具體范圍,再在海域中進行目標檢測,這樣可以降低目標檢測的復(fù)雜性,同時提高目標檢測的準確性和效率。然后增強艦船目標,檢測艦船目標,去除疑似目標。提取艦船目標流程圖如1所示。

    二、碼頭掩膜的提取

    選取港口一段時間內(nèi)的多幅影像進行比對,獲取港口信息。從多幅港口影像中提取碼頭信息,由于高分辨率遙感圖像成像鏡頭角度﹑時間等的不同,獲取的港口圖像并不能完全配準。原理如下:

    為了實現(xiàn)碼頭影像固定部分的提取,首先對同一地點的一組影像進行最大類間方差法處理,閾值分割后得到二值化圖像。圖片中作為背景的低灰度海域區(qū)域均置為“0”,而作為目標的高灰度區(qū)均置為“1”。在高灰度區(qū)域中包含有陸地碼頭和艦船目標。

    分割后的圖像會形成很多的聯(lián)通區(qū)域。對處理結(jié)果進行“孔洞填充”,通過形態(tài)學(xué)處理使陸地碼頭部分連通,便于之后掩膜的生成。

    在處理影像時,每幅影像里的陸地碼頭部分都存在于相似相近的坐標位置上,而不同時期變動的艦船目標則存在于各影像中的不同位置。將多幅二值化影像疊加,提取出這些圖片中相同的部分,所提取的部分即是固定不變的碼頭部分。

    由于對于同一地點拍攝的時間、角度不同,組圖中的碼頭陸地部分存在配準誤差。所以在上述處理結(jié)果中,提取部分會產(chǎn)生邊緣部分的殘缺。由此得到初步碼頭圖像。

    三、實驗流程

    (一)預(yù)處理

    對于獲得的遙感圖像來說,圖像受天氣、海況、光照、成像傳感器參數(shù)等多種因素影響,還因為有與研究目標無關(guān)的陸地碼頭影響,給目標檢測造成干擾。圖像必須經(jīng)過預(yù)處理進行質(zhì)量提高和特征增強,才能進行目標檢測識別與跟蹤的運算。

    (二)制作掩膜

    利用本文提出的提取共同特征的方法提取出碼頭掩膜,提取出相同的部分,所提取的部分即是固定不變的碼頭部分。通過制作掩膜與原圖像進行對比,最終可以將非艦船區(qū)域置零。圖2為含有碼頭的艦船目標圖,圖3為經(jīng)過碼頭掩膜后的艦船目標圖。

    (三)目標分離和連通區(qū)域標注

    艦船目標的進一步提取前需要進行經(jīng)過去噪、去海域與陸地掩膜,這樣,圖像最終保留的區(qū)域主要為艦船區(qū)域。本文使用了疊加提取共同特征的方法提取了碼頭掩膜,然后通過將碼頭掩膜和影像比對,從而能夠提取出港口內(nèi)的艦船目標區(qū)域。角度誤差致使圖片不能完全匹配,導(dǎo)致存在陸地及其他物體的干擾。雖然在處理過程中進行了形態(tài)學(xué)濾波,對港口信息和提取結(jié)果進行了去除干擾及復(fù)原,但仍不能完全去除除了艦船之外的各種干擾信息。

    經(jīng)過上述處理后,我們已經(jīng)得到了較完整的圖像前景,且前景由各不相鄰的局部連通區(qū)域組成。為了提取目標區(qū)域面積特征參數(shù),我們對圖像前景進行連通區(qū)域標注,將滿足鄰接關(guān)系的像素歸為一類連通區(qū)域,并用符號標記區(qū)分各個不同的連通區(qū)域。連通區(qū)域標注的基本思想是:

    1、從圖像的某一個位置開始,每個像素都進行掃描,對于同一行中的不同連通區(qū)域的行程標上不同的序號,這些像素的灰度標記相同,不同的列也標上不同的序號;

    2、然后逐次掃描全圖,如果兩個相鄰的行或列中有相連通的行程,則下行和列的號改為上行和列的號:

    3、對標記過的號再進行排列,就可以得到圖像中的不同連通區(qū)域的標識序列號。

    (四)形態(tài)學(xué)處理

    由于高分辨率圖像對于目標光影體現(xiàn)明顯,在用灰度閾值分割時陰影的低灰度值對目標多少都會產(chǎn)生侵蝕。造成提取的目標殘缺或支離破碎,對于下一步提取連通區(qū)域和基于面積篩選造成困難。因此再次需對提取目標同樣進行形態(tài)學(xué)處理。

    四、實驗結(jié)果分析

    (一)預(yù)處理

    將圖像預(yù)處理后,圖像的一些孤立噪聲和細節(jié)被濾去,運用較大窗口中值濾波器后目標輪廓變得比以前模糊了。但是中值濾波并不是簡單地取均值,濾波過程通過犧牲細節(jié)信息達到平滑噪聲的目的。

    (二)制作碼頭掩膜

    本文使用了疊加提取共同特征的方法提取了碼頭掩膜,然后通過將碼頭掩膜和影像比對,從而能夠提取出港口內(nèi)的艦船目標區(qū)域。

    (三)提取質(zhì)心

    二值化圖像能使目標區(qū)域置為“1”,作為下一步處理的依據(jù)。形態(tài)學(xué)處理使因為陰影而支離破碎的目標區(qū)域盡可能的連通恢復(fù)為一體,這同樣作為下一步處理依據(jù)。要使目標區(qū)域中的目標被確認出來,需要提取出目標特征作為依據(jù)。根據(jù)所目標區(qū)域特點,選擇提取目標質(zhì)心來確認目標。

    五、總結(jié)

    本文針對高分辨率遙感影像中??扛劭诘呐灤繕说奶攸c,利用疊加提取共同特征提取碼頭掩膜,然后通過將碼頭掩膜和影像比對提取出港口內(nèi)的艦船目標區(qū)域,最后利用形態(tài)學(xué)處理和提取質(zhì)心,從而檢測到艦船目標。本文利用了一幅高分辨率影像圖進行了方法的驗證,實驗結(jié)果證明該方法能夠有效的進行??颗灤哪繕藱z測。

    參考文獻:

    [1] 基于高分辨率遙感影像中艦船目標的分割與提取技術(shù)研究[D].長春:東北師范大學(xué),2008

    [2]陳海亮.基于特征的光學(xué)遙感圖像艦船目標檢測技術(shù)研究[D].長沙:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué),2010

    [3]尤曉建,徐守時,侯蕾.基于特征融合的可見光圖像艦船檢測新方法[J].計算機工程與應(yīng)用,2005,41(19):199-202

    [4]儲昭亮,王慶華,陳海林,徐守時.基于極小誤差閾值分割的艦船自動檢測方法[J].計算機工程,2007,33(11):239-241

    作者簡介:許立科(1980.09—),山東煙臺,工程師,碩士,通信方向。

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