基于特征融合的遥感图像河道目标检测方法和装置

    公开(公告)号:CN112329677B

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202011262327.8

    申请日:2020-11-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的遥感图像河道目标检测方法、装置和计算机可存储介质,其中方法包括:采集并输入含有河道的遥感图像;利用多尺度对比度提升方法对遥感图像进行增强预处理;对增强预处理后的图像利用剪切波变换得到不同尺度和方向的方差最大剪切波特征图;利用相似度比较法对增强预处理后的图像提取SUSAN边缘特征图;计算剪切波特征图和SUSAN边缘特征图的信息熵,并利用信息熵加权方法得到特征融合图;对特征融合图进行阈值分割和形态学操作得到最终的河道目标检测结果图。本发明提高了遥感图像下河道检测的能力,同时避免了传统河道检测精度不高和虚警率较(56)对比文件Yuhan Liu 等.River detection in high-resolution SAR data using the Frangifilter and shearlet features《.RemoteSensing Letters》.2019,第10卷(第10期),949-958.Tian Gao 等.Fast Corner DetectionUsing Approximate Form of Second-OrderGaussian Directional Derivative《.IEEEAccess》.2020,第08卷194092-194104.刘雨菡.对地观测红外成像虚警源检测方法研究《.中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2022,(第(2022)01期),C028-9.李长超.海量微小差异图像群中智能边缘检测方法仿真《.计算机仿真》.2018,第35卷(第01期),436-440.张红霞 等.图像边缘检测算法研究新进展.《计算机工程与应用》.2018,第54卷(第14期),11-18.邢明 等.基于SIFT-SUSAN融合的草地障碍物识别算法《.浙江理工大学学报(自然科学版)》.2016,第35卷(第03期),427-432.吴诗婳 等.基于Shearlet变换和Krawtchouk矩不变量的河流SAR图像分割《.应用科学学报》.2015,第33卷(第01期),21-31.侯小毛 等.结合无下采样Shearlet变换和改进尺度积的边缘提取《.遥感信息》.2018,第33卷(第04期),91-97.

    基于特征融合的遥感图像河道目标检测方法和装置

    公开(公告)号:CN112329677A

    公开(公告)日:2021-02-05

    申请号:CN202011262327.8

    申请日:2020-11-12

    Abstract: 本发明涉及一种基于特征融合的遥感图像河道目标检测方法、装置和计算机可存储介质,其中方法包括:采集并输入含有河道的遥感图像;利用多尺度对比度提升方法对遥感图像进行增强预处理;对增强预处理后的图像利用剪切波变换得到不同尺度和方向的方差最大剪切波特征图;利用相似度比较法对增强预处理后的图像提取SUSAN边缘特征图;计算剪切波特征图和SUSAN边缘特征图的信息熵,并利用信息熵加权方法得到特征融合图;对特征融合图进行阈值分割和形态学操作得到最终的河道目标检测结果图。本发明提高了遥感图像下河道检测的能力,同时避免了传统河道检测精度不高和虚警率较高的问题。

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