據預設的數據輸入標準獲取多源圖像數據；
[0048]步驟S202根據預設的圖像信息提取標準對獲取的多源圖像數據進行圖像信息提取；
[0049]步驟S203基于提取的圖像信息通過自動分配的任務處理節點自動篩選符合預設條件的專家解譯知識，并確定最合適的專家解譯知識；
[0050]步驟S204，對確定的最合適的專家解譯知識進行解譯，得到符合預設規則集的圖像解譯成果數據；
[0051]步驟S205，通過人工對得到的圖像解譯成果數據進行檢查、修正、編輯。
[0052]步驟S206，對該圖像解譯成果數據進行統計分析，并根據預設的成果輸出標準輸出成果數據。
[0053]參圖3所示，圖3為本發明一種圖像工程化智能解譯方法第三實施例的流程圖。
[0054]本實施例還提供了一種圖像工程化智能解譯方法，即在完全自動分割圖斑的基礎上進行人工目視解譯的方式，包括:
[0055]步驟S301，根據預設的數據輸入標準獲取多源圖像數據；
[0056]步驟S302，根據預設的圖像信息提取標準對獲取的多源圖像數據進行圖像信息提取及數據自動分割，建立圖斑對象；
[0057]步驟S303，對圖斑屬性進行人工目視解譯，得到解譯成果數據；
[0058]步驟S304，對得到的解譯成果數據進行后期處理，包括成果數據的統計、分析、成果輸出等。
[0059]參圖4所示，圖4為本發明一種圖像工程化智能解譯方法第四實施例的流程圖。
[0060]本實施例還提供了一種圖像工程化智能解譯方法，即完全人工勾繪圖斑、人工目視解譯的方式，包括:
[0061]步驟S401，根據預設的數據輸入標準獲取多源圖像數據；
[0062]步驟S402，對所述多源圖像數據的圖斑進行人工勾繪；
[0063]步驟S403，對圖斑屬性進行人工目視解析，得到解譯成果數據；
[0064]步驟S404，對得到的解譯成果數據進行后期處理，包括成果數據的統計、分析、成果輸出等。
[0065]通過上述實施例，本發明將智能化圖像解譯的方法融入傳統解譯工作中，建立了一整套交互式的面向對象的自動/半自動圖像信息解譯工作流程，改變了傳統人工目視解譯效率不高及常用智能解譯工作精度不準、結果不標準等問題，實現圖像解譯工作的標準化、工程化，廣泛適用于國土、測繪、災害、應急、農林、環保、交通、國防、醫學等行業的日常圖像解譯。具體包括:
[0066]I)該解譯方法可根據圖像數據源、數據質量、獲取時間、地點及處理任務的難易程度選擇合理的解譯流程；
[0067]2)該解譯方法通過將圖像解譯工作內容進行流程化和規范化，簡化了圖像解譯工作，即使經驗不足的作業員也能根據指導流程進行專業的圖像解譯工作；
[0068]3)該解譯方法實現了工程化、智能化數據解譯，由原來的完全人工方式變成可選擇的自動化和半自動方式；
[0069]4)該解譯方法實現了圖像解譯成果標準化，規范了輸出成果標準，減少了后期成果反復修改時間；
[0070]5)該解譯方法最大限度地減少和避免人了為干預時間，提高了自動化處理水平。
[0071]上文所列出的一系列的詳細說明僅僅是針對本發明的可行性實施方式的具體說明，它們并非用以限制本發明的保護范圍，凡未脫離本發明技藝精神所作的等效實施方式或變更均應包含在本發明的保護范圍之內。
[0072]對于本領域技術人員而言，顯然本發明不限于上述示范性實施例的細節，而且在不背離本發明的精神或基本特征的情況下，能夠以其他的具體形式實現本發明。因此，無論從哪一點來看，均應將實施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本發明的范圍由所附權利要求而不是上述說明限定，因此旨在將落在權利要求的等同要件的含義和范圍內的所有變化囊括在本發明內。
【主權項】
1.一種圖像工程化智能解譯方法，其特征在于，包括: 根據預設的數據輸入標準獲取多源圖像數據； 根據預設的圖像信息提取標準對獲取的多源圖像數據進行圖像信息提取； 基于提取的圖像信息通過自動分配的任務處理節點自動篩選符合預設條件的專家解譯知識，并確定最合適的專家解譯知識； 對確定的最合適的專家解譯知識進行解譯，得到符合預設規則集的圖像解譯成果數據； 對所述圖像解譯成果數據進行統計分析，并根據預設的成果輸出標準輸出成果數據。2.根據權利要求1所述的圖像工程化智能解譯方法，其特征在于，基于提取的圖像信息通過自動分配的任務處理節點自動篩選符合預設條件的專家解譯知識并確定最合適的專家解譯知識包括: 當具有多個符合預設條件的專家解譯知識時，通過人工選擇最合適的專家解譯知識。3.根據權利要求2所述的圖像工程化智能解譯方法，其特征在于，對所述圖像解譯成果數據進行統計分析并根據預設的成果輸出標準輸出成果數據之前還包括:通過人工對得到的圖像解譯成果數據進行檢查、修正、編輯。4.根據權利要求1至3任一項所述的圖像工程化智能解譯方法，其特征在于，所述預設的數據輸入標準包括數據輸入格式、類型、坐標、投影、專題等。5.根據權利要求1至3任一項所述的圖像工程化智能解譯方法，其特征在于，所述預設的圖像信息提取標準包括圖像信息提取的類型以及輔助參考信息。6.一種圖像工程化智能解譯方法，其特征在于，包括: 根據預設的數據輸入標準獲取多源圖像數據； 根據預設的圖像信息提取標準對獲取的多源圖像數據進行圖像信息提取及數據自動分割，建立圖斑對象； 對圖斑屬性進行人工目視解譯，得到解譯成果數據； 對得到的解譯成果數據進行后期處理。7.一種圖像工程化智能解譯方法，其特征在于，包括: 根據預設的數據輸入標準獲取多源圖像數據； 對所述多源圖像數據的圖斑進行人工勾繪； 對圖斑屬性進行人工目視解析，得到解譯成果數據； 對得到的解譯成果數據進行后期處理。
【專利摘要】本發明涉及圖像信息處理領域，尤其涉及一種圖像工程化智能解譯方法，包括：根據預設的數據輸入標準獲取多源圖像數據；根據預設的圖像信息提取標準對獲取的多源圖像數據進行圖像信息提取；基于提取的圖像信息通過自動分配的任務處理節點自動篩選符合預設條件的專家解譯知識，并確定最合適的專家解譯知識；對確定的最合適的專家解譯知識進行解譯，得到符合預設規則集的圖像解譯成果數據；對所述圖像解譯成果數據進行統計分析，并根據預設的成果輸出標準輸出成果數據。本發明改變了傳統人工目視解譯效率不高及常用智能解譯工作精度不準、結果不標準等問題，實現圖像解譯工作的標準化、工程化。
【IPC分類】G06K9/00, G06T7/00, G06K9/62
【公開號】CN105046221
【申請號】CN201510406334
【發明人】屈鴻鈞, 郝容, 藍天
【申請人】北京全景天地科技有限公司
【公開日】2015年11月11日
【申請日】2015年7月10日