一種基于海岸線數據及頻譜分析的艦船目標檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及艦船目標檢測方法，特別涉及一種基于海岸線數據及頻譜分析的艦船 目標檢測方法。
【背景技術】
[0002] 隨著衛星遙感技術的發展，獲取高分辨率圖像已經成為趨勢之一。高分辨率圖像 中目標細節清晰、灰度信息豐富，為目標檢測提供了良好的數據基礎。對于高分辨率遙感圖 像的應用而言，目標的檢測是其一項重要的應用。海洋遙感圖像中的艦船目標具有較高的 經濟價值和軍事價值，基于遙感圖像對艦船目標進行精確定位是一項有意義的工作。
[0003] 現有的針對艦船目標的檢測，尤其是對高分辨率圖像中艦船目標的檢測，往往受 到較多的噪聲干擾。其中，一種噪聲是復雜的陸地地物對海面艦船目標檢測引入的干擾。一 般通過提取艦船船體與周圍地物的空間關系特征，從而將艦船目標與陸地地物分開以達到 目標檢測的目的。但是由于艦船目標與地物關系一般較為復雜，例如，實際情況中，艦船可 能靠岸停泊，容易與地物混淆。直接考慮艦船與地物的空間關系，分離處理的效果往往不盡 如人意，從而影響了后續的目標檢測結果。
[0004] 此外，另一種噪聲是自然景物中云層引入的。對于這部分噪聲，其較高的亮度值會 給艦船檢測結果帶來較多的虛警。現有的檢測方法往往采用較為復雜的方法去除該類噪 聲，導致對大幅面衛星圖像中艦船目標的檢測需要消耗較大的計算資源和時間。本方法以 二維快速傅里葉變換為基礎，通過分析其頻譜特征，能夠以較快速度和較小代價濾除噪聲， 完成艦船目標的檢測，以獲得檢測結果并能滿足后續應用。
【發明內容】
[0005] 本發明的目的是為了解決現有技術由于艦船目標與地物易發生混淆而不能有效 去除噪聲以及大幅面衛星圖像中艦船目標的檢測消耗較大的計算資源和時間的問題，而提 出的一種基于海岸線數據及頻譜分析的艦船目標檢測方法。
[0006] 上述的發明目的是通過以下技術方案實現的：
[0007] 步驟一、獲得同一地點的海岸線矢量數據和高分辨率衛星遙感圖像，完成海岸線 矢量數據比例尺和高分辨率衛星遙感圖像的分辨率兩類數據坐標系的統一，在手動修正微 小細節后，利用陸地掩膜去除高分辨率衛星遙感圖像中陸地地物噪聲；形成背景全為海洋 的圖像數據即掩膜后的圖像；
[0008] 步驟二、對掩膜后的圖像進行分塊處理，形成圖像塊，對圖像塊進行二維快速傅里 葉變換得到傅里葉變換后的圖像塊，判斷傅里葉變換后的圖像塊是否含有云層噪聲；若傅 里葉變換后的圖像塊含有云層噪聲，則根據模板設計加入漢明窗的濾波器對傅里葉變換后 的圖像塊進行濾波，得到去除云層噪聲后的圖像；
[0009] 步驟三、對去除云層噪聲后的圖像進行灰度閾值分割的二值化得到二值化圖像， 在二值化圖像中檢測到種子點或種子區域；根據檢測到種子點或種子區域進行區域生長獲 得艦船船體區域；
[0010] 其中，檢測到種子點或種子區域進行區域生長獲得艦船船體區域的具體過程為：
[0011] (1)獲得種子區域之后，采用相對二值化閾值低于20%的生長閾值進行八鄰域的 區域生長；
[0012] (2)以種子區域中的點為中心，判斷八連通域中的點的值是否大于選定生長閾值； 若八連通域中的點的值大于選定生長閾值，將八連通域中的點的值設為1 ;
[0013] (3)重復步驟（1)和（2)直到八鄰域的區域相鄰兩次區域生長的結果一致或重復 步驟⑴和⑵進行了 20次為止；得到八鄰域的區域生長獲得的完整的艦船船體區域；
[0014] 步驟四、通過艦船船體區域的面積和長寬比特征進行篩選，獲得最終的高分辨率 衛星圖像中艦船目標檢測結果。
[0015] 發明效果
[0016] 本發明提出一種解決不同噪聲存在時的高分辨率遙感圖像中的艦船目標檢測問 題的方法。在獲取海岸線矢量數據和高分辨率遙感圖像的前提下，將兩類數據統一在同一 坐標系下，利用海岸線數據對陸地地物進行掩膜達到去除一部分噪聲的目的。進而在較為 簡單的地物環境中對云層噪聲進行去除，以減小該類噪聲引入的檢測虛警，最后能通過檢 測方法獲得衛星圖像中的艦船目標。
[0017] 本發明通過利用海岸線數據對陸地進行掩膜處理，盡管艦船目標與地物易發生混 淆也能有效的去除噪聲。
[0018] 本發明旨在解決不同噪聲存在時的高分辨率遙感圖像中的艦船目標檢測問題。在 獲取海岸線矢量數據和高分辨率遙感圖像的前提下，將兩類數據統一在同一坐標系下，利 用海岸線數據對陸地地物進行掩膜達到去除一部分噪聲的目的。進而在較為簡單的地物環 境中對云層噪聲進行去除，以減小該類噪聲引入的檢測虛警，最后能通過檢測方法獲得艦 船目標。
[0019] 基于海岸線數據的陸地噪聲去除；
[0020] 進行陸地噪聲去除的前提是已經獲得同一地點的海岸線矢量數據和高分辨率衛 星遙感圖像，根據矢量數據比例尺和衛星圖像的分辨率完成兩類數據坐標系的統一，在手 動修正微小細節后，完成陸地掩膜以達到陸地地物噪聲去除的目的。
[0021] 基于頻譜特征的云層噪聲去除；
[0022] 對圖像塊進行二維快速傅里葉變換，對于帶有云層噪聲的圖像塊，其幅度值的頻 譜特征是沿一條或兩條坐標軸存在明顯的突起。根據模板設計加入漢明窗的濾波器進行濾 波，完成云層噪聲的去除。
[0023] 基于閾值分割和區域生長的艦船目標檢測；
[0024] 完成噪聲的去除后，對待處理的圖像進行閾值分割，獲取種子點或種子區域。然后 進行八鄰域的區域生長得到艦船船體區域，最后通過艦船的長寬比等特征完成篩選，獲得 最終的艦船目標檢測結果，如圖10(a)和圖10(b)所示。
【附圖說明】
[0025] 圖1為【具體實施方式】一提出的基于海岸線數據及頻譜分析的艦船目標檢測方法 流程圖；
[0026] 圖2(a)為【具體實施方式】二提出的海岸線數據的可視化概覽示意圖；
[0027] 圖2(b)為【具體實施方式】二提出的海岸線數據的局部細節示意圖；
[0028] 圖3(a)為【具體實施方式】二提出的海岸線矢量數據與衛星圖像的疊合后的結果示 意圖；
[0029] 圖3(b)為【具體實施方式】二提出的對海岸線矢量微調并進行掩膜后的結果示意 圖；
[0030] 圖4(a)為【具體實施方式】四提出的僅有云層噪聲的圖像塊示例圖；
[0031] 圖4(b)為【具體實施方式】四提出的僅有云層噪聲的圖像塊在頻域上的特征示意 圖；
[0032] 圖5(a)為【具體實施方式】四提出的云層噪聲和艦船目標同時存在的圖像塊示例 圖；
[0033] 圖5(b)為【具體實施方式】四提出的云層噪聲和艦船目標同時存在的圖像塊在頻域 上的特征示意圖；
[0034] 圖6(a)為【具體實施方式】四提出的僅有艦船目標的圖像塊示例圖；
[0035] 圖6(b)為【具體實施方式】四提出的僅有艦船目標的圖像塊在頻域上的特征示意 圖；
[0036] 圖7(a)為【具體實施方式】五提出的濾波器設計模板示意圖（白色部分代表可以通 過濾波器的部分，黑色的代表不能通過濾波器的部分）；
[0037] 圖7(b)為【具體實施方式】六提出的去噪濾波器的頻率響應示意圖；
[0038] 圖8(a)為【具體實施方式】六提出