【摘要】：云的存在會對遙感影像的處理及目標識別等產生影響,因此,自動提取云對高分辨率衛(wèi)星影像的應用具有重要意義。高分影像上更加復雜的云的細節(jié)形態(tài)及似云目標的干擾,使得高分影像的自動云提取難以達到實用水平。本文以雪地為例,選取形狀、紋理和邊緣3個差異化特征作為云與似云目標區(qū)分的關鍵,提出了一種區(qū)分高分辨率遙感影像中云和似云目標的云檢測算法。首先利用Wallis濾波對輸入影像進行預處理,增強影像中不同尺度的影像紋理模式;然后對影像進行快速穩(wěn)定的均值漂移分割,利用灰度和紋理特征構成支持向量機的第一層分類器,將分割后的區(qū)域對象分成"云"和普通地物,再利用邊緣、形狀、紋理等特征結合灰度特征構成支持向量機的第二層分類器,將"云"區(qū)分為云區(qū)和似云目標;最后使用Grab-cut對云檢測結果進行邊緣迭代精化。本文算法取得了優(yōu)良的試驗結果,證明了算法在似云目標干擾下對高分辨率遙感影像進行精確云檢測的能力。
[Abstract]:The existence of cloud will affect the processing of remote sensing image and target recognition. Therefore, automatic cloud extraction is of great significance to the application of high-resolution satellite image. Because of the more complicated cloud details and the interference of cloud-like targets, the automatic cloud extraction of high-score images is difficult to reach the practical level. Taking snow as an example, this paper proposes a cloud detection algorithm to distinguish cloud and cloud-like targets in high-resolution remote sensing images by selecting three different features of shape, texture and edge as the key to distinguish cloud from cloud-like objects. Firstly, Wallis filter is used to preprocess the input image to enhance the image texture pattern of different scales in the image, and then the fast and stable mean shift segmentation of the image is carried out. Using gray and texture features to form the first layer classifier of support vector machine, the segmented region objects are divided into "cloud" and ordinary objects, and then the edges and shapes are used. Texture and other features combined with gray features constitute the second layer classifier of support vector machine (SVM), which divides "cloud" into cloud region and cloud-like target. Finally, Grab-cut is used to refine the edge of cloud detection results. In this paper, good experimental results are obtained and the ability of cloud detection for high resolution remote sensing images under cloud-like target interference is proved.
【作者單位】： 浙江省測繪科學技術研究院;武漢大學遙感信息工程學院;
【基金】：浙江省科技技術項目(2015C33010)
【分類號】：P237

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