基于特征融合的无人机低空遥感影像高分地貌分类方法
专利类型：发明专利
语 言：中文
申 请 号：CN201710457953.4
申 请 日：20170616
申 请 人：重庆大学
申请人地址：400044重庆市沙坪坝区沙正街174号
公 开 日：20171024
公 开 号：CN107292339A
代 理 人：李海华
代理机构：重庆博凯知识产权代理有限公司50212
摘 要：本发明公开了一种基于特征融合的无人机低空遥感影像高分地貌分类方法，在待处理遥感图像中分别选择常见且有代表性的各种地貌，以分别作为各种地貌的训练样本；将每种地貌的训练样本，分别提取颜色特征和纹理特征；然后将颜色特征和纹理特征进行融合，将融合后的特征利用分类方法进行分类学习，得到每种地貌的分类模型；将待分类的无人机低空遥感影像同样进行颜色特征和纹理特征提取并融合，最后根据分类对象融合后的特征，并结合得到的每种地貌的分类模型，利用分类器即可将分类对象划分为某种地貌，由此实现无人机低空遥感影像的分类。本发明能够更有效快速地提取出鉴别特征，且使分类结果更准确。??全部
主 权 项：基于特征融合的无人机低空遥感影像高分地貌分类方法，其特征在于：包括如下步骤，1)将无人机航拍采集的所有单帧图像导入计算机，对单帧图像分别预处理，以此消除在实际航拍环境中，光照、噪声和其他因素的干扰，获得更加清晰的单帧图像；2)对预处理后的所有单帧图像进行拼接，得到完整的无人机航拍遥感影像，然后在完整的无人机航拍遥感影像中提取出地貌种类丰富且易于识别的矩形区域作为待处理遥感图像；3)在待处理遥感图像中分别选择常见且有代表性的各种地貌，以分别作为各种地貌的训练样本；4)将每种地貌的训练样本，分别利用数字图像由红绿蓝RGB颜色空间转化到HSV颜色空间，提取颜色特征，并选择一阶矩均值、二阶矩方差、三阶矩斜度3个统计量表征颜色特征，由此得到每种地貌训练样本的颜色特征；同时再分别将每种地貌的训练样本数字图像转换成灰度图像，采用LBP算法，提取每种地貌训练样本的纹理特征；5)将步骤4)得到的每种地貌训练样本的颜色特征和纹理特征进行融合，得到融合后的特征；6)将融合后的特征利用遥感数据分类方法进行分类学习，得到每种地貌的分类模型；7)将待分类的无人机低空遥感影像按照步骤1)进行预处理并按照步骤2)进行拼接后得到待处理的完整的无人机航拍遥感影像；8)将步骤7)待处理的完整的无人机航拍遥感影像按照步骤4)分别进行颜色特征和纹理特征提取，然后将提取得到的颜色特征和纹理特征按照步骤5)进行融合，得到待分类对象融合后的特征；9)根据分类对象融合后的特征，并结合步骤6)得到的每种地貌的分类模型，利用分类器即可将分类对象划分为某种地貌，由此实现无人机低空遥感影像的分类。
关 键 词：
法律状态：公开
IPC专利分类号：G06K9/62(2006.01)I