(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210463979.0 (22)申请日 2022.04.29 (71)申请人 中国科学院长春光学精密机 械与物 理研究所 地址 130033 吉林省长 春市经济技 术开发 区东南湖大路38 88号 (72)发明人 刘晶红　田阳　刘成龙　徐芳　 白冠冰　 (74)专利代理 机构 深圳市科进知识产权代理事 务所(普通 合伙) 44316 专利代理师 孟洁 (51)Int.Cl. G06V 20/13(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/40(2022.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 光学遥感图像海上舰船目标提取与识别方 法 (57)摘要 本发明涉及一种光学遥感图像海上舰船目 标提取与识别方法， 包括： 输入可见光遥感图像； 使用基于协方差联合特征的视觉显著性方法对 所述遥感图像中的海面进行全局检测， 生成单一 尺度显著图； 对生成的所述单一尺度显著图下行 采样， 建立多尺度显著图， 获得最终显著图； 计算 出海面舰船目标的检测阈值， 二值化显著图， 实 现显著图的粗分割； 建立训练集和测试集； 以得 到可用于训练和测试的特征向量； 根据建立的框 架及训练集中的正负样本， 训练模型， 对所述特 征向量分类； 根据建立的框架及测试集中的正负 样本， 测试候选区域， 完成光学遥感图像海上舰 船目标提取与识别。 本发明能够高效地搜索海面 目标区域， 大大降低了虚警率， 提高了检测准确 性。 权利要求书3页 说明书8页 附图4页 CN 114821358 A 2022.07.29 CN 114821358 A 1.一种光学遥感图像海上舰船目标提取与识别方法， 其特征在于， 该方法包括如下步 骤： a.输入可 见光遥感图像； b.引入协方差统计量和同源相似性度量， 使用基于协方差联合特征的视觉显著性方法 对所述遥感图像中的海面进行全局检测， 生成单一尺度显著图； c.对生成的所述单一尺度显著图下行采样， 建立多尺度显著图， 通过叠乘融合机制并 归一化融合获得最终显著图； d.根据获得的最终显著图的灰度统计特征， 计算出海面舰船目标的检测阈值， 二值化 显著图， 实现显著图的粗分割， 并标记 回原始遥感图像， 找出每个目标的区域， 分离疑似目 标和海面背景； e.建立训练集和测试集， 所述训练集包括正样本、 负样本， 所述测试集包括正样本、 负 样本； f.设计CF ‑Fourier特征， 嵌入聚合通道特征ACF和 金字塔特征FGPM， 建立框架， 以得到 可用于训练和 测试的特 征向量； g.根据建立的框架及训练集 中的正负样本， 训练模型， 使用Boosting决策树对步骤f的 所述特征向量分类； h.根据建立的框架及测试集中的正负样本， 测试候选区域， 完成光学遥感图像海上舰 船目标提取与识别。 2.如权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述的步骤a包括： 输入空间分辨率为H ×W的光学遥感图像f(x,y)， 所述遥感图像中有舰船、 海雾、 厚重云 层、 岛屿等， 其中， 舰船的大小和颜色 极性各不相同， 在海面上的位置随机分布。 3.如权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述的步骤b包括： 步骤S21： 根据输入的所述遥感图像， 计算像素m的亮度， 提取水平方向和垂直方向的梯 度特征， 亮度二阶导数特征， 以及接近人类视觉的Lab色彩空间的亮度L、 对立颜色维度a和b 特征， 与位置坐标(x， y)形成九维特 征向量fm： 步骤S22： 将所述遥感图像划分为大小相同的正方形区域R， 计算特征均值， 用fm对称构 建9×9的协方差特 征矩阵作为区域描述符S： 步骤S23:对所述区域描 述符采用Cholesk y分解， 得到 上三角矩阵中的每一行向量Li， 则 区域描述符等 价于欧式空间的一组点 集S： 合并特征均值 μ和点 集S得到对CR编码具有欧式空间计算能力的特 征向量 ψμ(CR)： ψμ(CR)＝( μ,s1,s2,...,sk,,sk+1,.sk+2..,s2k)； 步骤S24： 通过上下文相似性度量， 寻取最相似的T个度量表示区域的显著性， 公式如权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114821358 A 2下： 步骤S25： 在上述显著性的基础上设计了同源相似 性权值函数wj， 增强对比度， 获得显著 区域的稀疏图： 其中， 权值 函数使用特 征距离反函数来度量， 被定义 为高斯函数： 4.如权利要求3所述的方法， 其特 征在于， 所述的步骤d包括： 采用OTSU方法， 获取自适应分割阈值T来建立连通区域用以提取目标： 5.如权利要求 4所述的方法， 其特 征在于， 所述的步骤f具体包括： 步骤S61： 平面图像I(x,y)在像素(x,y)处的梯度表示为(D(x,y), θ(D(x,y)))， 连续的 梯度方向脉冲曲线计算 为： h( ζ )＝||D(x,y)| | δ( ζ‑θ(D(x,y) ))； 步骤S62： 对梯度方向脉冲曲线 使用Fourier分析： 系数 步骤S63： 矢量场内旋转图像并寻找旋转 不变性的条件和设计的自导向性核函数Pj(r)： 权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114821358 A 3