基于高分辨率遙感影像的內(nèi)河航標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)方法

張紹明，桂坡坡，劉偉杰，王國(guó)鋒

（1.同濟(jì)大學(xué) 測(cè)繪與地理信息學(xué)院，上海 200092；2.上海市城市建設(shè)設(shè)計(jì)研究總院，上海 200125；3.中國(guó)公路工程咨詢(xún)集團(tuán)有限公司，北京 100097）

隨著遙感技術(shù)的進(jìn)步，遙感影像分辨率的不斷提高，遙感在各行各業(yè)都將有著廣闊的應(yīng)用前景.在海事和航運(yùn)管理中，遙感與船舶自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)（automatic identification system，AIS）、地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）的結(jié)合日益緊密，在航道水域生成高精度正射影像與AIS和GIS結(jié)合用于數(shù)據(jù)分析.航標(biāo)是引導(dǎo)船舶航行、定位和標(biāo)示礙航物與表示警告的人工標(biāo)志，其在航運(yùn)管理中具有重要意義，基于高分辨率影像的航標(biāo)提取具有很高的應(yīng)用價(jià)值.航標(biāo)按其位置可分為海區(qū)航標(biāo)和內(nèi)河航標(biāo)，本文主要以?xún)?nèi)河航標(biāo)中浮動(dòng)航標(biāo)為例進(jìn)行提取，包括系船浮筒、通航浮標(biāo)等.由于遙感衛(wèi)星對(duì)地面點(diǎn)數(shù)日或數(shù)十日即可完成回訪(fǎng)，因此同一區(qū)域擁有大量不同時(shí)段的遙感影像，通過(guò)不同時(shí)段遙感影像的航標(biāo)提取，可以得到航標(biāo)的位置變化以及由航標(biāo)推算出的航道的變更情況，為航標(biāo)航道的數(shù)字化提供數(shù)據(jù)支持.

基于遙感影像的航標(biāo)提取工作通?？煞譃閮蓚€(gè)階段：①水陸分割或水體提取；②水域中的航標(biāo)提取.

高分辨率影像的水陸分割實(shí)質(zhì)是水邊界的提取，目前國(guó)內(nèi)外已有部分相關(guān)研究，如文獻(xiàn)［1］利用小波技術(shù)對(duì)圖像進(jìn)行膨脹和去噪處理，最后利用水體信息的地學(xué)特征，對(duì)圖像進(jìn)行聯(lián)合特征去噪，獲取最終的水體影像信息；文獻(xiàn)［2］采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法對(duì)遙感影像上的水體進(jìn)行了提??；文獻(xiàn)［3］根據(jù)水域邊界信息實(shí)現(xiàn)了水域的自動(dòng)提取.但是這些提取方法直接破壞或忽視了水域內(nèi)小目標(biāo)信息，不能作為本文航標(biāo)提取的水域提取方法.文獻(xiàn)［4］中論述了在只有一種感興趣類(lèi)別的情況下，單類(lèi)支持向量機(jī)能以少量樣本高效地進(jìn)行分類(lèi)，并且對(duì)小目標(biāo)信息不具有破壞性.本文為保留水域內(nèi)小目標(biāo)信息采用了單類(lèi)支持向量機(jī)的方法，分割水域的同時(shí)也區(qū)分離出了水域內(nèi)的小目標(biāo).

在水面小目標(biāo)檢測(cè)方面，目前的研究主要集中于船只的提取和識(shí)別，針對(duì)航標(biāo)的提取研究較少.目前基于合成孔徑雷達(dá)（synthetic aperture radar，SAR）圖像的艦船檢測(cè)已提出了許多檢測(cè)算法［5－7］，但是由于SAR影像幅度信息受噪聲的影響，加之SAR影像特有的幾何畸變（疊掩、透視收縮、多路徑虛假目標(biāo)等）特征等因素，SAR影像還難以實(shí)現(xiàn)航標(biāo)級(jí)小目標(biāo)的提??；隨著高分辨率遙感衛(wèi)星的不斷發(fā)射，基于高分辨率影像的信息提取與目標(biāo)識(shí)別已成為研究的熱點(diǎn)，文獻(xiàn)［8］采用基于輪廓的空間模型進(jìn)行地理目標(biāo)的提?。晃墨I(xiàn)［9］根據(jù)空間相關(guān)性在水域分割的基礎(chǔ)上通過(guò)選取種子再進(jìn)行生長(zhǎng)的方式檢測(cè)艦船，但是由于航標(biāo)較小，輪廓難以定位且空間相關(guān)性不強(qiáng)，因此文獻(xiàn)［8-9］提到的方法不能用于航標(biāo)等較小目標(biāo)的提??；文獻(xiàn)［10］利用艦船與水體的灰度差異再結(jié)合船體的形狀特征對(duì)艦船進(jìn)行檢測(cè)，這種方法對(duì)航標(biāo)的提取具有一定的借鑒作用.但現(xiàn)在專(zhuān)門(mén)針對(duì)遙感影像的航標(biāo)目標(biāo)的檢測(cè)提取研究還較少.

航標(biāo)的體積較小，以中國(guó)東部沿海地區(qū)航標(biāo)為例，其直徑2.4m，在0.6m的高分辨率影像上也不過(guò)4個(gè)像素左右，因此目標(biāo)提取困難.同時(shí)水面受行船、風(fēng)浪等影響，水面影像灰度局部反差較大，如風(fēng)浪與行船尾跡中會(huì)出現(xiàn)陰影區(qū)域或局部亮點(diǎn)，這些對(duì)航標(biāo)的提取會(huì)造成很強(qiáng)的干擾；另外水面漂浮物在影像上也表現(xiàn)出與航標(biāo)相似的特征，也對(duì)航標(biāo)的檢測(cè)造成了極大的困難；此外當(dāng)船停在航標(biāo)附近時(shí)，檢測(cè)出的航標(biāo)與停船連為一體而無(wú)法被提取，此時(shí)容易出現(xiàn)漏檢.鑒于航標(biāo)的特殊性，艦船等小目標(biāo)的識(shí)別方法不適用于航標(biāo)的檢測(cè)，但一定程度上可以借鑒.

本文中針對(duì)高分辨率影像研究了航標(biāo)的提取方法，在單類(lèi)支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)水陸分割的基礎(chǔ)上，提出了基于灰度信息、自相關(guān)性及在線(xiàn)學(xué)習(xí)策略的航標(biāo)提取算法.采用了2004年上海地區(qū)黃浦江QuickBird融合影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算法的可行性.

1 基于單類(lèi)支持向量機(jī)的水陸分割

單 類(lèi) 支 持 向 量 機(jī) （one-class support vector machine，OCSVM），是支持向量機(jī)（support vector machine，SVM）的一類(lèi).與標(biāo)準(zhǔn)SVM 模型不同，OCSVM不需要每個(gè)待分類(lèi)別的訓(xùn)練樣本，只需要待識(shí)別類(lèi)型一類(lèi)的訓(xùn)練樣本，因此在單類(lèi)目標(biāo)提取方面具有很強(qiáng)的適用性.文中高分辨率影像的水陸分割實(shí)質(zhì)是水域的提取，由于陸地類(lèi)別較多而水域類(lèi)別相對(duì)單一，因此單類(lèi)支持向量機(jī)適用于水陸分割.

OCSVM通過(guò)引入分類(lèi)超平面和最大間隔的思想，在變換后的特征空間中盡可能地使正類(lèi)落于分離超平面的一側(cè)，使原點(diǎn)與其他類(lèi)別落于另一側(cè).從而讓正類(lèi)樣本和原點(diǎn)之間具有最大間隔.

式中：w是最優(yōu)分類(lèi)超平面系數(shù)權(quán)向量；ρ為最優(yōu)超平面到圓點(diǎn)的距離閾值；φ（xi）為低維空間到高維空間的映射函數(shù)；ν∈（0，1）用來(lái)控制支持向量在訓(xùn)練樣本中的比重；松弛變量ξi是目標(biāo)函數(shù)的懲罰項(xiàng).求解式（1）可以得到如下決策函數(shù).

式（1）問(wèn)題可轉(zhuǎn)化為如下對(duì)偶形式：

其中αi，αj是多項(xiàng)式乘子，K（xi，x）＝〈φ（xi），φ（x）〉是核函數(shù)，能夠在低維空間計(jì)算高位空間的內(nèi)積.對(duì)偶形式的決策函數(shù)為

2 基于目標(biāo)特性和相關(guān)性編組的航標(biāo)提取

水陸分割中只選擇了水域作為分類(lèi)樣本，分類(lèi)后所有與水域波譜相差較大的對(duì)象都將被分為非水域類(lèi).由于水域內(nèi)輪船、航標(biāo)、以及輪船尾跡等物體的存在，分類(lèi)后的水域區(qū)會(huì)呈現(xiàn)許多的空洞.對(duì)分類(lèi)結(jié)果的水域區(qū)域進(jìn)行形態(tài)學(xué)開(kāi)運(yùn)算，在保證水域內(nèi)空洞不被破壞的情況下盡可能消除邊界錯(cuò)分點(diǎn)同時(shí)圓滑空洞邊界以利于檢測(cè).通過(guò)空洞檢測(cè)，將所有檢測(cè)出的空洞作為航標(biāo)的候選目標(biāo)，本文采用一種兩階段方法進(jìn)行提取.首先利用幾何和灰度信息進(jìn)行初步篩選，去除與航標(biāo)相似度較小的干擾目標(biāo).然后對(duì)保留下來(lái)的候選目標(biāo)利用相關(guān)系數(shù)進(jìn)行編組，基于編組中包含的目標(biāo)個(gè)數(shù)完成最終提取.

2.1 基于幾何和灰度信息的目標(biāo)初步提取

計(jì)算所有檢測(cè)出的空洞的面積，剔除面積較小以及面積較大的明顯非航標(biāo)的目標(biāo).對(duì)于面積與航標(biāo)接近的目標(biāo)，利用目標(biāo)窗口的灰度分布進(jìn)行篩選.圖1顯示了水域內(nèi)可探測(cè)的部分目標(biāo)，包括船只、尾跡亮點(diǎn)，航標(biāo)等.

圖1 部分水域內(nèi)可探測(cè)目標(biāo)Fig.1 Parts of the detected object in water area

圖2為航標(biāo)及其四方向（過(guò)目標(biāo)窗口中心點(diǎn)的水平、豎直、主對(duì)角線(xiàn)、反對(duì)角線(xiàn)）灰度變化圖.由圖2可以看出，航標(biāo)陰影的存在，至少在兩個(gè)方向上的圖形上會(huì)同時(shí)出現(xiàn)波峰與波谷.圖3為非航標(biāo)干擾點(diǎn)及其四方向灰度變化圖，可以看出干擾小目標(biāo)的灰度分布無(wú)固定規(guī)律可尋.本文中，計(jì)算四條線(xiàn)上的最大值與最小值，再計(jì)算窗口中外圍區(qū)域的灰度均值，得到最大值與均值的差值D1和均值與最小值的差值D2，如果D1和D2都大于給定的經(jīng)驗(yàn)閾值則將目標(biāo)保留，否則將其排除.

圖2 航標(biāo)及其四方向灰度變化圖Fig.2 Navigation marks and gray variation diagram of four directions

基于灰度信息的航標(biāo)提取是對(duì)目標(biāo)的預(yù)篩選，不需要太嚴(yán)格的閾值，根據(jù)遙感影像上水體背景及目標(biāo)的灰度初步估計(jì)出閾值，再將閾值適當(dāng)放松以保證航標(biāo)不被剔除.

2.2 基于相關(guān)系數(shù)編組的目標(biāo)提取

由于影像覆蓋區(qū)域相對(duì)于地球表面而言較小，同一幅影像上航標(biāo)的陰影沿同一方向且陰影面積大致相同，因此具有很強(qiáng)的相關(guān)性.為此，計(jì)算候選目標(biāo)的兩兩之間的相關(guān)系數(shù)，根據(jù)相關(guān)性對(duì)所有航標(biāo)進(jìn)行編組，在眾多目標(biāo)中，航標(biāo)之間的相似性遠(yuǎn)高于航標(biāo)與非航標(biāo)及非航標(biāo)與非航標(biāo)之間的相似性，因此目標(biāo)個(gè)數(shù)最多的編組最有可能是航標(biāo)組.本文利用這一原理實(shí)現(xiàn)航標(biāo)的編組提取.

圖3 干擾點(diǎn)及其四方向灰度變化圖Fig.3 Disturbance targets and gray variation diagram of four directions

考慮到候選目標(biāo)的中心與實(shí)際航標(biāo)中心的偏差，求取相關(guān)系數(shù)時(shí)采用設(shè)定容差值進(jìn)行搜索計(jì)算的方法.具體為：假設(shè)待計(jì)算航標(biāo)分別為A、B，對(duì)A開(kāi)N1×N1的窗口a，對(duì)B開(kāi)N2×N2（N2＞N1）的窗口b，分別計(jì)算窗口b中所有N1×N1的窗口與窗口a在每個(gè)波段的相關(guān)系數(shù)，當(dāng)b中存在與a在每一波段的相關(guān)系數(shù)都滿(mǎn)足經(jīng)驗(yàn)閾值（一般在0.6到0.8之間）的窗口時(shí)，認(rèn)為A對(duì)B相似，同理可求B對(duì)A的相似性，若A對(duì)B相似且B對(duì)A相似時(shí)則認(rèn)為A與B相似.研究中取航標(biāo)實(shí)際大小與影像分辨率的比值作為容差值.

相關(guān)編組的確定流程如下：

步驟1：遍歷候選目標(biāo)，剔除與其他目標(biāo)都不具有相關(guān)性目標(biāo)，得到疑似航標(biāo)序列；

步驟2：遍歷疑似航標(biāo)，對(duì)未遍歷的航標(biāo)建立新的相關(guān)組，標(biāo)記該疑似航標(biāo)已遍歷，查找其所有相似的疑似航標(biāo)，并添加到新組中；

步驟3：遍歷新組中疑似航標(biāo)，標(biāo)記此疑似航標(biāo)已遍歷，將新組中未出現(xiàn)的與疑似航標(biāo)相似的疑似航標(biāo)添加到新組中；

步驟4：新組中所有疑似航標(biāo)的相似航標(biāo)均已在新組內(nèi)，輸出相關(guān)組.否則重復(fù)步驟3；

步驟5：所有航標(biāo)均已被遍歷，輸出所有相關(guān)組.否則重復(fù)步驟2、3、4；

步驟6：將最大相關(guān)組作為航標(biāo)組.

航標(biāo)提取的流程如圖4所示.

圖4 航標(biāo)提取的流程圖Fig.4 Flow chart of detection

3 基于在線(xiàn)學(xué)習(xí)策略的漏檢航標(biāo)搜索

在相關(guān)系數(shù)編組提取過(guò)程中，往往選用較為嚴(yán)格的閾值以降低提取錯(cuò)誤率，但這樣也會(huì)導(dǎo)致部分航標(biāo)的漏檢.一般航標(biāo)的布設(shè)滿(mǎn)足一定的規(guī)律，并且間距大致相等.基于這一先驗(yàn)知識(shí)，本文提出一種基于在線(xiàn)學(xué)習(xí)原理的漏檢航標(biāo)檢測(cè)算法，即首先依據(jù)已經(jīng)檢測(cè)得到的航標(biāo)的空間分布對(duì)漏檢航標(biāo)的可能位置進(jìn)行估計(jì)，再依據(jù)已檢測(cè)到的航標(biāo)的先驗(yàn)知識(shí)在估計(jì)位置進(jìn)行精確檢測(cè).

考慮到水中航道線(xiàn)一般為平緩變化的曲線(xiàn)，本文中利用三次多項(xiàng)式對(duì)航標(biāo)的分布曲線(xiàn)進(jìn)行基于最小二乘原理的擬合，如式（5）所示.

根據(jù)擬合的曲線(xiàn)和已檢測(cè)航標(biāo)的分布間隔，估計(jì)是否存在漏檢航標(biāo)，對(duì)可能存在漏檢的區(qū)域，基于已檢測(cè)航標(biāo)的圖像多波段灰度特性進(jìn)行搜索.為了加快搜索，對(duì)已檢測(cè)航標(biāo)進(jìn)行信息約簡(jiǎn)，構(gòu)建檢測(cè)模板.

模版的構(gòu)建方法：設(shè)已檢測(cè)到有M個(gè)航標(biāo)，每個(gè)航標(biāo)有B個(gè)波段，航標(biāo)窗口為N×N.分別對(duì)每波段取M個(gè)航標(biāo)的像素值可得M×N×N的矩陣G：

矩陣G中g(shù)（i，j）表示第i個(gè)航標(biāo)的第j個(gè)位置（沿水平方向順序編號(hào)1到N×N）所在的灰度值.

對(duì)矩陣G中每列M個(gè)值取中值，將得到的N×N個(gè)中值作為模版在該波段的像素值.對(duì)B個(gè)波段的中值可得模版P：

矩陣P中p（i，j）表示第i個(gè)波段的第j個(gè)位置所在的灰度值.

利用式（7）所示的航標(biāo)模板，在估計(jì)的疑似漏檢位置進(jìn)行匹配搜索，若有窗口在每個(gè)波段都具有滿(mǎn)足閾值的相關(guān)系數(shù)，則將該窗口作為航標(biāo)加以保留.

將檢測(cè)到的漏檢航標(biāo)加入到已知航標(biāo)中，更新曲線(xiàn)擬合結(jié)果和航標(biāo)模板，進(jìn)行迭代檢測(cè)直至沒(méi)有新的疑似漏檢位置出現(xiàn).

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

實(shí)驗(yàn)中選用2004年上海地區(qū)黃浦江QuickBird融合影像進(jìn)行實(shí)驗(yàn).融合影像由0.6m全色影像和2.4m多波段影像構(gòu)成.

圖5給出了上海市南浦大橋附近一個(gè)實(shí)驗(yàn)區(qū)域.影像大小為3000×3000pixel.圖5a為此區(qū)域的原始影像；圖5b為單類(lèi)支持向量機(jī)分類(lèi)后經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)對(duì)水域進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算處理后的二值圖，其中白色區(qū)域?yàn)樗?，黑色為非水域?～8編號(hào)的圓圈為經(jīng)過(guò)灰度判定后的疑似航標(biāo)點(diǎn).

圖5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)1（上海市南浦大橋附近）Fig.5 Dataset 1（near Nanpu Bridge in Shanghai）

實(shí)驗(yàn)中，共選擇水體樣本像素1 363個(gè).對(duì)檢測(cè)出的空洞進(jìn)行面積篩選，考慮到在0.6m影像上直徑2.4m左右的船標(biāo)面積約為16（像素2），結(jié)合水陸分割精度影響，航標(biāo)空洞面積一般在10到30之間，為保證航標(biāo)不漏檢，將空洞面積小于5及大于50的空洞全部予以排除，再進(jìn)行灰度判定，符合條件的則定為疑似目標(biāo)，如圖5b中編號(hào)的1～8圓圈所圈位置.

對(duì)提取出的8個(gè)疑似目標(biāo)進(jìn)行兩兩自相關(guān)系數(shù)計(jì)算，取搜索窗口8×8，待搜索窗口為12×12，相似判斷系數(shù)取0.7.最終得到的相關(guān)組為（1，3，4，5，6，7）、（2）、（8）其中2、8沒(méi)有相關(guān)的疑似航標(biāo)剔除.最后確定1，3，4，5，6，7號(hào)候選目標(biāo)即為檢測(cè)出的航標(biāo).

圖6將提取出的航標(biāo)分別在分類(lèi)二值圖與原始圖上進(jìn)行顯示，對(duì)比結(jié)果表明，該實(shí)驗(yàn)區(qū)的6個(gè)航標(biāo)都被提取出，沒(méi)有漏檢也沒(méi)有虛警.高準(zhǔn)確度的提取主要是因?yàn)樵搮^(qū)域內(nèi)航標(biāo)四周空曠，沒(méi)有停船也很少行船環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定，航標(biāo)表現(xiàn)的特征明顯、相似度高.

圖7給出了另一組位于上海黃浦江復(fù)興島區(qū)域的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，影像大小為3 000×3 000.圖7a為原始影像數(shù)據(jù)；圖7b為單類(lèi)支持向量機(jī)分類(lèi)后經(jīng)過(guò)形態(tài)學(xué)對(duì)水域進(jìn)行開(kāi)運(yùn)算處理后的二值圖，其中白色區(qū)域?yàn)樗颍谏珵榉撬颍?～16編號(hào)的圓圈為經(jīng)過(guò)灰度判定后的疑似航標(biāo)點(diǎn).由圖7b可以看出，由于航標(biāo)周?chē)２创坏拇嬖冢糠趾綐?biāo)空洞與停船空洞連為一體，導(dǎo)致航標(biāo)無(wú)法提取.

實(shí)驗(yàn)中，共選擇水體樣本像素1 725個(gè).對(duì)檢測(cè)出的空洞進(jìn)行面積篩選，大于100的空洞全部排除，再進(jìn)行灰度判定，符合條件的則定為疑似目標(biāo)，如圖7b.

圖6 第1組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取結(jié)果Fig.6 Detection results of Dataset 1

圖7 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)2（上海市黃浦江復(fù)興島區(qū)域）Fig.7 Dataset 2（Fuxing Island Area in Shanghai Huangpu River）

對(duì)提取出的16個(gè)疑似目標(biāo)進(jìn)行兩兩自相關(guān)系數(shù)計(jì)算，取搜索窗口8×8，待搜索窗口為12×12，相似判斷系數(shù)0.7.最終得到的相關(guān)系數(shù)相關(guān)組為（1，5，9，10，11，14，16）、（7，8）、（12，13）、（2）、（3）、（4）、（6），其中剔除2、3、4、6沒(méi)有相關(guān)的疑似航標(biāo).最后確定1，5，9，10，11，14，16號(hào)候選目標(biāo)即為檢測(cè)出的航標(biāo).研究中，筆者發(fā)現(xiàn)，9航標(biāo)與10航標(biāo)實(shí)際為一個(gè)航標(biāo)，是由分類(lèi)過(guò)程中同一航標(biāo)被分出兩個(gè)空洞所致，針對(duì)這種情況，增加了距離差距判斷，即認(rèn)為當(dāng)兩個(gè)航標(biāo)距離小于航標(biāo)直徑時(shí)認(rèn)為兩個(gè)航標(biāo)為同一個(gè)航標(biāo).最大相關(guān)組（1，5，10，11，14，16）.

圖8將提取出的航標(biāo)分別在分類(lèi)二值圖與原始圖上進(jìn)行顯示，該區(qū)域共有9個(gè)航標(biāo)，本算法檢測(cè)出6個(gè)，沒(méi)有虛警但存在漏檢.出現(xiàn)漏檢的主要是因?yàn)楹綐?biāo)附近存在停船，當(dāng)距離較近時(shí)無(wú)法區(qū)分.

圖8 第2組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)提取結(jié)果Fig.8 Detection results of Dataset 2

利用已提取的航標(biāo)和河岸對(duì)航標(biāo)曲線(xiàn)進(jìn)行擬合，得到的方程如下：

將曲線(xiàn)離散化后得到序列點(diǎn)，反算到原圖像上如圖9a所示.設(shè)已知航標(biāo)點(diǎn)序號(hào)依次為1、2、3、4、5、9，未知航標(biāo)點(diǎn)號(hào)依次為6、7、8，則各點(diǎn)間距見(jiàn)表1.

表1 航標(biāo)間距Tab.1 Distance between two adjacent marks像素

對(duì)相鄰四段求均值ˉd與標(biāo)準(zhǔn)差σ得：ˉd＝328.9、σ＝23.3.于是有航標(biāo)點(diǎn)在沿曲線(xiàn)方向的點(diǎn)位標(biāo)準(zhǔn)差約為即16.5，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)可得，航標(biāo)會(huì)落在插值所得點(diǎn)為中心的100×100的窗口內(nèi)逐像素查找航標(biāo)點(diǎn)，可得最優(yōu)點(diǎn)如圖9b中藍(lán)色點(diǎn)，此點(diǎn)即為漏檢航標(biāo).

5 結(jié)論

圖9 漏檢航標(biāo)檢測(cè)Fig.9 Detection of the undetected navigation marks

本文針對(duì)高分辨率光學(xué)遙感影像，提出了一種航標(biāo)的自動(dòng)提取算法.在OCSVM對(duì)影像進(jìn)行水陸分割的基礎(chǔ)上，通過(guò)空洞檢測(cè)，得到候選目標(biāo)物的中心點(diǎn)坐標(biāo)及空洞面積.針對(duì)候選目標(biāo)，文中提出基于幾何和灰度信息的目標(biāo)提取、基于相關(guān)系數(shù)編組的目標(biāo)提取和基于在線(xiàn)學(xué)習(xí)策略的漏檢航標(biāo)搜索等方法，分別對(duì)上海市南浦大橋區(qū)域及上海黃浦江復(fù)興島區(qū)域進(jìn)行算法試驗(yàn)，完整地提取了兩個(gè)區(qū)域的航標(biāo)，驗(yàn)證了文中提出的方法的可行性.

基于學(xué)習(xí)策略的漏檢航標(biāo)搜索方法中，采用了三次曲線(xiàn)對(duì)航標(biāo)的排列進(jìn)行擬合，這種方法對(duì)河道較為平緩的區(qū)域效果較好，對(duì)幾何形態(tài)較為復(fù)雜的河段不適用.針對(duì)復(fù)雜河段檢測(cè)漏檢航標(biāo)的新方法正在研究中，不包含在此文內(nèi)容之中.

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