本发明专利技术提供了一种可见光红外多源图像目标融合检测方法及系统，包括以下步骤：目标切片经纬度关联步骤：目标切片经纬度关联，产生疑似目标在红外、可见光和多光谱图像数据中相同位置的待鉴定切片；置信度判定步骤：计算待鉴定切片到分类平面的距离，获取待鉴定切片的置信度；构建基本概率分布步骤：根据待鉴别切片的置信度构建基本概率分布，判断待鉴定切片为目标或虚假切片；基于偏好因子证据理论组合决策步骤：综合可见光、多光谱与红外载荷目标鉴别能力差异，基于偏好因子证据理论组合决策，完成证据融合，获取检测结果。本发明专利技术通过解决了单一遥感图像往往受限于自身特定的成像模式而难以进一步提高目标检测率和识别率的问题。问题。问题。
【技术实现步骤摘要】
可见光红外多源图像目标融合检测方法及系统
[0001]本专利技术涉及卫星图像数据预处理的
，具体地，涉及一种可见光红外多源图像目标融合检测方法及系统。
技术介绍
[0002]当前遥感技术的发展正在朝着多元化发展，卫星搭载的载荷从红外图像到SAR(Synthetic Aperture Radar，合成孔径雷达)图像再到光学图像和多光谱图像，分辨率也呈现多样化的趋势，而船舶目标检测也不局限于单一载荷，多种载荷信息融合是今后船舶目标检测的趋势，可靠的船舶检测系统应该包含各种载荷，不同处理阶段采用不同特性的载荷影像，发挥不同载荷的优势，从而真正提高遥感图像船舶目标检测的能力。
[0003]大数据时代的来临，使得多时相、多源图像的获取成为可能，船舶检测的方法也越来越向多源信息融合的方向发展。与传统的船舶检测方法相比，多源信息的有机结合可以综合的提高船舶目标的检测和识别能力。
[0004]目前大部分的图像融合方法多用于提取图像的特征，提升融合后图像的视觉效果，或者用于船舶自动识别系统的目标融合，提升置信度。
[0005]公开号为CN102663394A的中国专利技术专利文献公开了一种基于多源遥感图像融合的大中型目标识别方法。首先利用不同地物之间光谱分布以及电磁辐射的差异在多光谱和SAR图像中对图像区域进行分割，并利用目标分布的经验知识对目标的潜在区域进行提取，在此基础上，利用提取目标的轮廓、空间布局等特征确定目标区域，并利用目标轮廓和子目标间空间布局关系，划分子目标区域；然后，提取子目标特征，在目标特征集和目标先验知识的指导下，利用对识别规则的执行和特征的匹配，最终实现子目标识别和目标验证。仅是通过多层特征来对多源目标进行匹配，未通过经纬度来进行多源关联，在目标特征相似的情况下会带来误差。
[0006]公开号为CN106767760A的中国专利技术专利文献公开了一种基于多维度的多源船舶目标融合方法。采用统一的时间坐标系和地理坐标系，将多个信号源收到的目标信息进行时间、地理对齐；将目标信息在位置、航速、航向三个维度进行卡尔曼滤波拟合得到融合结果，提高船舶目标的观测精度。将目标进行逐个融合，但并未引入数据源的偏好因子，可能会对融合结果带来偏差。
[0007]公开号为CN107248149A的中国专利技术专利文献公开了一种多源遥感影像数据融合方法。基于像元的图像融合进行基本的地理编码，即对栅格数据进行相互间的几何配准，再对其有价值的复合数据运用判别准则，决策规则判断、识别、分类，然后将这些有价值的信息融合，获得综合的决策结果。抛出数据融合的概念，仅有一个理论的框架，并无具体操作步骤，也无实质性的策略，无可实现性。
[0008]公开号为CN113963240A的中国专利技术专利文献公开了一种多源遥感图像融合目标综合检测方法，基于目标综合检测，输入配对的可见光和红外对地观测图像数据，构建可见光、红外单源和多源目标检测数据集，根据各个数据集的训练样本，分别构建可见光、红外
单源和图像特征级融合的多源目标检测网络模型；多源目标检测网络模型提取不同源的互补特征进行交互学习，获得多尺度的多源融合特征，基于多尺度检测网络预测目标在图像中的位置和类别；将单源、多源测试数据集分别输入单源、多源目标检测模型，模型输出对应单源和多源的目标检测结果，根据目标关联的检测结果，决策级融合输出目标综合检测结果。
[0009]针对上述中的相关技术，专利技术人认为单一遥感图像受限于自身特定的成像模式而难以进一步提高目标检测率和识别率。
技术实现思路
[0010]针对现有技术中的缺陷，本专利技术的目的是提供一种可见光红外多源图像融合检测方法及系统。
[0011]一种可见光红外多源图像目标融合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0012]目标切片经纬度关联步骤：目标切片经纬度关联，产生疑似目标在红外、可见光和多光谱图像数据中相同位置的待鉴定切片；
[0013]置信度判定步骤：计算待鉴定切片到分类平面的距离，获取待鉴定切片的置信度；
[0014]构建基本概率分布步骤：根据待鉴别切片的置信度构建基本概率分布，判断待鉴定切片为目标或虚假切片；
[0015]基于偏好因子证据理论组合决策步骤：综合可见光、多光谱与红外载荷目标鉴别能力差异，基于偏好因子证据理论组合决策和基本概率分布，完成证据融合，获取检测结果。
[0016]优选的，在所述目标切片经纬度关联步骤中，分别对红外、可见光和多光谱载荷独立进行目标筛选，并对筛选后的结果中ROI切片经纬进行定位解算；
[0017]若在红外、可见光或者多光谱图像检测结果中存在疑似目标切片，在红外、可见光和多光谱载荷中进行定位解算与位置关联；获取疑似目标在红外、可见光和多光谱图像数据中相同位置ROI切片，作为下层处理输入。
[0018]优选的，在所述置信度判定步骤中，在获取同一疑似目标可见光、红外和多光谱三类图像中待鉴别切片后，对于可见光与红外载荷分别通过各单源目标检测流程中的虚假目标剔除模块，通过计算待鉴别切片到分类平面的距离，获取待鉴定切片疑似置信度；多光谱图像中的待鉴定切片通过利用光谱特性构建机器学习分类器，通过待测样本到分类平面的距离，给出判定为目标的置信度。
[0019]优选的，在所述构建基本概率分布步骤中，将可见光、多光谱和红外三类载荷视为在对待鉴别切片判定是否判定为目标证据，将三类证据支持待鉴别切片为目标的置信度视为证据对支持待鉴别切片为目标的基本分配函数，识别框架包含判定待鉴定切片为目标或虚假切片。
[0020]优选的，在所述基于偏好因子证据理论组合决策步骤中，在融合可见光、多光谱与红外三类证据对待鉴别切片进行判定时，考虑可见光、多光谱与红外载荷目标鉴别能力差异，通过多个船舶与虚假样本的真实样本，获取基于模糊相似矩阵差异性偏好折扣因子计算方案，在获取三类证据的偏好因子后，利用证据完成三类证据融合，以获取可信度更高的检测结果。
[0021]根据本专利技术提供的一种可见光红外多源图像目标融合检测系统，包括以下模块：
[0022]目标切片经纬度关联模块：目标切片经纬度关联，产生疑似目标在红外、可见光和多光谱图像数据中相同位置的待鉴定切片；
[0023]置信度判定模块：计算待鉴定切片到分类平面的距离，获取待鉴定切片的置信度；
[0024]构建基本概率分布模块：根据待鉴别切片的置信度构建基本概率分布，判断待鉴定切片为目标或虚假切片；
[0025]基于偏好因子证据理论组合决策模块：综合可见光、多光谱与红外载荷目标鉴别能力差异，基于偏好因子证据理论组合决策和基本概率分布，完成证据融合，获取检测结果。
[0026]优选的，在所述目标切片经纬度关联模块中，分别对红外、可见光和多光谱载荷独立进行目标筛选，并对筛选后的结果中ROI切片经纬进行定位解算；
[0027]若在红外、可见光或者多光谱图像检测结果中存在疑似目标切片，在红外、可见光和多光谱载荷中进行定位解算与位置关联；获取疑似目标在红外、可本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种可见光红外多源图像目标融合检测方法，其特征在于，包括以下步骤：目标切片经纬度关联步骤：目标切片经纬度关联，产生疑似目标在红外、可见光和多光谱图像数据中相同位置的待鉴定切片；置信度判定步骤：计算待鉴定切片到分类平面的距离，获取待鉴定切片的置信度；构建基本概率分布步骤：根据待鉴别切片的置信度构建基本概率分布，判断待鉴定切片为目标或虚假切片；基于偏好因子证据理论组合决策步骤：综合可见光、多光谱与红外载荷目标鉴别能力差异，基于偏好因子证据理论组合决策和基本概率分布，完成证据融合，获取检测结果。2.根据权利要求1所述的可见光红外多源图像目标融合检测方法，其特征在于，在所述目标切片经纬度关联步骤中，分别对红外、可见光和多光谱载荷独立进行目标筛选，并对筛选后的结果中ROI切片经纬进行定位解算；若在红外、可见光或者多光谱图像检测结果中存在疑似目标切片，在红外、可见光和多光谱载荷中进行定位解算与位置关联；获取疑似目标在红外、可见光和多光谱图像数据中相同位置ROI切片，作为下层处理输入。3.根据权利要求1所述的可见光红外多源图像目标融合检测方法，其特征在于，在所述置信度判定步骤中，在获取同一疑似目标可见光、红外和多光谱三类图像中待鉴别切片后，对于可见光与红外载荷分别通过各单源目标检测流程中的虚假目标剔除模块，通过计算待鉴别切片到分类平面的距离，获取待鉴定切片疑似置信度；多光谱图像中的待鉴定切片通过利用光谱特性构建机器学习分类器，通过待测样本到分类平面的距离，给出判定为目标的置信度。4.根据权利要求1所述的可见光红外多源图像目标融合检测方法，其特征在于，在所述构建基本概率分布步骤中，将可见光、多光谱和红外三类载荷视为在对待鉴别切片判定是否判定为目标证据，将三类证据支持待鉴别切片为目标的置信度视为证据对支持待鉴别切片为目标的基本分配函数，识别框架包含判定待鉴定切片为目标或虚假切片。5.根据权利要求1所述的可见光红外多源图像目标融合检测方法，其特征在于，在所述基于偏好因子证据理论组合决策步骤中，在融合可见光、多光谱与红外三类证据对待鉴别切片进行判定时，考虑可见光、多光谱与红外载荷目标鉴别能力差异，通过多个船舶与虚假样本的真实样本，获取基于模糊相似矩阵差异性偏好折扣因子计算方案，在获取三类证据的偏好因子后，利用证据完成三类证据融合，以获取可信度更高的检测结果。6.一种可见光...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑莲玉，陶玉龙，何赟晟，王佳雯，江亚州，马文佳，
申请(专利权)人：上海卫星工程研究所，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。