航空图像中水面纹理的自动提取

摘要

针对可见光航空遥感监测中,耀斑和云阴影等强噪音的干扰使水中目标很难直接发现这一问题,提出了一种基于Gabor滤波器和BP神经网络的尾迹纹理自动提取算法,通过提取它们运动产生的尾迹实现对它们的准确识别.该方法分为两步:第1步是选取等大小的含尾迹纹理的水面子图像和不含尾迹纹理的水面子图像,通过一组Gabor滤波器得到它们的特征图像,计算每个子图像特征图的均值和方差,将它们作为神经网络的训练样本对BP网络进行训练得到用于识别的网络;第2步是将待提取的整幅图像分成很多与第1步中子图像等大小的子图像,分别计算它们的Gabor特征图像,并得到它们的均值和方差,把它们作为神经网络的输入,得到它们是否是纹理区域,由整幅子图像的识别结果得到一幅二值图像,用Hough变换检测图像中的直线,根据直线的长度判断尾迹是否存在.大量的实验结果表明,该方法能够准确地提取运动目标产生的尾迹纹理.