模型，圖化）為基于船身結構的船只模型；
[0040] 圖3是檢測掩膜示意圖，其中，圖（a)~化）為基于船頭結構的船只模型獲得的 候選船只的檢測掩膜，圖（C)~（d)為基于船身結構的船只模型獲得的候選船只的檢測掩 膜；
[0041] 圖4是本發(fā)明實施例步驟4的流程圖；
[0042] 圖5是本發(fā)明的船只提取結果圖，其中，圖（a)~（C)為S種具體的船只提取結果 圖。
【具體實施方式】
[0043] 為了使本發(fā)明的目的、技術方案及有益效果更加清楚明白，W下將結合附圖及實 施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處描述的具體實施例僅用于解釋本發(fā) 明，并不用于限定本發(fā)明。
[0044] 文中，"高分辨率遙感影像"均簡稱為"遙感影像"。
[0045] 本發(fā)明步驟1~3的流程圖見圖1，步驟4的流程圖見圖4,下面結合附圖具體說 明本發(fā)明的實施步驟。
[0046] 步驟1，遙感影像的預處理、闊值分割和線提取。
[0047] 步驟1. 1遙感影像的預處理。
[0048] 遙感影像的預處理為常規(guī)技術，其目的是為了對遙感影像進行去噪和增強。
[0049] 具體實施中，采用中值濾波法和直方圖均衡化法對遙感影像分別進行去噪和增 強。中值濾波法中，利用大小為5X5的模板處理遙感影像，W去除遙感影像中噪聲。然后 利用直方圖均衡化法對中值濾波后的遙感影像進行增強處理，見公式（1)。
[0050] 5 =之一^x('max-min) +min,/(' = 0,l,2,...L-l (1) j=〇打
[0051] 式（1)中，L表示遙感影像中灰度級數，rij.代表灰度級為j的像素個數，n代表圖 像中像素總和，max和min分別為原始圖像最大灰度值和最小值，S為直方圖均衡化后的遙 感圖像。
[0化2] 步驟1. 2遙感影像的闊值分割和線提取。
[0化3] 利用經典的最大類間方差法對預處理后的遙感影像進行闊值分割，獲得連通區(qū) 域。利用邸lines或LSD線提取法對原始遙感影像進行線提取，獲得線特征，所述的線特征 即線段。將提取的所有線特征標記為UNUSED。
[0054] 步驟2,候選船只檢測。
[0化5] 步驟2. 1采用基于船頭結構的船只模型檢測候選船只。
[0056] 本子步驟為已有技術，為便于理解，下面將對本子步驟進行詳細說明。
[0化7] 基于船頭結構的船只模型見圖2(a)。遍歷步驟1提取的線特征，在當前線特征所 在連通區(qū)域的線特征中，找到與當前線特征的距離小于d且夾角在[a1，a2]內的線特征， 該線特征與當前線特征構成船頭線段對。若當前線特征所在連通區(qū)域中存在與船頭線段對 中任一線特征的距離小于d且夾角為[0。02]的線特征，則該線特征與船頭線段對構成 船只，提取船只所在的連通區(qū)域。若該連通區(qū)域的凹凸度大于闊值S，該連通區(qū)域即候選船 只，標記為CANDIDATE,候選船只的船頭線段對標記為US??；若該連通區(qū)域的凹凸度不大于 闊值S，則將該連通區(qū)域標記為REMAIN1。
[0化引線段間有四個距離，本具體實施中線特征間距離均采用歐式距離，歐式距離是該 四個距離中的最小距離。d為經驗值，基于實驗驗證進行取值，d的優(yōu)選范圍為15~30。 [a1，a2]表示船頭角度范圍，由于船頭角度一般在15~100度間，所W，本具體實施中， 將a1和a2分別設置為15度和100度。當然a1、a2的取值也可W根據經驗進行調整。
[0 1，0 2]表示船頭和船身的夾角范圍，由于船頭和船身的夾角一般在135~170度間，所W，本具體實施中，0 1和0 2分別設置為135度和170度。S為經驗值，基于實驗驗證取值， 一般可在[0. 6,1]內取值，本具體實施中，令S= 0. 3。
[0化9] 連通區(qū)域的定義為；假設像素A和像素B被標記為1且像素A和像素B的歐式距 離在ViW內，那么像素A和像素B連通。獲取船只所在連通區(qū)域的具體方法是；將船頭線 段對進行膨脹，膨脹后的船頭線段對和哪個連通區(qū)域重疊面積最大，就認為該連通區(qū)域為 船只所在的連通區(qū)域。
[0060] 凹凸度計算為已有技術，具體計算方法為；連通區(qū)域面積除W其最小包圍凸多邊 形面積即連通區(qū)域的凹凸度。
[0061] 步驟2. 2采用基于船身結構的船只模型檢測候選船只。
[0062] 本發(fā)明提出了一種基于船身結構的船只模型，見圖2化），針對未標記US邸的線 特征提取船只，未標記US邸的線特征即候選船只船頭線段對W外的線特征。遍歷未標記US邸的線特征，在當前線特征所在連通區(qū)域的未標記US邸的線特征中，找到與當前線特征 的距離小于di且夾角小于10度的線特征，該線特征與當前線特征構成船身線段對，船身線 段對夾角小于10度，即表明船身線段對為近似平行的線段對。若當前線特征所在連通區(qū)域 中存在與船身線段對中任一線特征距離小于ds且夾角為[0。02]的未標記US邸的線特 征，該線特征與船身線段對即構成船只，提取該船只所在的連通區(qū)域。若該連通區(qū)域大小在 [Cl,C2]范圍，該連通區(qū)域即候選船只，標記為CANDIDATE,將候選船只的船身線段對標記為 US??；大小不在[Ci，C2]范圍的連通區(qū)域即第二非候選船只，標記為REMAIN2。
[0063] 本子步驟中線特征間距離也采用歐式距離。di和cU為經驗值，根據試驗驗證獲得； [Cl,C2]根據經驗和試驗驗證設定。
[0064] 步驟3,建立檢測掩膜，用來檢測候選船只，從而確認真實船只。
[0065] 圖3為檢測掩膜，用來確認候選船只是否為真實船只。
[0066] 步驟3. 1建立步驟2. 1獲得的候選船只的檢測掩膜。
[0067] 檢測掩膜包括扇形掩膜和半圓掩膜。圖3(a)為步驟2. 1獲得的候選船只的扇形 掩膜構建示意圖，扇形掩膜頂點位于船頭兩線特征（1)的近船頭端點連線的中點，其半徑 為船頭兩線特征（1)的近船身端點到扇形掩膜頂點的距離的較大值，扇形掩膜兩邊與船頭 兩線特征（1)平行。扇形頂點即扇形所在圓的圓屯、，所述的船頭兩線特征即船頭線段對。
[0068] 圖3(b)為步驟2.1獲得的候選船只的半圓掩膜構建示意圖，半圓掩膜即去掉扇形 掩膜的半圓掩膜，半圓掩膜圓屯、位于扇形掩膜頂點處，其半徑同扇形掩膜半徑，其對稱軸為 扇形掩膜圓屯、角的角平分線。
[0069] 步驟3. 2,建立步驟2. 2獲得的候選船只的檢測掩膜。
[0070] 圖3(c)為為步驟2. 2獲得的候選船只的扇形掩膜構建示意圖，扇形掩膜頂點位于 船頭線特征（1)的近船頭端點，半徑為船頭線特征（1)長度，扇形掩膜兩邊與（1)船頭線特 征（1)W及（2)扇形掩膜頂點與船頭線特征對側船身線特征（2)的近船頭端點的連線重 合。
[0071] 圖3(d)為步驟2. 2獲得的候選船只的半圓掩膜構建示意圖，半圓掩膜即去掉扇形 掩膜的半圓掩膜，半圓掩膜圓屯、位于扇形掩膜頂點處，其半徑同扇形掩膜半徑，其對稱軸為 扇形掩膜圓屯、角的角平分線。
[0072] 步驟3. 3采用扇形掩膜和半圓掩膜對候選船只進行確認，獲得真實船只。
[0073] 將扇形掩膜覆蓋到候選船只的二值圖像中，令扇形掩膜與候選船只的重疊區(qū)域面 積與扇形掩膜面積之比為ratioi。將半圓掩膜覆蓋到候選船只所在的二值圖像中，令半 圓掩膜與候選船只的重疊區(qū)域面積與半圓掩膜面積之比為rati〇2,若ratioi大于n1且 rati〇2小于n2,則確定該候選船只為真實船只，否則認為該候選船只為錯檢。
[0074]ni和n2為經驗值，n巧50%~90%范圍內取值，n2在20%~50%范圍內取 值，本具體實施中將111和n2