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龍圖騰網(wǎng)獲悉成都信息工程大學(xué)申請(qǐng)的專利基于區(qū)域增長(zhǎng)的遙感圖像云檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN109800713B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-16發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：201910052293.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/13；該發(fā)明授權(quán)基于區(qū)域增長(zhǎng)的遙感圖像云檢測(cè)方法是由劉說(shuō);楊玲;張無(wú)瑕;徐梓欣;楊智鵬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2019-01-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于區(qū)域增長(zhǎng)的遙感圖像云檢測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于區(qū)域增長(zhǎng)的遙感圖像云檢測(cè)方法，屬于雷達(dá)遙感或圖像處理技術(shù)，主要解決遙感圖像云檢測(cè)缺少熱紅外頻段數(shù)據(jù)時(shí)檢測(cè)率低、虛警率高以及檢測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)空洞、斷裂的問(wèn)題。其實(shí)現(xiàn)步驟為：確定待輸入的遙感圖像，先進(jìn)行超像素化處理；接著建立多分辨率模型；對(duì)不同分辨率超像素化遙感圖像進(jìn)行不同圖像相同編號(hào)的超像素斑塊分別進(jìn)行乘和減操作，并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行歸一化處理；采用離群值檢測(cè)方法分別檢測(cè)出原始顯著超像素塊和原始顯著區(qū)域超像素塊；采用基于超像素塊加權(quán)相似性方法檢測(cè)出云目標(biāo)；本發(fā)明可以在缺少熱紅外頻段數(shù)據(jù)的情況下實(shí)現(xiàn)高分辨率遙感圖像云區(qū)域的檢測(cè)，并且以超像素為檢測(cè)單元，避免檢測(cè)結(jié)果中出現(xiàn)空洞、斷裂等情況，以顯著超像素塊與顯著區(qū)域超像素塊的加權(quán)相似性濾除虛警，有效的提高遙感圖像云目標(biāo)檢測(cè)的檢測(cè)率，降低檢測(cè)的虛警率。

本發(fā)明授權(quán)基于區(qū)域增長(zhǎng)的遙感圖像云檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于區(qū)域增長(zhǎng)的遙感影像云檢測(cè)方法，包括以下步驟： 步驟1：對(duì)包含云層的原始遙感圖像進(jìn)行超像素化處理； 采用優(yōu)化的SLICSimpleLinearIterativeClustering，簡(jiǎn)單線性迭代聚類算法對(duì)原始遙感圖像進(jìn)行超像素處理，得到包含k個(gè)超像素塊的遙感圖像I，并對(duì)每個(gè)超像素從左到右從上到下的原則進(jìn)行1到k的編號(hào)； 步驟2：對(duì)超像素化的遙感圖像進(jìn)行基于信息量提取模型的云目標(biāo)顯著圖和云區(qū)定位顯著圖獲取； 2.1：對(duì)步驟1操作得到的遙感圖像建立基于超像素的多重分辨率模型，其具體方法為：首先對(duì)遙感圖像I進(jìn)行SVD分解，得到對(duì)角矩陣Σ和兩個(gè)酉矩陣U、V；然后將對(duì)角矩陣Σ中的對(duì)角元素進(jìn)行從大到小排序，并計(jì)算對(duì)角矩陣中非零對(duì)角元素的均值；然后，將對(duì)角矩陣中小于對(duì)角元素均值的對(duì)角元素濾除，得到新的對(duì)角矩陣；最后，將新的對(duì)角矩陣與兩個(gè)酉矩陣組合得到更低分辨率圖像I1；重復(fù)上述步驟，得到不同分辨率遙感圖像Ii，變量i的取值范圍為[1,m]，當(dāng)變量i取值為m時(shí)，對(duì)應(yīng)遙感圖像為Im，這時(shí)Im對(duì)應(yīng)的對(duì)角矩陣中的非零元素?cái)?shù)量為1； 2.2：對(duì)步驟2.1操作得到的m幅不同分辨率的超像素化遙感圖像進(jìn)行不同圖像相同編號(hào)的超像素斑塊乘操作，并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行歸一化處理，最終得到k個(gè)超像素斑塊，然后按編號(hào)順序組成云目標(biāo)顯著圖ITR，方法如公式1所示； 其中，變量Iig表示第i幅遙感圖像中的編號(hào)為g的超像素塊，變量g的取值為[1,k]；符號(hào)Φk·表示將k個(gè)超像素塊按照生成超像素時(shí)的編號(hào)順序恢復(fù)成圖像； 2.3：采用離群值檢測(cè)方法對(duì)云目標(biāo)顯著圖ITR中的k個(gè)超像素塊的顯著性均值進(jìn)行檢測(cè)，得到顯著的超像素塊SPf，f∈[1,k]，并將超像素塊SPf的編號(hào)對(duì)應(yīng)到遙感圖像I中，得到I中的原始顯著超像素塊ISPf； 2.4：對(duì)步驟2.1操作得到的m幅不同分辨率的超像素化遙感圖像進(jìn)行不同圖像相同編號(hào)的超像素斑塊進(jìn)行層間相減操作，其具體方法為：首先選取第p層作為中心，以s作為擴(kuò)展距離，選取第q層作為邊緣，變量s＝2,3，q＝p±s；然后，將第p層和其對(duì)應(yīng)的q層圖像中相同編號(hào)超像素塊進(jìn)行相減操作，并將相減操作后的結(jié)果進(jìn)行求和及歸一化，最終得到k個(gè)超像素塊，然后按編號(hào)順序組成云區(qū)定位顯著圖ICP，方法如公式2所示： 2.5：計(jì)算云區(qū)定位顯著圖ICP中每個(gè)超像素塊的顯著性均值，用離群值檢測(cè)方法對(duì)所有顯著性均值進(jìn)行檢測(cè)，找出云區(qū)定位顯著圖ICP中的顯著區(qū)域，得到顯著區(qū)域內(nèi)的超像素塊SRh，h∈[1,k],并將超像素塊SRh的編號(hào)對(duì)應(yīng)到遙感圖像I中，得到I中的原始顯著區(qū)域超像素塊ISRh； 步驟3：對(duì)步驟2操作得到的原始顯著超像素塊ISPf和原始顯著區(qū)域超像素塊ISRh展開基于超像素塊加權(quán)相似性的云目標(biāo)檢測(cè)； 3.1：將步驟2操作得到的原始顯著超像素塊ISPf作為中心塊，原始顯著區(qū)域超像素塊ISRh作為周邊塊；遍歷中心塊，并計(jì)算每一個(gè)中心塊ISPf與其搜索范圍R內(nèi)的周邊塊ISRh的相對(duì)熵DKf,h，方法如公式3所示： 其中，變量PISPf表示中心塊ISPf的概率分布模型，變量PISRh表示周邊塊ISRh的概率分布模型；搜索范圍R為以ISPf為中心，2r個(gè)超像素塊為邊長(zhǎng)的矩形區(qū)域；其中Z為云區(qū)定位顯著圖ICP中連通顯著區(qū)域最大尺寸，S為超像素塊尺寸，α為常數(shù)； 3.2：以中心塊ISPf的質(zhì)心CISPf和周邊塊ISRh的質(zhì)心CISRh之間的歐氏距離來(lái)獲取每一個(gè)中心塊ISPf與其搜索范圍R內(nèi)的周邊塊ISRh的相對(duì)距離DSf,h，方法如公式4所示： 其中，分別為中心塊和周邊塊質(zhì)心在圖像中的坐標(biāo)； 3.3：通過(guò)相對(duì)熵DKf,h和相對(duì)距離DSf,h來(lái)計(jì)算中心塊和周邊塊的加權(quán)相似性Df,h，方法如公式5所示： 其中，變量MA為所有中心塊ISPf與圖像I中背景區(qū)域B的最大相對(duì)熵的最大值，背景區(qū)域B定義為圖像I中去除中心塊和周邊塊的其他區(qū)域；變量MRM為所有中心塊ISPf的質(zhì)心與其相應(yīng)搜索范圍R內(nèi)的邊緣超像素質(zhì)心之間最大歐式距離的最大值； 3.4：以所有中心塊ISPf之間的平均相對(duì)熵和每個(gè)中心塊對(duì)應(yīng)的最大歐式距離來(lái)計(jì)算出加權(quán)相似性閾值Tf,方法如公式6所示： 3.5：通過(guò)將第f個(gè)中心塊和其對(duì)應(yīng)的第h個(gè)周邊塊的加權(quán)相似性Df,h與該中心塊對(duì)應(yīng)的加權(quán)相似性閾值Tf比較，若Df,h小于等于Tf，則將周邊塊ISRh判斷為云目標(biāo)，進(jìn)行保留，若Df,h大于Tf，則將周邊塊ISRh判斷為非云目標(biāo)，進(jìn)行去除；遍歷所有中心塊之后，如果某一周邊塊對(duì)不同中心塊出現(xiàn)保留和去除，則保留；最終，將中心塊和保留的周邊塊結(jié)合得到目標(biāo)顯著圖，檢測(cè)出云目標(biāo)的位置。

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