一種小樣本遙感圖像水體信息提取方法 技術(shù)領(lǐng)域 [0001] 本發(fā)明涉及遙感圖像水體信息提取技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種小樣本遙感圖像水體信息提取方法。 背景技術(shù) [0002] 現(xiàn)階段進(jìn)行遙感圖像水體信息提取的主要方法為水體指數(shù)方法，除此以外有傳統(tǒng)圖像處理算法、決策樹(shù)法、支持向量機(jī)法等方法。但目前研究方法仍存在諸多缺陷，如水體指數(shù)法存在陰影的誤區(qū),由于高分辨率遙感圖像信息繁雜很容易下降精度;其中傳統(tǒng)圖像處理算法當(dāng)圖像較大時(shí)，需要遍歷的灰度值數(shù)量較多，計(jì)算效率會(huì)降低，圖像特征信息繁多閾值難以界定。而傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的決策樹(shù)、支持向量機(jī)等方法當(dāng)水體像素與背景像素的差距較小時(shí)，很容易提取非水體信息造成精度下降。當(dāng)前面對(duì)遙感圖像這樣一種高分辨率、大跨度、混合要素過(guò)多的圖片，以往的深度學(xué)習(xí)圖像分割方法提取水體信息困難，所需數(shù)據(jù)集龐大、且精度較低。 [0003] 為此本發(fā)明提出一種小樣本遙感圖像水體信息提取方法。 發(fā)明內(nèi)容 [0004] 為了解決上述問(wèn)題，本發(fā)明提出一種小樣本遙感圖像水體信息提取方法，以更加確切地解決上述所述的問(wèn)題。 [0005] 本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的： [0006] 本發(fā)明提出一種小樣本遙感圖像水體信息提取方法，包括： [0007] 對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，圖像預(yù)處理方法依次包含：灰度化、灰度變化、降噪和邊緣提?。? [0008] 通過(guò)邊緣評(píng)估指標(biāo)選擇預(yù)處理圖像輸入邊緣提取算子，得到豐富語(yǔ)義信息的邊緣圖像； [0009] 構(gòu)造雙流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將經(jīng)過(guò)大型源域ImageNet數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)豐富語(yǔ)義信息的模型參數(shù)遷移至雙流骨架網(wǎng)絡(luò)，使所述雙流骨架網(wǎng)絡(luò)具備知識(shí)先驗(yàn)； [0010] 通過(guò)調(diào)整雙流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型超參數(shù)，選擇優(yōu)化器與損失函數(shù)，提高訓(xùn)練模型的訓(xùn)練精度； [0011] 將具有豐富語(yǔ)義信息的邊緣圖像，與原始圖像作為輸入項(xiàng)，且通過(guò)邊緣語(yǔ)義，優(yōu)化水體提取邊界。 [0012] 進(jìn)一步的，所述的小樣本遙感圖像水體信息提取方法，所述灰度化包括： [0013] 對(duì)原始圖片中的圖像經(jīng)過(guò)RGB模型處理，生成用RGB數(shù)據(jù)代表的圖像； [0014] 對(duì)RGB數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行灰度化得到灰度圖像。 [0015] 進(jìn)一步的，所述的小樣本遙感圖像水體信息提取方法，所述灰度變化包括： [0016] 對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行線性變換，得到線性灰度圖像；線性變換的線性公式中截距的取值范圍由所述灰度圖像的灰度均值確定； [0017] 所述線性公式中線性斜率的取值范圍由所述線性灰度圖像的灰度直方圖所對(duì)應(yīng)的斜率關(guān)系模型和所述灰度圖像的灰度均值確定，所述斜率關(guān)系模型為所述線性灰度圖像的灰度直方圖所對(duì)應(yīng)的直方曲線圖的曲線斜率和線性斜率的關(guān)系模型；遍歷線性變換的線性公式中的所述線性斜率和所述截距，最終獲取效果最好的灰度線性變化的效果圖。 [0018] 進(jìn)一步的，所述的小樣本遙感圖像水體信息提取方法，所述線性公式為： [0019] ； [0020] 其中， 是線性變化后灰度圖像的第 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值， 是線性變化前灰度圖像的第 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值， 是線性公式中的線性斜率， 是截距； [0021] 線性公式中線性斜率 影響線性灰度變換后圖像的對(duì)比度，截距 影響線性灰度變換后圖像的亮度，也即影響線性變換后圖像的灰度，圖像對(duì)比度越大，該圖像的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的直方曲線圖的曲線斜率越??；圖像對(duì)比度越小，該圖像的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的直方曲線圖的曲線斜率越大，而線性斜率 的取值影響圖像的對(duì)比度，線性斜率 越大，圖像的對(duì)比度越大，則圖像的灰度直方圖所對(duì)應(yīng)的直方曲線圖的曲線斜率就越??；因?yàn)椴煌叶葓D像的線性斜率 的取值范圍不同，將線性斜率的取值范圍進(jìn)行歸一化，以應(yīng)對(duì)不同灰度圖像的線性斜率 的取值范圍的需要，歸一化后的線性斜率： [0022] ； [0023] 其中， 為線性斜率首次縮放后的取值范圍內(nèi)的最大線性斜率， 的取值范圍為 ； [0024] 曲線斜率和歸一化后的線性斜率的值成反比，歸一化后的線性斜率越大，曲線斜率越小；歸一化后的線性斜率越小，曲線斜率越大，建立斜率關(guān)系模型，該斜率關(guān)系模型為線性灰度圖像的灰度直方圖所對(duì)應(yīng)的直方曲線圖的曲線斜率和線性斜率的關(guān)系模型，該斜率關(guān)系模型為： [0025] ； [0026] 其中， 為歸一化的線性斜率， 為線性灰度圖像的灰度直方圖對(duì)應(yīng)的直方曲線圖的曲線斜率。 [0027] 進(jìn)一步的，所述的小樣本遙感圖像水體信息提取方法，所述通過(guò)邊緣評(píng)估指標(biāo)選擇預(yù)處理圖像輸入邊緣提取算子，得到豐富語(yǔ)義信息的邊緣圖像步驟中，所述邊緣提取算子包括： [0028] 根據(jù)水體信息的特征，定義圖像內(nèi)水體信息的邊緣密度為： [0029] ； [0030] 其中，M表示圖像的長(zhǎng)度，N表示圖像的寬度， 表示邊緣圖像中像素點(diǎn)（x,y）的值， =1表示邊緣， =0表示背景，定義每個(gè)像素點(diǎn)的邊緣密度為： [0031] ；其中G為邊緣圖像的大小。

1.一種小樣本遙感圖像水體信息提取方法，其特征在于，包括： 對(duì)原始圖像進(jìn)行預(yù)處理，圖像預(yù)處理方法依次包含：灰度化、灰度變化、降噪和邊緣提?。? 通過(guò)邊緣評(píng)估指標(biāo)選擇預(yù)處理圖像輸入邊緣提取算子，得到豐富語(yǔ)義信息的邊緣圖像； 構(gòu)造雙流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，將經(jīng)過(guò)大型源域ImageNet數(shù)據(jù)集預(yù)訓(xùn)練學(xué)習(xí)豐富語(yǔ)義信息的模型參數(shù)遷移至雙流骨架網(wǎng)絡(luò)，使所述雙流骨架網(wǎng)絡(luò)具備知識(shí)先驗(yàn)； 通過(guò)調(diào)整雙流神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的模型超參數(shù)，選擇優(yōu)化器與損失函數(shù)，提高訓(xùn)練模型的訓(xùn)練精度； 將具有豐富語(yǔ)義信息的邊緣圖像，與原始圖像作為輸入項(xiàng)，且通過(guò)邊緣語(yǔ)義，優(yōu)化水體提取邊界； 所述灰度化包括： 對(duì)原始圖片中的圖像經(jīng)過(guò)RGB模型處理，生成用RGB數(shù)據(jù)代表的圖像； 對(duì)RGB數(shù)據(jù)圖像進(jìn)行灰度化得到灰度圖像； 所述灰度變化包括： 對(duì)所述灰度圖像進(jìn)行線性變換，得到線性灰度圖像；所述線性變換的線性公式中截距的取值范圍由所述灰度圖像的灰度均值確定； 所述線性公式中線性斜率的取值范圍由所述線性灰度圖像的灰度直方圖所對(duì)應(yīng)的斜率關(guān)系模型和所述灰度圖像的灰度均值確定，所述斜率關(guān)系模型為所述線性灰度圖像的灰度直方圖所對(duì)應(yīng)的直方曲線圖的曲線斜率和線性斜率的關(guān)系模型；遍歷線性變換的線性公式中的所述線性斜率和所述截距，最終獲取效果最好的灰度線性變化的效果圖； 所述邊緣提取算子包括： 根據(jù)水體信息的特征，定義圖像內(nèi)水體信息的邊緣密度為： ;其中，M表示圖像的長(zhǎng)度，N表示圖像的寬度， 表示邊緣圖像中像素 點(diǎn)（x,y）的值， =1表示邊緣， =0表示背景，定義每個(gè)像素點(diǎn)的邊緣密度為： ;其中G為邊緣圖像的大?。? 采用邊緣提取算子對(duì)邊緣圖像進(jìn)行邊緣提取后，得到的邊緣圖像，設(shè)置邊緣圖像的邊緣密度為 ，為了增強(qiáng)邊緣提取算子的性能，通過(guò)平均梯度和信息熵作為評(píng)價(jià)指標(biāo)，所述平均梯度定義公式為： ；其中， 為圖像的平均梯度， 為圖像中像素點(diǎn)（x,y）的灰度值， 和 分別是關(guān)于 的x方向和y 方向的兩階差分值，根據(jù)公式可知，平均梯度越大時(shí)，圖像邊緣越容易分辨； 所述信息熵定義公式為： ；其中， 為信息熵，信息熵越大，說(shuō)明圖像包含的邊緣信息越 多。 2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的小樣本遙感圖像水體信息提取方法，其特征在于，所述線性公式為： ；其中， 是線性變化后灰度圖像的第 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值， 是線 性變化前灰度圖像的第 個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，是線性公式中的線性斜率，是截距；