(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210131590.6 (22)申请日 2022.02.14 (71)申请人 中煤航测遥感集团有限公司 地址 710199 陕西省西安市航天基地神舟 四路216号 (72)发明人 杨萍　 (74)专利代理 机构 北京超凡宏宇专利代理事务 所(特殊普通 合伙) 11463 专利代理师 梁韬 (51)Int.Cl. G06V 20/10(2022.01) G06K 9/62(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/762(2022.01) G06V 10/26(2022.01) (54)发明名称 遥感图像分类方法、 装置、 计算机设备和可 读存储介质 (57)摘要 本发明提供一种遥感图像分类方法、 装置、 计算机设备和可读存储介质， 该遥感图像分类方 法包括： 按照当前超像素个数对待分类遥感图像 进行超像素分割处理， 获得多个图像块； 按照预 设算法提取每个图像块的图像特征值； 根据图像 特征值对多个图像块进行聚类合并处理， 获得分 割聚类图像， 并获取相应的聚类数目； 根据聚类 数目以及预设规则确定分割 聚类图像无需继续 分割时， 利用分割聚类图像与预存的标准分类图 像进行相似度计算， 获得相应的分类结果； 否则， 返回至按照当前超像素个数对待分类遥感图像 进行超像素分割处理的步骤。 本发 明的遥感图像 分类方法， 可降低了遥感图像分类的难度， 以及 降低分类过程中对于 硬件的要求。 权利要求书2页 说明书8页 附图6页 CN 114494887 A 2022.05.13 CN 114494887 A 1.一种遥感图像分类方法， 其特 征在于， 包括： 获取预设的初始超像素个数为当前超像素个数， 按照所述当前超像素个数对待分类遥 感图像进行超像素分割处 理， 获得多个图像块； 按照预设算法提取每 个所述图像块的图像特 征值； 根据所述图像特征值对多个所述图像块进行聚类合并处理， 获得分割聚类图像， 并获 取相应的聚类数目； 根据所述 聚类数目以及预设规则确定所述分割聚类图像无需继续分割时， 利用所述分 割聚类图像与预存的标准分类图像进行相似度计算， 获得相应的分类结果； 确定所述分割聚类图像需要继续分割时， 按顺序获取下一预设的超像素个数为所述当 前超像素个数， 返回至所述按照所述当前超像素个数对待分类遥感图像进 行超像素分割处 理的步骤。 2.根据权利要求1所述的遥感图像分类方法， 其特征在于， 所述按照预设算法提取每个 所述图像块的图像特 征值包括： 提取所述图像块的RGB颜色特 征值； 对所述图像块灰度处 理后， 提取纹 理特征值； 利用所述RGB颜色特征值与所述纹理特征值进行预设权重相加算法运算， 获得所述图 像特征值。 3.根据权利要求2所述的遥感图像分类方法， 其特征在于， 预设权重相加算法的算式包 括： O＝i(R+G+B)+jGray； Gray＝(R ×30+G×59+B×11)/100； 式中， O为所述图像块的所述图像特征值， R为所述图像块的平均红光亮度级数， G为所 述图像块的平均绿光亮度级 数， B为所述图像块的平均蓝光亮度级 数， Gray为所述图像块的 纹理特征值， i， j为权 重值。 4.根据权利要求1所述的遥感图像分类方法， 其特 征在于， 所述预设规则包括： 通过超像素个数以及相应的聚类数目构建受试者工作 特征曲线； 通过所述受试者工作 特征曲线计算分类正确率Q(n)， n为分割聚类次数； 若Q(n)>λ则确定所述分割聚类图像需要 继续分割； 若Q(n +1)‑Q(n)≤ λ则确定所述分割聚类图像无需继续分割， 利用第n层分割聚类 图像进行相似度计算， λ为预设的分类正确率阈值。 5.根据权利要求1所述的遥感图像分类方法， 其特征在于， 所述利用所述分割聚类图像 与预存的标准分类图像进行相似度计算， 获得相应的分类结果包括： 计算所述分割聚类图像的图像特征值的目标聚类中心， 以及获取所有的预存的标准分 类图像的图像特 征值的标准聚类中心； 计算所述目标聚类中心与所有所述标准聚类中心的欧氏距离值； 确定最小的所述欧氏距离值相应的标准分类图像的类别， 作为所述分类结果。 6.根据权利要求5所述的遥感图像分类方法， 其特 征在于， 还 包括： 根据所述欧氏距离值进行所述待分类遥感图像与 所述标准分类图像相似度的排序， 并 输出相应的排序结果。 7.根据权利要求1所述的遥感图像分类方法， 其特征在于， 所述标准分类图像存储于标 准分类图像库， 所述方法还 包括：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114494887 A 2将所述分割聚类图像、 相应的图像特征值的聚类中心以及相应的分类结果， 关联存储 至所述标准分类图像库。 8.一种遥感图像分类装置， 其特 征在于， 包括： 超像素分割模块， 用于获取预设的初始超像素个数为当前超像素个数， 按照所述当前 超像素个数对待分类遥感图像进行超像素分割处 理， 获得多个图像块； 特征值提取模块， 用于按照预设算法提取每 个所述图像块的图像特 征值； 聚类合并模块， 用于根据所述图像特征值对多个所述图像块进行聚类合并处理， 获得 分割聚类图像， 并获取相应的聚类数目； 分类结果获取模块， 用于根据 所述聚类数目以及预设规则确定所述分割聚类图像无需 继续分割时， 利用所述分割聚类图像与预存的标准分类图像进行相似度计算， 获得相 应的 分类结果； 分割返回模块， 用于确定所述分割聚类图像需要继续分割时， 按顺序获取下一预设的 超像素个数为所述当前超像素个数， 返回至所述按照所述当前超像素个数对待分类遥感图 像进行超像素分割处 理的步骤。 9.一种计算机设备， 其特征在于， 包括存储器以及处理器， 所述存储器存储有计算机程 序， 所述计算机程序在所述处理器上运行时执行根据权利要求1至7中任一项 所述的遥感图 像分类方法。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 其存储有计算机程序， 所述计算机程序在处理器 上运行时执 行权利要求1至7中任一项所述的遥感图像分类方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114494887 A 3