在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進(jìn)等，均應(yīng)包含 在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種山體背景熱場(chǎng)模型約束的地下熱源晝間遙感探測(cè)定位方法，其特征在于，所述 方法包括如下步驟： (1) 山體背景熱場(chǎng)模型的建立，包括以下子步驟： (1. 1)山體模型的建立； (1.2) 山體模型的有限元網(wǎng)格劃分； (1. 3)山體模型邊界條件設(shè)置和求解； (2) 山體背景熱場(chǎng)8位到16位映射，包括以下子步驟： (2. 1)真實(shí)山體背景灰度值范圍的確定； (2. 2)山體熱場(chǎng)模型的映射校正； (3) 利用映射后的山體背景熱場(chǎng)模型進(jìn)行背景濾波，包括以下子步驟： (3. 1)原始紅外圖像陰面陽(yáng)面分界線提??； (3. 2)消除陽(yáng)面太陽(yáng)直接照射能量的； (3.3) 山體真實(shí)紅外圖背景濾波處理； (4) 地下目標(biāo)空間約束均值聚類探測(cè)定位。2. 如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟（4)具體包括如下子步驟： 從背景濾波后的圖像中，選取待識(shí)別圖像塊有s個(gè)，分別是h b2, b3,. . .，bs，包括下有 目標(biāo)圖像區(qū)域與下無(wú)目標(biāo)圖像區(qū)域，利用空間約束均值聚類算法把道路段k b2, b3,. . .，bs 分為下有目標(biāo)圖像區(qū)域與下無(wú)目標(biāo)圖像區(qū)域兩類，其中空間約束均值聚類算法的具體實(shí)現(xiàn) 過(guò)程如下： St印1 :對(duì)于所有樣本點(diǎn)Id1，計(jì)算距離比選擇1最小的點(diǎn)b ^乍為第一個(gè)類心，并置q = 1 ; Step2 :對(duì)p = 1，2,將by i = 1，2,. . .，s分配到離它最近的類，并更新類心i = 1，2，隊(duì)是第i類的樣本數(shù)； Step3 :置q = q+Ι，若q>2,算法中止； Step4 :選擇下一個(gè)類的最佳初始中心點(diǎn)為使最小的點(diǎn)h，轉(zhuǎn)入Step2。3. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（I. 1)具體包括如下子步驟： (1. 1. 1)通過(guò)遙感測(cè)繪獲得山體的三維數(shù)字高程模型，得到真實(shí)山體的海拔高度數(shù)據(jù) 信息； (I. I. 2)ANSYS幾何山體模型的構(gòu)建是以點(diǎn)、線、面和體來(lái)構(gòu)成的，點(diǎn)是構(gòu)建幾何模型的 基礎(chǔ)，根據(jù)上述的海拔信息，幾何山體的創(chuàng)建是由關(guān)鍵點(diǎn)生成閉合的曲線，由閉合的曲線生 成平面，然后由閉合的曲面圍成幾何山體，幾何山體就構(gòu)成了整個(gè)山體模型。4. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（2. 1)具體包括如下子步驟： (2. I. 1)設(shè)變量r代表圖像中像素灰度級(jí)，用4代表離散灰度級(jí)，用P (rk)代表概率密 度函數(shù)，有下式成立：式中nk為圖像中出現(xiàn)^灰度的像素?cái)?shù)，η為圖像中像素?cái)?shù)總數(shù)，就是概率論中的頻 數(shù)，1為灰度級(jí)的總數(shù)目； 已知外界因素影響占整幅圖像中所占面積比為Ρ%，則有下式： Pr (rk) 依次累計(jì)灰度直方圖，如果累計(jì)值大于或等于目標(biāo)物所占比例，停止累加，記錄4的 值，作為背景的指導(dǎo)值。5. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（2. 2)具體為： 山體熱場(chǎng)模型背景的灰度值根據(jù)上述得到的值和圖像的灰度最小值進(jìn)行線性映射校 正處理；具體的公式如下：其中，I為熱場(chǎng)模型的灰度值，I1為熱場(chǎng)模型的最低亮度灰度值，I h為熱場(chǎng)模型的最高 亮度灰度值，O1為真實(shí)山體紅外圖像的最低亮度灰度值，〇 h為上述求得的r k，O為映射校正 后的山體背景模型。6. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（3. 1)具體包括如下子步驟： (3. I. 1)利用陰面和陽(yáng)面灰度差值的區(qū)別確定分界處的像素點(diǎn)，根據(jù)圖像數(shù)據(jù)的信息 確定分界線是東西走向，比較上下的像素點(diǎn)灰度值，如果上下鄰近的像素灰度差異大于K， 公式如下： G(x, y) >G (x, y-l)+K G(x, y) >G (x, y-2)+K G(x, y) >G (x, y-3)+K G(x, y) >G (x, y-l)+K 如果上述四個(gè)不等式成立，則將（x，y)視為分界線附近的像素點(diǎn)，遍歷全圖得到分界 線附近的所有像素點(diǎn)； (3. 1. 2)對(duì)上述得到的所有分界線附近的像素點(diǎn)進(jìn)行三次多項(xiàng)式最小二乘法擬合線性 處理，具體過(guò)程如下：其中φ(χ)為最小二乘擬合的三次多項(xiàng)式，err為誤差目標(biāo)函數(shù)，通過(guò)使err最小達(dá)到最 優(yōu)的三次多項(xiàng)式擬合，得到最終的分界線。7. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（3. 2)具體包括如下子步驟： 根據(jù)分界線得到紅外圖像陰面區(qū)域和陽(yáng)面區(qū)域之后，采用如下的映射策略對(duì)紅外圖像 紅外圖像陽(yáng)面區(qū)域的灰度值進(jìn)行消除：式中F'_hadciw(i，j)是紅外圖像太陽(yáng)未直接照射的陽(yáng)面區(qū)域灰度值，F(xiàn)_hadOT(i，j)是紅 外圖像太陽(yáng)直接照射陽(yáng)面區(qū)域灰度值，HishadcJP σ shadOT是紅外圖像陽(yáng)面區(qū)域灰度值的均值 和方差，Hinoshadm^ 〇 n。―是鄰近非紅外圖像紅外圖像陰面區(qū)域灰度值的均值和方差，Λ為 補(bǔ)償強(qiáng)度系數(shù)，D為太陽(yáng)直接照射陽(yáng)面的能量灰度值。8. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（3. 3)具體包括如下子步驟： 利用仿真得到的山體背景熱場(chǎng)模型作為真實(shí)山體紅外圖的背景，假設(shè)在某a時(shí)刻t。目 標(biāo)位置（X。，y。，Z。）的熱福射曲面為BT (X，y, Z, t) BT (x, y, z, t) =B (x, y, z, t) +T (x, y, z, t) *Rb (x, y, z, t) +A(x, y, z, t)+ δ (χ, y, z, t) 該時(shí)刻目標(biāo)背景體福射場(chǎng)BT(x, y, z, t)，由多重介質(zhì)體福射場(chǎng)B(x, y, z, t)、被多重介 質(zhì)體畸變了的目標(biāo)體輻射場(chǎng)T (X, y, z, t) *Rb (X, y, z, t)、水體/地體與空氣接觸面散失的輻 射量δ (X, y, Z, t)和太陽(yáng)照射影響A(x, y, z, t)共同產(chǎn)生； 目標(biāo)背景體福射場(chǎng)的影響由B(x, y, z, t)和A(x, y, z, t)產(chǎn)生，有如下公式： T (x, y, z, t) = BT (x, y, z, t) -k*B (x, y, z, t) -A (x, y, z, t) 其中T (x，y，z，t)為目標(biāo)的近似熱輻射場(chǎng)，BT (x，y，z，t)為目標(biāo)背景體輻射場(chǎng)， B(X，y, Z, t)為多重介質(zhì)體背景福射場(chǎng)，A(X，y, Z, t)為太陽(yáng)照射影響的能量場(chǎng)，k為背景福 射場(chǎng)的可調(diào)系數(shù)；最后得到真實(shí)山體紅外圖背景濾波后的圖像。9. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（1. 2)具體為： 進(jìn)行自由網(wǎng)格劃分，自由的在面上自動(dòng)生成三角形或者是四面體網(wǎng)格，在體上自動(dòng)生 成四面體網(wǎng)格，同時(shí)人工進(jìn)行智能尺寸的控制。10. 如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步驟（1. 3)具體為： 對(duì)上述網(wǎng)格劃分后的山體進(jìn)行載荷邊界條件的設(shè)置，利用山體熱傳導(dǎo)和山體-空氣熱 對(duì)流的基本熱傳遞物理基礎(chǔ)，根據(jù)山體的熱傳導(dǎo)率K和山體-空氣的熱對(duì)流率Φ設(shè)置熱傳 遞的參數(shù)，經(jīng)過(guò)Ansys的求解計(jì)算得到山體的溫度場(chǎng)分布，最后對(duì)山體的溫度場(chǎng)分布進(jìn)行 灰度圖的映射和溫度分辨率的調(diào)整，最終得到山體熱場(chǎng)模型。
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種山體背景熱場(chǎng)模型約束的地下熱源晝間遙感探測(cè)定位方法，屬于遙感技術(shù)、自然地理和模式識(shí)別的交叉領(lǐng)域，意在于對(duì)山體背景進(jìn)行熱場(chǎng)仿真，得到山體背景的熱場(chǎng)模型，以熱場(chǎng)模型為約束，對(duì)原始遙感紅外圖像進(jìn)行背景濾波，清晰的揭示地下目標(biāo)所在的位置。本發(fā)明包括山體背景熱場(chǎng)模型建立步驟、山體背景熱場(chǎng)8位到16位映射步驟、利用映射后的山體背景熱場(chǎng)模型進(jìn)行背景濾波步驟、地下目標(biāo)空間約束均值聚類探測(cè)定位步驟。本發(fā)明利用山體背景熱場(chǎng)構(gòu)建模型，利用真實(shí)山體的背景對(duì)模型進(jìn)行灰度映射，保證建立的熱場(chǎng)模型接近真實(shí)的山體背景熱場(chǎng)，最后對(duì)真實(shí)遙感紅外圖像進(jìn)行背景濾波處理，確定地下目標(biāo)的位置。
【IPC分類】G06K9/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105426881
【申請(qǐng)?zhí)枴緾N201510987978
【發(fā)明人】張?zhí)煨? 郝龍偉, 馬文絢, 黃正華, 楊柳, 曹少平, 桑農(nóng), 王岳環(huán)
【申請(qǐng)人】華中科技大學(xué)
【公開(kāi)日】2016年3月23日
【申請(qǐng)日】2015年12月24日