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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明涉及一种基于拉普拉斯算子的烟雾浓集中心识别及火点定位方法，包括影像获取及预处理；历史地物背景数据库建立；烟雾敏感波筛选；基于马氏距离的烟雾像元识别；烟雾区马氏距离影像拉普拉斯变换；浓度中心阈值设定及像元提取；浓集中心点群聚类及火点定位。本发明通过方差分析方法筛选烟雾敏感波段，利用马氏距离方法对敏感波段进行信息综合；采用拉普拉斯算子对图像马氏距离进行变换，增强图像中烟雾浓度局部极值区域，通过设定阈值筛选，实现对烟雾浓度中心的自动识别；在不需要实地观测的条件下，重点利用遥感影像识别烟雾的浓度中心，实现火源位置确定。该方法不限于数据源，对于波段有限的卫星影像数据及无人机图片数据皆可进行反演。
主权项：1.一种基于拉普拉斯算子的烟雾浓集中心识别与火点定位方法，包括以下步骤：A、对含烟雾影像进行预处理；B、建立同地区相同或相近时相的历史地物背景数据库；C、对不同烟雾浓度样本采用方差分析方法进行敏感波段的筛选；D、根据背景地物数据库对影像中各像元进行马氏距离计算； 其中，n为样本数，m为筛选波段数，R为n行m列的像元矩阵，为背景地物样本均值矩阵，Σ为背景地物样本协差阵；E、根据烟雾判别阈值Dα2阈值，确定烟雾区域，当像元马氏距离大于Dα2时，其为含烟雾像元； 其中，α为显著性水平，m为波段数，n为背景地物样本数，Fαm,n-m为显著性水平为α，变量数为m，自由度为n-m时的F分布统计量；F、通过Dα2判别阈值提取影像中烟雾像元，并采用拉普拉斯算子，对每个像元窗口内马氏距离进行计算： 其中，D2x,y为马氏距离图像，x,y对应像元坐标；G、对经拉普拉斯算子计算输出的影像设定烟雾浓集中心识别阈值，根据显著性水平α，确定阈值大小，提取不同范围大小的浓集中心点，α取值越低，浓集中心范围越小；H、根据视域范围对浓集中心点群进行聚类，并对聚类点群进行定位，确定浓集中心的点群中心，也即火点坐标位置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 吉林大学 基于拉普拉斯算子的烟雾浓集中心识别及火点定位方法
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