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申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学

摘要：本发明实施例公开了一种复杂场景下机载多光谱多域优选特征的地面伤员识别方法、装置及介质；该方法包括：对多光谱相机所采集的多个单波段原始图像进行预处理以完成辐射校正和波段配准，获得预处理后的反射率图像；基于所述预处理后的反射率图像，根据地物目标分类以及光谱特性、纹理特征和空间频率特征，生成针对地物目标的原始多域特征集；基于多种典型的伤员搜寻环境场景，从所述原始多域特征集中筛选出跨场景的最优特征子集；基于所述跨场景的最优特征子集对识别模型进行训练及优化，获得最优识别模型；根据所述多个单波段原始图像按照所述跨场景的最优特征子集提取对应的最优特征向量，并通过所述最优识别模型识别伤员目标。

主权项：1.一种复杂场景下机载多光谱多域优选特征的地面伤员识别方法，其特征在于，所述方法包括：对多光谱相机所采集的多个单波段原始图像进行预处理以完成辐射校正和波段配准，获得预处理后的反射率图像；基于所述预处理后的反射率图像，根据地物目标分类以及光谱特性、纹理特征和空间频率特征，生成针对地物目标的原始多域特征集；基于多种典型的伤员搜寻环境场景，从所述原始多域特征集中筛选出跨场景的最优特征子集；基于所述跨场景的最优特征子集对识别模型进行训练及优化，获得最优识别模型；根据所述多个单波段原始图像按照所述最优特征子集提取对应的最优特征向量，并通过所述最优识别模型识别伤员目标；其中，所述单波段原始图像包括单波段遥感影像像元亮度DN值原始图像；相应地，所述对多光谱相机所采集的多个单波段原始图像进行预处理以完成辐射校正和波段配准，获得预处理后的反射率图像，包括：利用所述多光谱相机拍摄灰板；从所述拍摄的灰板图像中获取灰板区域；基于所述灰板区域制作掩膜；利用所述掩膜获取所述DN值原始图像中灰板区域的DN值；对所述DN值原始图像中灰板区域的DN值消除渐晕效应，获得每个像素的辐亮度以及所述DN值原始图像中灰板区域内的平均辐亮度；通过下行光传感器DLS对每组DN值原始图像的辐亮度进行辐照度补偿后，采用经验线反射率校正方法完成辐亮度到反射率的转换，获得与多个单波段原始图像分别对应的单波段反射率图像；将多个所述单波段反射率图像通过加速稳健特征SURF算法提取特征点之后，对提取的特征点进行匹配，并计算仿射变换矩阵以完成图像重投影，生成多光谱合成反射率图像。

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权利要求：

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