航空遥感影像中武器装备目标的提取方法研究

发布时间：2023-10-15 17:39

　　在现代化战争中,随着无人机技术的快速发展和应用,快速获取高精度的航空遥感影像的手段也越来越丰富。对于传统的卫星遥感影像提取地面目标,已经是极富挑战性的课题,本人则针对高精度的航空遥感影像中地面目标细节信息丰富的特点,重点研究了高精度航空遥感影像的分割及航空遥感影像中的车辆及装甲车辆的提取方法。本文主要研究了以下内容:1)首先,本文介绍了几种传统的影像分割算法,并对算法进行了初步的评价,使用BSD500数据库对本文介绍的算法经行了定量的评价,建立了影像分割算法的评价准则。利用评价准则对区域生长法、分水岭算法、多尺度分割法以及SLIC超像素分割对于遥感影像的分割结果进行了性能评价;2)利用现有的高分辨率航空遥感影像首先对地物进行分类提取,并基于提取后的结果对航空遥感影像中的车辆进行提取与分类,为基于航空遥感影像中装甲车辆的识别与提取奠定了基础;3)基于航空遥感影像的特性对车辆的特征进行了描述,分别介绍了车辆在航空遥感影像中表现出的三种不同特征,并基于此分析了装甲车辆的特征与一般车辆特征的区别,并选取了装甲车辆的特征,介绍了无人机遥感影像中装甲车辆提取的方法和流程。

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景和意义
    1.2 课题研究现状
        1.2.1 基于遥感影像目标提取的研究现状
        1.2.2 航空遥感影像中武器装备目标的提取研究现状
        1.2.3 深度学习技术在目标检测领域的研究现状
        1.2.4 遥感影像获取的发展现状
    1.3 研究内容与技术路线
        1.3.1 研究目标
        1.3.2 技术路线
        1.3.3 研究难点
    1.4 论文结构
第2章 航空遥感影像分类提取方法研究
    2.1 航空遥感影像的预处理
    2.2 航空遥感影像分割算法
        2.2.1 传统的影像分割算法
        2.2.2 SLIC超像素分割算法
        2.2.3 SLIC超像素分割的分割结果及分割评价
        2.2.4 传统影像分割算法与SLIC超像素分割算法结果比较
    2.3 本章小结
第3章 航空遥感影像中车辆目标的提取
    3.1 车辆的分类概述
    3.2 车辆的遥感影像特征
        3.2.1 车辆的电磁波谱特征
        3.2.2 车辆的时相特征
    3.3 车辆目标的提取实现
        3.3.1 特征选取
        3.3.2 影像区域提取
        3.3.3 车辆目标的提取
        3.3.4 车辆的速度信息提取方法研究
    3.4 本章小结
第4章 航空遥感影像中装甲车辆提取方法研究
    4.1 装甲车辆的分类
    4.2 航空遥感影像中装甲车辆提取流程
    4.3 基于深度学习技术的装甲车辆提取实现
        4.3.1 深度学习的算法分类
        4.3.2 装甲车辆目标提取
    4.4 本章小结
结论
参考文献
致谢
个人简历



本文编号：3854359