遥感图像层次化目标检测方法研究
发布时间：2021-01-12 17:02
遥感图像解译是进行对地观测的一个重要手段,一直以来都是遥感领域国内外学者研究的重点方向,伴随着遥感成像技术的不断成熟,遥感成像越来越趋向于图像幅宽大,图像分辨率越来越高,每天会有大量的高分辨率遥感数据需要被处理,这需要对于地面目标层面的目标进行有效检测,尤其是对于图像中典型目标的检测识别的需求。因此本文针对大场景高分辨率遥感图像中飞机和舰船目标检测任务进行了学习和研究,并针对场景复杂虚警高的问题提出基于分层筛选的目标检测方法,主要从区域特征分析及检测和目标特征分析及检测两方面进行介绍,具体研究内容为:为缩小目标检测范围,本文对大场景遥感图像目标检测先进行了目标所在区域——停机坪和港口的检测。停机坪检测方面,针对机场跑道的直线特征和停机坪的亮度和梯度特征,研究了基于跑道直线特征筛选和停机坪显著性检测的机场检测方法;海陆交界带提取方面,针对海水区域和陆地区域光谱值以及梯度值的差异,研究了基于海陆分割和直线提取的舰船疑似区域检测方法。在实现区域检测的基础之上,为有效检测飞机和舰船目标,本文基于一种层层检测候选切片,逐步剔除虚警的思想,设计了基于特异性特征提取的目标分层检测模型,实现了渐进式的...
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
DPM特征构建示意图;
图 2-2 DPM 特征构建示意图由图 2-2 可见，如果采取直接将特征向量化的方法提取特征向量，那么一个8 8的 Cell，向量维数会有4 （ 9 18） 108维，这么高的维数是很不利于向量处理的，DPM 算法原作者 Felzenszwalb 教授在分析特征之后，选择提取Cell 的无符号梯度，若只是无符号梯度那么特征变为每个单元共 4 9 36维对于无符号梯度特征提取得到的4 9 36维特征，作者巧妙地分别对每每一行求和，这样会得到4 9 13维特征，为了兼顾有符号梯度目标检测，作取了 18 维有符号梯度向量，并对这些向量求和，得到一个维度为 18 的梯度向
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文果，图(a)是根模型可视化，由图可见，根模型比较粗糙地反映了一艘舰船的轮廓。部件模型为矩形框内的部分，一共 6 个部目标，DPM 算法中部件模型分辨率为根模型的 2 倍，这样就果，为了降低模型复杂性，本文所检测目标的根模型和部件模
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法[J]. 王岳环,秦小娟,韦海萍,郑智辉. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(10)
[2]一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法[J]. 刘进,杨洁,庞瑞帆,陈慧颖. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(01)
[3]结合结构和光谱特征的高分辨率影像分割方法[J]. 刘婧,李培军. 测绘学报. 2014(05)
[4]基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究[J]. 蔡栋,陈焱明,魏巍. 测绘通报. 2014(02)
[5]结合视觉显著性和空间金字塔的遥感图像机场检测[J]. 郭雷,姚西文,韩军伟,程塨,钱晓亮. 西北工业大学学报. 2014(01)
[6]基于样本自动选择与SVM结合的海岸线遥感自动提取[J]. 朱长明,张新,骆剑承,李万庆,杨纪伟. 国土资源遥感. 2013(02)
[7]利用结构纹理分解的海洋舰船目标检测[J]. 王卫卫,席灯炎,杨塨鹏,周丽娟. 西安电子科技大学学报. 2012(04)
[8]一种光学遥感图像海面舰船检测算法[J]. 高立宁,毕福昆,龙腾,杨健. 清华大学学报(自然科学版). 2011(01)
[9]基于海陆分割的舰船目标变化检测研究[J]. 蔡姝,吴宏明. 电视技术. 2010(05)
[10]可见光遥感图像中舰船目标检测方法[J]. 赵英海,吴秀清,闻凌云,徐守时. 光电工程. 2008(08)
博士论文
[1]合成孔径雷达图像特征提取的方法研究[D]. 魏倩茹.西安电子科技大学 2016
硕士论文
[1]基于可变形部件模型的目标检测技术研究[D]. 董彦汝.北京邮电大学 2017
[2]中低分辨率光学遥感图像舰船目标检测算法研究[D]. 李文武.国防科学技术大学 2008
本文编号：2973177
【文章来源】：哈尔滨工业大学黑龙江省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】：72 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
DPM特征构建示意图;
图 2-2 DPM 特征构建示意图由图 2-2 可见，如果采取直接将特征向量化的方法提取特征向量，那么一个8 8的 Cell，向量维数会有4 （ 9 18） 108维，这么高的维数是很不利于向量处理的，DPM 算法原作者 Felzenszwalb 教授在分析特征之后，选择提取Cell 的无符号梯度，若只是无符号梯度那么特征变为每个单元共 4 9 36维对于无符号梯度特征提取得到的4 9 36维特征，作者巧妙地分别对每每一行求和，这样会得到4 9 13维特征，为了兼顾有符号梯度目标检测，作取了 18 维有符号梯度向量，并对这些向量求和，得到一个维度为 18 的梯度向
哈尔滨工业大学工学硕士学位论文果，图(a)是根模型可视化，由图可见，根模型比较粗糙地反映了一艘舰船的轮廓。部件模型为矩形框内的部分，一共 6 个部目标，DPM 算法中部件模型分辨率为根模型的 2 倍，这样就果，为了降低模型复杂性，本文所检测目标的根模型和部件模
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于港口匹配和海域分割的靠岸舰船检测方法[J]. 王岳环,秦小娟,韦海萍,郑智辉. 华中科技大学学报(自然科学版). 2017(10)
[2]一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法[J]. 刘进,杨洁,庞瑞帆,陈慧颖. 武汉大学学报(信息科学版). 2016(01)
[3]结合结构和光谱特征的高分辨率影像分割方法[J]. 刘婧,李培军. 测绘学报. 2014(05)
[4]基于骨架特征的多光谱遥感影像飞机目标识别方法研究[J]. 蔡栋,陈焱明,魏巍. 测绘通报. 2014(02)
[5]结合视觉显著性和空间金字塔的遥感图像机场检测[J]. 郭雷,姚西文,韩军伟,程塨,钱晓亮. 西北工业大学学报. 2014(01)
[6]基于样本自动选择与SVM结合的海岸线遥感自动提取[J]. 朱长明,张新,骆剑承,李万庆,杨纪伟. 国土资源遥感. 2013(02)
[7]利用结构纹理分解的海洋舰船目标检测[J]. 王卫卫,席灯炎,杨塨鹏,周丽娟. 西安电子科技大学学报. 2012(04)
[8]一种光学遥感图像海面舰船检测算法[J]. 高立宁,毕福昆,龙腾,杨健. 清华大学学报(自然科学版). 2011(01)
[9]基于海陆分割的舰船目标变化检测研究[J]. 蔡姝,吴宏明. 电视技术. 2010(05)
[10]可见光遥感图像中舰船目标检测方法[J]. 赵英海,吴秀清,闻凌云,徐守时. 光电工程. 2008(08)
博士论文
[1]合成孔径雷达图像特征提取的方法研究[D]. 魏倩茹.西安电子科技大学 2016
硕士论文
[1]基于可变形部件模型的目标检测技术研究[D]. 董彦汝.北京邮电大学 2017
[2]中低分辨率光学遥感图像舰船目标检测算法研究[D]. 李文武.国防科学技术大学 2008
本文编号：2973177
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