星载遥感图像舰船检测方法研究

发布时间：2017-06-20 16:09

  本文关键词：星载遥感图像舰船检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文以工程应用为背景,结合可见光遥感图像的成像特征,利用图像处理和模式识别技术,以舰船目标检测为核心展开一系列相关研究工作。探讨了舰船目标检测中的多个关键问题。目前光学遥感图像的舰船目标检测算法存在多方面的缺点,它们多是检测率低、虚警率高、鲁棒性差,时间复杂度高、不利于工程化等方面,严重制约了通用舰船检测系统的发展。基于此种现象本文提出了一种实用舰船目标检测算法。算法分别由海陆分离、目标分割、目标检测三个模块组成。当前海陆分离算法主要以基于反射率的阈值分割方法为主,当海洋区域与陆地区域反射率相近或者相反时,容易造成错误分割。针对这一不足,海陆分离模块中引入图像熵特征,根据图像熵搜索种子点,进行同质区域生长,大大降低了错误分割的概率,分割鲁棒性明显提高。传统舰船目标分割算法多数在图像空间域进行分析,常用的空间域处理方法难以取得理想的分割效果。本文提出变换域分析方法,将基于傅里叶频谱残差的显著性计算方法引入舰船目标分割中,从而解决了在空间域分割效果不佳的问题,特别是减少了碎云分布带来的影响。最后,考虑到整个算法的可实现性,舰船目标检测模块采用了投票法,提取分割结果的多个特征量,逐一剔除虚警目标,结果表明,本文提出的光学遥感图像舰船检测算法在保持12.71%的虚警率条件下实现了90.32%的检测率。单幅8192 x 8192像素图像测试,用时1.25秒,优于当前舰船检测算法。适合在舰船检测系统中使用。
【关键词】：舰船检测 海陆分离 显著性 目标分割
【学位授予单位】：沈阳航空航天大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：E933;TP751
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 高分辨率光学遥感影像舰船目标检测面临的挑战与关键技术14-15
• 1.4 光学遥感舰船目标检测整体技术框架15
• 1.5 论文的主要工作与结构15-17
• 第2章 遥感图像预处理17-28
• 2.1 概述17-18
• 2.2 辐射校正18-21
• 2.2.1 传感器校正18-19
• 2.2.2 大气校正19-21
• 2.3 几何校正21-26
• 2.3.1 严格几何成像模型22-25
• 2.3.2 RPC模型25-26
• 2.4 本章小结26-28
• 第3章 光学遥感图像海陆分离技术28-41
• 3.1 概述28-29
• 3.2 常见海陆分离方法29-33
• 3.2.1 边界追踪算法29-30
• 3.2.2 活动轮廓法30-31
• 3.2.3 传统阈值分割31-32
• 3.2.4 其他检测方法32-33
• 3.3 基于图像熵特征的海陆分离算法33-37
• 3.3.1 信息熵33
• 3.3.2 图像熵33-37
• 3.4 实验与分析37-39
• 3.5 本章小结39-41
• 第4章 光学遥感图像舰船目标检测算法41-53
• 4.1 概述41
• 4.2 算法框架41-42
• 4.3 基于视觉显著性模型的目标区域分割42-47
• 4.3.1 典型视觉显著性模型42-44
• 4.3.2 基于SR显著性模型的舰船目标初步分割44-46
• 4.3.3 基于动态阈值的舰船目标精确分割46-47
• 4.4 复杂海面背景下舰船目标检测47-50
• 4.5 实验与分析50-52
• 4.6 本章小结52-53
• 结论与展望53-55
• 参考文献55-58
• 致谢58-59
• 攻读硕士期间发表（含录用）的学术论文59

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