基于纹理和结构分析的机场目标检测方法

发布时间：2016-12-05 19:08

  本文关键词：基于纹理和结构分析的机场目标检测方法，由笔耕文化传播整理发布。

《解放军信息工程大学》 2015年

基于纹理和结构分析的机场目标检测方法

管凌霄  

【摘要】：随着计算机应用水平的不断升级,网络系统的不断完善,空间信息科学的不断发展进步,以现代遥感技术为核心的诸多领域都在迅猛发展,以其实效性、适用性等在科技、经济、国防和社会发展等各方面起到了非常巨大的作用,产生了深远的影响。为了从遥感影像中获取有用信息,地物目标的自动识别和对影像信息的解译是一种十分的重要手段。机场的发现拥有重要的战略意义,是一种常见的遥感图像提取目标。本文基于机场的几何形状和纹理特征,针对较大区域的遥感影像,提出一种检测机场存在的算法,根据灰度共生矩阵的原理提取图像的纹理特征向量,并运用支持向量机的方法对其加以分类,选出机场地区的感兴趣区域。以改进的Hough变换算法检索直线特征,验证机场感兴趣区域的存在,并且提取其大致轮廓。机场的最终轮廓通过区域生长生成。文中采用了多幅Quick Bird影像对论文算法进行了测试,效果和数据证明了该算法的有效性。本文完成的工作主要有:1.阐述了支持向量机的概念、产生背景,将支持向量机算法用于机场区域的识别。根据机场地区的纹理特征差异于其他地区的原理,通过支持向量机算法学习已知的机场纹理模式,用于机场区域的检测。其步骤大致为影像重采样、边缘检测、构建纹理特征向量、训练分类函数、识别提取等。2.研究了Hough变换提取直线的算法,介绍了经典Hough变换,并对其进行了一定的改进,用于检测拥有明显直线特征的机场跑道结构。改进主要解决了经典Hough变换无法得到直线端点,以及无法区分直线延长线上的不同线段的问题。3.针对传统算法对模糊影像直线提取效果较差的问题提出了一种用于提取不显著直线特征的模糊直线检测方法,并通过实际影像验证分析了算法的效果,试验表明该方法具有良好的效果。

【关键词】：
【学位授予单位】：解放军信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP391.41
【目录】：

下载全文 更多同类文献

CAJ全文下载

(如何获取全文？ 欢迎：购买知网充值卡、在线充值、在线咨询)

CAJViewer阅读器支持CAJ、PDF文件格式

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈仁;赵广州;;国内机场目标识别研究现状与展望[J];微型机与应用;2013年11期

2 王鑫;王斌;张立明;;基于图像显著性区域的遥感图像机场检测[J];计算机辅助设计与图形学学报;2012年03期

3 曹未丰;路红;;基于SVM的人脸识别算法中核函数的特性分析[J];信息技术;2011年10期

4 李潇;李映;;高分辨率遥感图像中机场目标的并行快速提取[J];计算机工程与应用;2012年05期

5 奉国和;;SVM分类核函数及参数选择比较[J];计算机工程与应用;2011年03期

6 梁亮;杨敏华;李英芳;;基于ICA与SVM算法的高光谱遥感影像分类[J];光谱学与光谱分析;2010年10期

7 王世卿;曹彦;;基于遗传算法和支持向量机的特征选择研究[J];计算机工程与设计;2010年18期

8 因倩;张占睦;张振;;一种遥感影像机场ROI检测方法[J];测绘科学技术学报;2010年04期

9 唐德瑾;周晓明;赵国青;李二森;;改进相位编组直线算法提取遥感图像中的机场目标[J];影像技术;2010年01期

10 应龙;栾悉道;吴玲达;;高分辨率遥感图像中机场跑道快速检测方法[J];小型微型计算机系统;2006年02期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 叶珍;白璘;刘玉;何明一;粘永健;;混合PCA/ICA与JPEG2000结合的高光谱图像压缩[J];计算机工程与科学;2016年05期

2 曹路;欧阳效源;;基于遗传算法的支持向量机的参数优化[J];计算机与数字工程;2016年04期

3 黄维;童莹;曹雪虹;;基于高斯过程的多分类器[J];计算机工程与设计;2016年04期

4 章鸣嬛;陈瑛;沈瑛;马军山;;利用机器学习方法对神经肌肉罕见病DMD进行分类预测[J];上海理工大学学报;2016年02期

5 高思晗;张雷;李成龙;汤进;;融合低层和高层特征图表示的图像显著性检测算法[J];计算机辅助设计与图形学学报;2016年03期

6 李超;吕宪伟;涂文俊;张怡卓;;基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计[J];北京林业大学学报;2016年03期

7 张艺凡;胡广芹;张新峰;;基于支持向量机的痤疮患者舌色苔色识别算法研究[J];北京生物医学工程;2016年01期

8 霍静;王永明;顾君忠;;感染性腹泻周发病例数的PCA-SVM回归预测研究[J];计算机应用与软件;2016年02期

9 李翊;陈星;严华;;基于多疲劳信息融合的车载疲劳检测系统的研究和实现[J];计算机测量与控制;2016年01期

10 薛翠红;于洋;张朝;杨鹏;李扬;;融合LBP与GLCM的人群密度分类算法[J];电视技术;2015年24期

【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈韶斌;蔡超;丁明跃;周成平;;基于知识推理的机场目标识别[J];红外与激光工程;2011年03期

2 丁正虎;余映;王斌;张立明;;选择性视觉注意机制下的多光谱图像舰船检测[J];计算机辅助设计与图形学学报;2011年03期

3 陈楸;王晓璨;马松辉;;基于引力场模型的图像匹配方法[J];计算机仿真;2011年01期

4 陈雷;;基于轮廓模板匹配的物体检测算法[J];科技传播;2010年21期

5 陈新;彭科举;周东翔;刘云辉;;一种利用SAR和可见光图像融合检测目标的方法[J];信号处理;2010年09期

6 张冬青;张纯学;文苏丽;;自动目标识别技术在导弹上的应用研究[J];战术导弹技术;2010年05期

7 张立平;张红;王超;张波;杨浩;;大场景高分辨率SAR图像中机场快速检测方法[J];中国图象图形学报;2010年07期

8 杨浩;张红;王超;张波;张立平;;基于模板搜索的高分辨率SAR图像机场提取方法[J];遥感信息;2010年02期

9 因倩;张占睦;曲筱筱;冯颖;;遥感图像融合方法在机场识别应用中的研究[J];海洋测绘;2010年02期

10 周延延;吴晓燕;;基于神经网络的目标识别模型验证方法研究[J];计算机工程与应用;2010年07期

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 史春丽,刘京玲;一种快速检测纹理斑块的方法[J];西安电子科技大学学报;2001年06期

2 郑瑶函,叶正麟,汤力,潘璐璐;纹理元提取与纹理合成的自由参数估计[J];计算机工程与应用;2004年36期

3 孟祥增;刘明霞;;基于概念的自然纹理分类[J];计算机工程与应用;2006年11期

4 陆春君;陈松灿;谭晓阳;;基于纹理频谱子集的纹理识别[J];江南大学学报(自然科学版);2007年06期

5 霍玉洪;刘云;;稀疏纹理分类的研究[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2008年06期

6 刘明霞;侯迎坤;杨德运;;一种新的自然纹理分类方法[J];计算机工程与应用;2008年19期

7 孙小芳;;基于分割的纹理分类农田信息提取[J];闽江学院学报;2010年02期

8 徐晓哲;李振明;;一种有效的结构纹理区分方法[J];甘肃科学学报;2010年03期

9 王晓明;冯鑫;党建武;;一种局部监督式纹理分类算法[J];兰州理工大学学报;2012年04期

10 袁建星,万嘉若,王成道;纹理模型和纹理识别[J];环境遥感;1988年02期

中国重要会议论文全文数据库 前5条

1 陈晓钟;孙华燕;;基于更佳分辨率小波分解的图像纹理分类[A];第九届全国信号处理学术年会（CCSP-99）论文集[C];1999年

2 谢世朋;胡茂林;;基于局部仿射区域对稀疏纹理分类的研究[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年

3 谢世朋;胡茂林;;基于滤波器库的纹理自动分类的研究[A];第一届建立和谐人机环境联合学术会议（HHME2005）论文集[C];2005年

4 曹伟国;李宗民;李华;;一种旋转与尺度不变的纹理分类方法[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

5 付新文;李象霖;张妙兰;;一种基于矢量量化的纹理匹配分类方法[A];中国图象图形科学技术新进展——第九届全国图象图形科技大会论文集[C];1998年

中国博士学位论文全文数据库 前7条

1 宋铁成;图像局部特征的提取与描述方法研究[D];电子科技大学;2016年

2 孙利君;基于样本的纹理合成方法研究[D];山东大学;2012年

3 邵晓鹏;红外纹理生成方法研究[D];西安电子科技大学;2005年

4 王凯;基于图像纹理特征提取算法的研究及应用[D];西南交通大学;2013年

5 贺永刚;基于局部二值模式的纹理表达研究[D];华中科技大学;2012年

6 齐宪标;共生局部二值模式及其应用[D];北京邮电大学;2015年

7 贺永刚;基于局部二值模式的纹理分类研究[D];华中科技大学;2012年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 占俊杰;光照变化的纹理分类研究[D];重庆大学;2015年

2 王宁宁;基于线结构光3D纹理测量的研究[D];电子科技大学;2015年

3 许丽颖;基于LBP和KNN的视频纹理识别算法研究[D];吉林大学;2015年

4 管凌霄;基于纹理和结构分析的机场目标检测方法[D];解放军信息工程大学;2015年

5 李秀丽;基于纹理合成的绒类针织物真实感模拟[D];江南大学;2013年

6 郑瑶函;纹理元提取与纹理合成方法及其应用研究[D];西北工业大学;2006年

7 吴静;古建筑大面积多样化纹理生成研究[D];合肥工业大学;2012年

8 胡莹莹;旋转不变纹理分类算法研究[D];天津大学;2012年

9 贾瑞新;纹理分类算法研究及应用[D];河北工业大学;2014年

10 王礼想;两类纹理分类方法的比较[D];安徽大学;2006年

  本文关键词：基于纹理和结构分析的机场目标检测方法，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：205811