本文關鍵詞：高分辨率光學遙感數(shù)據(jù)海上船舶提取，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：21世紀是海洋時代,船舶是海洋開發(fā)的主要載運工具,而且船舶監(jiān)控是沿海各國保護國家海洋權益和維護海上安全的一項重要任務。目前遙感技術處于高速發(fā)展階段,遙感影像獲取更加容易,影像分辨率和數(shù)據(jù)質(zhì)量也日益提高,因此遙感技術在民用和軍用方面有廣泛的應用前景。由于遙感技術的巨大優(yōu)勢,基于遙感影像的海上船舶目標提取具有重要意義,成為海洋目標檢測的一個重要研究方向。本文針對高分辨率遙感影像進行船舶目標提取,在查閱國內(nèi)外相關文獻基礎上,分析了國內(nèi)外船舶檢測與提取的關鍵技術與現(xiàn)狀,設計了一套面向?qū)ο蟮奶崛∷惴鞒�；�?yōu)化設計了面向?qū)ο蟠疤崛〉墓ぷ髁鞒�、常用方法和關鍵技術。本文針對面向?qū)ο蟠澳繕颂崛?在分割過程中引入多尺度分割方法,通過對多尺度分割原理的研究,詳細分析了影響分割結(jié)果的參數(shù),提出船舶目標提取的指導參數(shù),通過實驗運用最大面積法確定了船舶目標的最佳分割尺度,并取得了很好的分割結(jié)果。之后,對于分割后影像對象具有多維特征的情況,為了成功提取船舶目標引入了模糊分類方法,并且深入研究了模糊分類的原理,詳細分析了模糊分類的三個關鍵步驟。在實驗過程中認真分析遙感影像中船舶目標的特征,總結(jié)出船舶提取的分類特征集合。采用了適當?shù)奶卣麟`屬度函數(shù),通過多次實驗對比和改進確定了最佳提取特征集合,并取得了滿意的提取結(jié)果。實驗結(jié)果表明該提取算法能夠準確地提取出海上船舶目標,提取準確率為88.1%,并且有著較好的穩(wěn)定性。本文提出的面向?qū)ο蟠澳繕颂崛》椒ㄓ行У靥崛×烁叻直媛视跋裰械拇澳繕�。利用高分辨率光學遙感影像進行海上船舶目標檢測與提取為我國海上船舶監(jiān)控、海洋權益保護等提供了新的技術手段,具有重要意義。
【關鍵詞】：高分辨率 多尺度分割 模糊分類 船舶提取
【學位授予單位】：大連海事大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U69-39
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 緒論9-16
• 1.1 研究背景和意義9-10
• 1.2 船舶檢測提取國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 論文技術路線14-15
• 1.4 論文主要工作和章節(jié)安排15-16
• 第2章 面向?qū)ο蟮挠跋穹指罘椒?/span>16-28
• 2.1 分割概念16-17
• 2.2 影像分割方法17-20
• 2.2.1 基于閾值的影像分割方法18
• 2.2.2 基于邊界的影像分割方法18-19
• 2.2.3 基于區(qū)域的影像分割方法19-20
• 2.3 面向?qū)ο蟮亩喑叨确指罘椒?/span>20-27
• 2.3.1 多尺度分割的概念20-21
• 2.3.2 多尺度分割技術21-23
• 2.3.3 多尺度分割流程23-24
• 2.3.4 面向?qū)ο蠖喑叨确指畹膮?shù)選擇24-27
• 2.4 本章小結(jié)27-28
• 第3章 高分辨率遙感影像目標提取理論及方法28-38
• 3.1 人工目視解譯28-29
• 3.2 基于像元的分類方法29-30
• 3.3 面向?qū)ο蠓诸?/span>30-37
• 3.3.1 面向?qū)ο蠓诸惖漠a(chǎn)生30-31
• 3.3.2 面向?qū)ο蠓诸惖奶卣骱蛢?yōu)勢31
• 3.3.3 面向?qū)ο蠓诸惣夹g31-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 第4章 基于高分辨率數(shù)據(jù)的船舶提取38-62
• 4.1 實驗數(shù)據(jù)及實驗區(qū)域介紹38-40
• 4.1.1 實驗區(qū)域介紹38-39
• 4.1.2 實驗數(shù)據(jù)簡介39-40
• 4.2 影像預處理40-43
• 4.3 面向?qū)ο蟮亩喑叨确指?/span>43-51
• 4.3.1 研究平臺簡介43
• 4.3.2 多尺度分割實驗43-51
• 4.4 船舶目標提取51-59
• 4.4.1 特征提取51-54
• 4.4.2 特征選擇54
• 4.4.3 船舶目標提取54-59
• 4.5 精度分析59-61
• 4.6 本章小結(jié)61-62
• 第5章 總結(jié)和展望62-64
• 5.1 總結(jié)62
• 5.2 展望62-64
• 參考文獻64-69
• 致謝69-70
• 作者簡介70

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