【摘要】：隨著新型傳感器的應用和空間探測技術的發(fā)展,遙感圖像空間分辨率越來越高,這些高分辨率圖像的出現(xiàn)在拓寬了遙感圖像處理應用領域的同時,也提出了極大的挑戰(zhàn)。港口目標是重要的軍事目標和民用設施,在海洋應用研究領域是非常重要的研究對象,遙感圖像中港口目標的自動提取對海上運輸、軍事情報等具有重要的現(xiàn)實意義和迫切的實際需求。港口作為艦船目標的集中區(qū)域,包含著大量目標信息,同時作為海洋陸地交界地帶,其背景較海上復雜。由于港口目標的多樣性及背景的復雜性,港口艦船目標檢測極易受到陸地等背景環(huán)境的影響。本文針對復雜背景下的港口內艦船目標,運用匹配的方法獲取港口ROI區(qū)域,進而運用視覺顯著性方法提取艦船目標,具體研究內容如下:1)提出了一種改進的基于全局對比度的視覺顯著性算法。該方法在全局對比度算法的基礎上,重新確立了圖像中心,根據顯著性目標區(qū)域比其周圍更有可能吸引人的注意力這一特性引入了新的空間加權因素,實驗證明,該改進算法在目標處于圖像邊緣區(qū)域有更好的顯著表現(xiàn)。2)提出了一種基于先驗位置信息匹配的方法來進行港口檢測定位。針對高分辨率遙感圖像中艦船目標檢測容易受到陸地復雜背景影響這一問題,采用SURF特征匹配,結合港口先驗位置信息,提取目標ROI區(qū)域。實驗證明,該方法能夠有效實現(xiàn)海陸分離,排除陸地干擾,為艦船目標檢測做好基礎。3)針對ROI圖像區(qū)域,提出了一種基于視覺顯著性的艦船目標檢測方法。該方法采用本文改進的視覺顯著性來進行增強和目標區(qū)域定位,然后根據毗連艦船像素的“峰波峰”結構分布特點確定目標接觸區(qū)域,實現(xiàn)目標分離。該方法能夠處理陰影,多目標堆積的問題,實現(xiàn)目標的有效分割。
【圖文】：

術是一種基于電磁波理論的探測技術，這種技術通常運用不目標反射或者自身輻射的產生的不同電磁波信號進行成像處的更新需求，電磁波波段范圍擴展形成了從單一到多樣化的光遙感應用較為廣泛，由于采用光電傳感器，其一般具有較白天有光的情況，成像較清晰；紅外遙感通常來自于目標的夜；紫外遙感顧名思義主要是針對紫外光波段的；而微波遙米的微波，比如SAR圖像；多譜段遙感利用不同譜段來組合這里我們的研究對象是可見光遙感圖像。-1所示，左邊為SAR圖像,右邊為可見光圖像。圖像內容都是像，有如下特征：SAR圖像分辨率低，其目標與背景灰度比，目標邊緣不清晰，整體圖像無法體現(xiàn)目標更多信息；可見紋理特征豐富，存在陰影，能夠分辨出目標類別。

華 中 科 技 大 學 碩 士 學 位 論 文性信息。四元相位譜法選取相互獨立的亮度特征、運動特征以及兩種顏色特征通過加權表征圖像。基于空域的方法研究較多，從最為經典的 Itti 算法到使用圖論并引入馬爾科夫鏈的 GBVS 算法[34]，從考察頻率的 FT 算法[35]到基于信息論的方法[36]，從局部出發(fā)的 AC 算法[37]到全局出發(fā)的 RC 算法[38]等等，另外，還包括最新的 DeepFix[39]和DeepGaze[40]等深度學習算法。綜上所述，，從圖像中自動檢測顯著性區(qū)域的研究已經非常多，其精確度越來越高，有些算法已經把顯著性計算提升到應用層面�？偨Y各種算法的原理和思路，歸納出顯著性處理的一般步驟如圖 2-3 所示。
【學位授予單位】：華中科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U674.7;TP751

【參考文獻】

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本文編號：2677058