傳統(tǒng)遙感衛(wèi)星圖像處理采用在地面進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤處理的模式,衛(wèi)星將拍攝到的圖像數(shù)據(jù)下傳至地面數(shù)據(jù)處理中心,由地面數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)對(duì)接收到的遙感圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤。然而,隨著遙感圖像分辨率的不斷提高,需要下傳的數(shù)據(jù)量增大,導(dǎo)致星地?cái)?shù)據(jù)傳輸?shù)臅r(shí)間大大增加,最終造成目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤的時(shí)效性降低。針對(duì)上述問(wèn)題,提出一種基于多特征量判別的Canny邊緣檢測(cè)和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的在軌海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法。將該方法利用中國(guó)科學(xué)院微小衛(wèi)星創(chuàng)新研究院的高分微納衛(wèi)星實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)在模擬星載的嵌入式開(kāi)發(fā)平臺(tái)上進(jìn)行驗(yàn)證,結(jié)果表明該方法能夠在軌對(duì)海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確的檢測(cè)和跟蹤。

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【文章目錄】：
1 在軌海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法
    1.1 基于多特征量判別的Canny邊緣檢測(cè)
    1.2 聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)
    1.3 基于多特征量判別的Canny邊緣檢測(cè)和聯(lián)合概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的在軌海上多運(yùn)動(dòng)艦船目標(biāo)檢測(cè)和跟蹤方法
2 實(shí)驗(yàn)及分析
    2.1 利用本文所提方法對(duì)真實(shí)遙感圖像處理的結(jié)果
    2.2 Sobel算子、Laplacian算子和Canny算子對(duì)艦船邊緣檢測(cè)效果的對(duì)比
    2.3 基于多特征量判別的Canny邊緣檢測(cè)方法對(duì)不同質(zhì)量圖像的艦船目標(biāo)檢測(cè)
    2.4 基于多特征量判別的Canny邊緣檢測(cè)方法的主要參數(shù)對(duì)檢測(cè)性能的影響
    2.5 基于嵌入式GPU開(kāi)發(fā)平臺(tái)的多特征量判別的Canny邊緣檢測(cè)方法優(yōu)化
3 結(jié)束語(yǔ)



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