發(fā)布時(shí)間：2017-03-22 09:04

  本文關(guān)鍵詞：高分辨率光學(xué)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(jì)是海洋時(shí)代,船舶是海洋開(kāi)發(fā)的主要載運(yùn)工具,而且船舶監(jiān)控是沿海各國(guó)保護(hù)國(guó)家海洋權(quán)益和維護(hù)海上安全的一項(xiàng)重要任務(wù)。目前遙感技術(shù)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(shù)在民用和軍用方面有廣泛的應(yīng)用前景。由于遙感技術(shù)的巨大優(yōu)勢(shì),基于遙感影像的海上船舶目標(biāo)提取具有重要意義,成為海洋目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)重要研究方向。本文針對(duì)高分辨率遙感影像進(jìn)行船舶目標(biāo)提取,在查閱國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)基礎(chǔ)上,分析了國(guó)內(nèi)外船舶檢測(cè)與提取的關(guān)鍵技術(shù)與現(xiàn)狀,設(shè)計(jì)了一套面向?qū)ο蟮奶崛∷惴鞒�；�?yōu)化設(shè)計(jì)了面向?qū)ο蟠疤崛〉墓ぷ髁鞒�、常用方法和關(guān)鍵技術(shù)。本文針對(duì)面向?qū)ο蟠澳繕?biāo)提取,在分割過(guò)程中引入多尺度分割方法,通過(guò)對(duì)多尺度分割原理的研究,詳細(xì)分析了影響分割結(jié)果的參數(shù),提出船舶目標(biāo)提取的指導(dǎo)參數(shù),通過(guò)實(shí)驗(yàn)運(yùn)用最大面積法確定了船舶目標(biāo)的最佳分割尺度,并取得了很好的分割結(jié)果。之后,對(duì)于分割后影像對(duì)象具有多維特征的情況,為了成功提取船舶目標(biāo)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(xì)分析了模糊分類的三個(gè)關(guān)鍵步驟。在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中認(rèn)真分析遙感影像中船舶目標(biāo)的特征,總結(jié)出船舶提取的分類特征集合。采用了適當(dāng)?shù)奶卣麟`屬度函數(shù),通過(guò)多次實(shí)驗(yàn)對(duì)比和改進(jìn)確定了最佳提取特征集合,并取得了滿意的提取結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該提取算法能夠準(zhǔn)確地提取出海上船舶目標(biāo),提取準(zhǔn)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?biāo)提取方法有效地提取了高分辨率影像中的船舶目標(biāo)。利用高分辨率光學(xué)遙感影像進(jìn)行海上船舶目標(biāo)檢測(cè)與提取為我國(guó)海上船舶監(jiān)控、海洋權(quán)益保護(hù)等提供了新的技術(shù)手段,具有重要意義。
【關(guān)鍵詞】：高分辨率 多尺度分割 模糊分類 船舶提取
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：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(cè)提取國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-14
• 1.3 論文技術(shù)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(shù)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(biāo)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(shì)31
• 3.3.3 面向?qū)ο蠓诸惣夹g(shù)31-37
• 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(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及實(shí)驗(yàn)區(qū)域介紹38-40
• 4.1.1 實(shí)驗(yàn)區(qū)域介紹38-39
• 4.1.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介39-40
• 4.2 影像預(yù)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(tái)簡(jiǎn)介43
• 4.3.2 多尺度分割實(shí)驗(yàn)43-51
• 4.4 船舶目標(biāo)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(biāo)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(xiàn)64-69
• 致謝69-70
• 作者簡(jiǎn)介70

【相似文獻(xiàn)】

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