在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中,隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用,快速獲取高精度的航空遙感影像的手段也越來越豐富。對于傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感影像提取地面目標(biāo),已經(jīng)是極富挑戰(zhàn)性的課題,本人則針對高精度的航空遙感影像中地面目標(biāo)細(xì)節(jié)信息豐富的特點,重點研究了高精度航空遙感影像的分割及航空遙感影像中的車輛及裝甲車輛的提取方法。本文主要研究了以下內(nèi)容:1)首先,本文介紹了幾種傳統(tǒng)的影像分割算法,并對算法進(jìn)行了初步的評價,使用BSD500數(shù)據(jù)庫對本文介紹的算法經(jīng)行了定量的評價,建立了影像分割算法的評價準(zhǔn)則。利用評價準(zhǔn)則對區(qū)域生長法、分水嶺算法、多尺度分割法以及SLIC超像素分割對于遙感影像的分割結(jié)果進(jìn)行了性能評價;2)利用現(xiàn)有的高分辨率航空遙感影像首先對地物進(jìn)行分類提取,并基于提取后的結(jié)果對航空遙感影像中的車輛進(jìn)行提取與分類,為基于航空遙感影像中裝甲車輛的識別與提取奠定了基礎(chǔ);3)基于航空遙感影像的特性對車輛的特征進(jìn)行了描述,分別介紹了車輛在航空遙感影像中表現(xiàn)出的三種不同特征,并基于此分析了裝甲車輛的特征與一般車輛特征的區(qū)別,并選取了裝甲車輛的特征,介紹了無人機(jī)遙感影像中裝甲車輛提取的方法和流程。

【文章頁數(shù)】：69 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景和意義
    1.2 課題研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于遙感影像目標(biāo)提取的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 航空遙感影像中武器裝備目標(biāo)的提取研究現(xiàn)狀
        1.2.3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀
        1.2.4 遙感影像獲取的發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與技術(shù)路線
        1.3.1 研究目標(biāo)
        1.3.2 技術(shù)路線
        1.3.3 研究難點
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
第2章 航空遙感影像分類提取方法研究
    2.1 航空遙感影像的預(yù)處理
    2.2 航空遙感影像分割算法
        2.2.1 傳統(tǒng)的影像分割算法
        2.2.2 SLIC超像素分割算法
        2.2.3 SLIC超像素分割的分割結(jié)果及分割評價
        2.2.4 傳統(tǒng)影像分割算法與SLIC超像素分割算法結(jié)果比較
    2.3 本章小結(jié)
第3章 航空遙感影像中車輛目標(biāo)的提取
    3.1 車輛的分類概述
    3.2 車輛的遙感影像特征
        3.2.1 車輛的電磁波譜特征
        3.2.2 車輛的時相特征
    3.3 車輛目標(biāo)的提取實現(xiàn)
        3.3.1 特征選取
        3.3.2 影像區(qū)域提取
        3.3.3 車輛目標(biāo)的提取
        3.3.4 車輛的速度信息提取方法研究
    3.4 本章小結(jié)
第4章 航空遙感影像中裝甲車輛提取方法研究
    4.1 裝甲車輛的分類
    4.2 航空遙感影像中裝甲車輛提取流程
    4.3 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的裝甲車輛提取實現(xiàn)
        4.3.1 深度學(xué)習(xí)的算法分類
        4.3.2 裝甲車輛目標(biāo)提取
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
致謝
個人簡歷



本文編號：3854359