隨著高分辨率光學(xué)衛(wèi)星的高速發(fā)展,遙感影像分辨率顯著提升、光學(xué)衛(wèi)星數(shù)量快速增加、衛(wèi)星重訪(fǎng)周期極大縮短等因素使得高分辨率影像數(shù)據(jù)急劇增加。海量基于對(duì)地觀測(cè)衛(wèi)星的高分辨率光學(xué)遙感影像數(shù)據(jù)被應(yīng)用于以軍事安全和民用服務(wù)為主的不同研究領(lǐng)域中,其中飛行器的自動(dòng)檢測(cè)與識(shí)別一直以來(lái)均是航天領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容和重要組成部分,在偵察、預(yù)警等軍事國(guó)防領(lǐng)域均有重要作用及戰(zhàn)略需求。傳統(tǒng)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)的時(shí)效性很難適應(yīng)海量的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù),其所依賴(lài)的特征表達(dá)均為人工設(shè)計(jì),非常耗時(shí)且強(qiáng)烈依賴(lài)于專(zhuān)業(yè)知識(shí)和數(shù)據(jù)本身特征。此外,在遙感影像中,由于目標(biāo)距離較遠(yuǎn)、在視場(chǎng)中的所占比例小,此類(lèi)方法對(duì)于小目標(biāo)的檢測(cè)依然乏力。而且,由于光照、成像角度及天氣存在多時(shí)相性,少量甚至缺失的邊緣和紋理信息會(huì)對(duì)目標(biāo)的檢測(cè)和識(shí)別帶來(lái)極大的困難和挑戰(zhàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在圖像的深層次的特征提取方面有著傳統(tǒng)方法無(wú)可比擬的先天優(yōu)勢(shì),隨著深度學(xué)習(xí)相關(guān)理論與技術(shù)的不斷發(fā)展,目標(biāo)檢測(cè)和識(shí)別相關(guān)算法得到了飛速發(fā)展,推動(dòng)了計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域應(yīng)用性能的極大提升,為遙感數(shù)據(jù)的解譯提供了新的思路和廣闊的應(yīng)用空間。為此,本論文主要圍繞在保證檢測(cè)速度的前提下對(duì)大面幅的高分辨...

【文章頁(yè)數(shù)】：87 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.7Retinex光照均勻化

第2章高分辨率遙感影像預(yù)處理后涌現(xiàn)了大量的Retinex算法，這些算法一般處理過(guò)程如圖2.6所示，利用Retinex算法對(duì)光照不均勻的影像進(jìn)行處理得到如圖2.7所示結(jié)果。Log入射圖像估計(jì)+EXPS(x,y)S(x,y)L(x,y)....

圖2.9同態(tài)濾波效果圖

(b)亮度較暗的影像處理效果圖2.9同態(tài)濾波效果圖Figure2.9Homomorphicfiltereffect通過(guò)圖2.9的對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，同態(tài)濾波對(duì)于平均灰度值較低的影像處理時(shí)效果顯著。同時(shí)對(duì)于平均灰度值較大的影像進(jìn)行處理時(shí)，影像容易失真，效果不理想。因此需....

圖2.10光照均勻化處理

對(duì)影像的三種方法處理結(jié)果如圖2.10所示。(a)原始影像(b)同態(tài)濾波

圖2.12暗通道去霧效果

(a)原始影像(b)去霧影像圖2.12暗通道去霧效果Figure2.12Darkchanneltofogeffect2.5小結(jié)本章主要研究了光學(xué)遙感影像預(yù)處理過(guò)程，主要包括影像降噪、光照均勻化處理和影像去霧的影像增強(qiáng)方法。通過(guò)圖像處理方法恢復(fù)影像的細(xì)節(jié)信息....

本文編號(hào)：3991577