作為對地觀測的一個重要手段,遙感影像解譯是一個受國內(nèi)外學(xué)者重點(diǎn)關(guān)注的研究方向。同時,隨著國內(nèi)外大量高分辨率遙感衛(wèi)星的發(fā)射,各國的研究人員紛紛投入到基于高分辨率遙感影像的圖像解譯工作中來。遙感影像分辨率的日益提升,在使得獲取到的地物信息更加精細(xì)的同時,也增加了觀測機(jī)構(gòu)對于基于目標(biāo)層面的圖像解譯需求。同時,目標(biāo)特征庫作為高分辨率遙感影像解譯的重要組成部分,其合理性會影響整體解譯過程的準(zhǔn)確性以及效率。因此本文圍繞多源遙感影像區(qū)域動態(tài)目標(biāo)特征庫展開研究,主要從其組成、建立方法以及應(yīng)用前景三方面進(jìn)行介紹,具體研究內(nèi)容如下所示:首先,針對多源遙感影像區(qū)域目標(biāo)特征庫本文介紹其中包含的目標(biāo)特征種類及提取方法。針對光學(xué)圖像,本文主要介紹了三種經(jīng)典的目標(biāo)特征（幾何特征,不變矩特征以及紋理特征）,而對于高分辨率SAR圖像,經(jīng)典的目標(biāo)特征僅從圖像角度出發(fā),而未利用SAR圖像的本質(zhì)特性。因此,本文側(cè)重研究了已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于目標(biāo)重建的高分辨率SAR圖像電磁散射特征,并在目標(biāo)特征庫中代替紋理特征。最終將兩種數(shù)據(jù)源得到的目標(biāo)特征構(gòu)造成一個目標(biāo)多維度特征。其次,本文介紹了多源遙感影像區(qū)域目標(biāo)特征庫的建立過程。目標(biāo)提取是... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：74 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

目標(biāo)圖像提取過程

圖 2-3 不同旋轉(zhuǎn)角度的 BMP2 不變矩特征曲線表 2-2 不同旋轉(zhuǎn)角度下 BMP2 的不變矩特征 2 3 4 5 6 7 11.876 2.221 2.798 5.311 4.022 5.478 3.071 1.197 2.092 2.549 4.876 4.642 5.151 3.289 1.292 3.642 3.645 7.292 4.412 8.333 3.333

a) 航母目標(biāo) b) 民用船只圖 2-4 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表 2-3 紋理特征提取結(jié)果ASM CON COR ENT IDa) 0.3977 556.3998 0.9407 5.5228 0.6b) 0.8939 78.0397 0.9783 0.8927 0.9

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]PCA、ICA和Gabor小波決策融合的SAR目標(biāo)識別[J]. 宦若虹,張平,潘赟.  遙感學(xué)報. 2012(02)
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博士論文
[1]多源遙感影像融合及其應(yīng)用研究[D]. 劉金梅.中國海洋大學(xué) 2014
[2]高光譜圖像的分類技術(shù)研究[D]. 何同弟.重慶大學(xué) 2014
[3]海面鹽度多源遙感協(xié)同反演方法研究[D]. 周博天.中國地質(zhì)大學(xué)（北京） 2013
[4]SAR圖像目標(biāo)特征提取與分類方法研究[D]. 計(jì)科峰.中國人民解放軍國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2003

碩士論文
[1]基于視覺顯著性的遙感圖像飛機(jī)檢測算法研究[D]. 張文杰.華中科技大學(xué) 2016
[2]高分辨率SAR圖像特征提取與模式檢索研究[D]. 余雅丹.電子科技大學(xué) 2016
[3]高分辨率可見光遙感圖像艦船目標(biāo)識別方法研究[D]. 于鵬.吉林大學(xué) 2011
[4]高分辨率SAR圖像復(fù)雜目標(biāo)屬性散射中心特征提取[D]. 張愛兵.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009



本文編號：3244714