本文關(guān)鍵詞：窗口融合特征對(duì)比度的光學(xué)遙感目標(biāo)檢測(cè)

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【摘要】：提出了一種基于窗口融合特征對(duì)比度的光學(xué)遙感目標(biāo)檢測(cè)方法。首先,在訓(xùn)練圖像上生成大量不同尺寸的滑動(dòng)窗,計(jì)算了各窗口的多尺度顯著度、仿射協(xié)變區(qū)域?qū)Ρ榷取⑦吘壝芏葘?duì)比度以及超像素完整度4項(xiàng)特征分值,在確認(rèn)集上基于窗口重合度和后驗(yàn)概率最大化學(xué)習(xí)各個(gè)特征的閾值參數(shù)。然后,采用Naive Bayes框架進(jìn)行特征融合,并訓(xùn)練分類器。在目標(biāo)檢測(cè)階段首先計(jì)算測(cè)試圖像中各窗口的多尺度顯著度分值,初步篩選出顯著度高且符合待檢測(cè)目標(biāo)尺寸比例的部分窗口。然后計(jì)算初選窗口集的其余3項(xiàng)特征,再根據(jù)訓(xùn)練好的分類模型計(jì)算各個(gè)窗口的后驗(yàn)概率。最后,挑選出局部高分值的候選區(qū)域并進(jìn)行判斷合并,得到最終目標(biāo)檢測(cè)結(jié)果。針對(duì)飛機(jī)、油罐、艦船等3類遙感目標(biāo)的檢測(cè)結(jié)果顯示:4類特征在單獨(dú)描述3類目標(biāo)時(shí)表現(xiàn)出的性能各有差異,最高檢測(cè)準(zhǔn)確率為74.21%~80.32%,而融合方案能夠綜合考慮目標(biāo)自身特點(diǎn),準(zhǔn)確率提高至80.78~87.30%。與固定數(shù)量滑動(dòng)窗方法相比,準(zhǔn)確率從約80%提高到約85%,虛警率從20%左右降低為3%左右。最終高分值區(qū)域數(shù)降低約90%,測(cè)試時(shí)間減少約25%。得到的結(jié)果顯示該方法大大提高了目標(biāo)檢測(cè)精度和算法效率。
【作者單位】： 西安石油大學(xué);中國科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所;中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中國科學(xué)院電子學(xué)研究所;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(No.41301480;No.41301382) 陜西省自然科學(xué)基礎(chǔ)研究計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.2014JQ5181) 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃資助項(xiàng)目(No.14JK1573)
【分類號(hào)】：TP751
【正文快照】： 3.中國科學(xué)院空間信息處理與應(yīng)用系統(tǒng)技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京100190;4.中國科學(xué)院電子學(xué)研究所,北京100190)1引言近年來,遙感圖像的數(shù)據(jù)來源不斷擴(kuò)展,數(shù)據(jù)量不斷增加,波譜、空間和時(shí)間分辨率不斷提高,使得遙感傳感器采集并傳輸?shù)降孛娴膱D像數(shù)據(jù)量急劇增加。大量遙感圖像數(shù)據(jù)為數(shù)

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