本文選題：吉林一號衛(wèi)星　切入點：目標識別　出處：《光學精密工程》2017年01期

【摘要】：針對傳統(tǒng)遙感圖像地面目標識別系統(tǒng)圖像獲取周期長,信息實時性差等問題,設計星載目標快速識別系統(tǒng),用于衛(wèi)星在軌快速識別,提出改進的基于快速視網(wǎng)膜關(guān)鍵點(FREAK)的特征匹配識別算法,解決遙感圖像數(shù)據(jù)量大、背景復雜的問題。介紹了星載目標快速識別系統(tǒng)的工作原理,提出簡化的FREAK特征提取模型,將原有算法的七層模型減少為四層,用于快速提取出遙感圖像中目標特征;利用二進制量化空間將高維特征數(shù)據(jù)量化為二維數(shù)據(jù),提高算法的準確度;最后通過匹配,快速識別出遙感目標。實驗結(jié)果表明,識別算法的準確度平均提高2.3%,識別用時縮短約27.8%,滿足遙感衛(wèi)星在軌目標快速識別的要求。
[Abstract]:Aiming at the problems of long image acquisition period and poor real-time information in traditional remote sensing image ground target recognition system, a fast recognition system for satellite in orbit is designed.An improved feature matching algorithm based on Fast Retinal key Point (FREAK) is proposed to solve the problem of large amount of remote sensing image data and complicated background.This paper introduces the working principle of the fast recognition system for spaceborne targets, and puts forward a simplified FREAK feature extraction model, which reduces the original algorithm's seven-layer model to four layers, and is used to quickly extract the target features from remote sensing images.In order to improve the accuracy of the algorithm, the binary quantization space is used to transform the high-dimensional feature data into two-dimensional data. Finally, the remote sensing target is quickly identified by matching.The experimental results show that the accuracy of the recognition algorithm is improved by 2.3, and the recognition time is shortened by about 27.80.It meets the requirements of fast recognition of objects in orbit of remote sensing satellites.
【作者單位】： 中國科學院長春光學精密機械與物理研究所;中國科學院大學;
【基金】：國家863計劃基金資助項目(No.2012AA121502)
【分類號】：TP751

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本文編號：1697101