光學遙感圖像因其成像清晰、圖像細節(jié)內(nèi)容豐富、直觀易理解等特點,倍受人們的關注。光學遙感圖像目標檢測與識別是遙感圖像智能理解領域中的熱點研究課題,具有非常重要的實際應用價值。艦船作為海上運輸載體,是海洋資源開發(fā)、海上交通運輸、海洋軍事行動等海上活動的重要工具,通過光學遙感圖像對其進行自動檢測具有重大意義。本文提出一種基于素描信息的光學遙感圖像艦船檢測方法,全文的主要工作如下:（1）提出一種基于素描信息和超像素分割的光學遙感圖像海陸分割方法。首先,根據(jù)光學遙感圖像的素描圖生成結構區(qū)域圖,利用海陸先驗信息對結構區(qū)域圖中的結構區(qū)域和非結構區(qū)域進行海陸類別標記,得到粗分割結果圖;接著,對光學遙感圖像進行超像素分割;然后,根據(jù)粗分割結果圖和超像素的方差與局部海陸信息對超像素進行海陸類別標記;最后,使用提出的超像素二分裂算法對沿海陸地超像素進行二分裂,并對分裂得到的超像素海陸類別重新標記實現(xiàn)海岸線的精確定位,得到最終海陸分割結果。實驗表明該方法分割準確率高,對不同場景的光學遙感圖像具有很好的魯棒性。（2）提出一種基于改進Selective Search算法的光學遙感圖像艦船無監(jiān)督檢測方法。首先,提出... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學位級別】：碩士

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摘要
ABSTRACT
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第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 艦船檢測的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 海陸分割
        1.2.2 艦船目標檢測
        1.2.3 艦船輪廓提取
    1.3 光學遙感圖像艦船檢測的難點
    1.4 視覺計算理論和素描模型
        1.4.1 Marr視覺計算理論
        1.4.2 初始素描模型
    1.5 論文的主要內(nèi)容安排
第二章 基于素描信息和超像素分割的光學遙感圖像海陸分割
    2.1 引言
    2.2 基于素描信息和超像素分割的海陸分割算法
        2.2.1 結構區(qū)域圖的生成與分析
        2.2.2 海陸區(qū)域粗分割
        2.2.3 海陸邊界精確劃分
    2.3 實驗結果與分析
        2.3.1 算法各功能模塊實驗結果與分析
        2.3.2 對比算法實驗結果與分析
    2.4 本章小結
第三章 基于改進Selective Search算法的光學遙感圖像無監(jiān)督艦船檢測
    3.1 引言
    3.2 Selective Search算法
    3.3 基于改進Selective Search算法的光學遙感圖像艦船候選區(qū)域提取算法
        3.3.1 Selective Search算法的局限與不足
        3.3.2 改進Selective Search算法
        3.3.3 算法描述
    3.4 基于先驗信息的無監(jiān)督艦船識別
    3.5 實驗與分析
        3.5.1 艦船候選區(qū)域提取實驗與分析
        3.5.2 艦船識別實驗與分析
    3.6 本章小結
第四章 基于素描分析的艦船輪廓提取算法
    4.1 引言
    4.2 基于素描分析的艦船輪廓提取
        4.2.1 艦船外圍素描線段提取
        4.2.2 艦船輪廓生成
    4.3 本章算法描述
    4.4 實驗與分析
    4.5 本章小結
第五章 工作總結與展望
    5.1 本文工作總結
    5.2 未來工作展望
參考文獻
致謝
作者簡介


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于船頭特征提取和輪廓定位的港口艦船檢測[J]. 吳飛,汪渤,周志強,李筍.  北京理工大學學報. 2018(04)
[2]基于多源遙感衛(wèi)星的海面艦船目標檢測方法[J]. 孫越嬌,雷武虎,胡以華,趙楠翔,任曉東.  激光與紅外. 2018(02)
[3]基于視覺顯著模型的遙感圖像艦船快速檢測[J]. 孫越嬌,雷武虎,胡以華,趙楠翔,任曉東.  激光技術. 2018(03)
[4]基于港口匹配和海域分割的靠岸艦船檢測方法[J]. 王岳環(huán),秦小娟,韋海萍,鄭智輝.  華中科技大學學報(自然科學版). 2017(10)
[5]基于多尺度多特征視覺顯著性的海面艦船檢測[J]. 丁鵬,張葉,賈平,常旭嶺.  光學精密工程. 2017(09)
[6]含噪光學遙感圖像海面弱小艦船目標檢測[J]. 宋明珠,曲宏松,金光.  光學學報. 2017(10)
[7]基于視覺顯著性的無監(jiān)督海面艦船檢測與識別[J]. 徐芳,劉晶紅,曾冬冬,王宣.  光學精密工程. 2017(05)
[8]基于SIFT特征的港口內(nèi)艦船檢測方法[J]. 楊光,蔚鵬志,鄧翔.  電子技術與軟件工程. 2017(05)
[9]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的遙感圖像艦船目標檢測[J]. 黃潔,姜志國,張浩鵬,姚遠.  北京航空航天大學學報. 2017(09)
[10]基于二次分割的港口艦船目標檢測方法[J]. 王方超,張旻,宮麗美,陳衛(wèi).  探測與控制學報. 2016(06)

博士論文
[1]基于素描模型和可控核函數(shù)的SAR圖像相干斑抑制[D]. 武杰.西安電子科技大學 2015

碩士論文
[1]基于Primal Sketch Map和語義信息分類的SAR圖像分割[D]. 袁嘉林.西安電子科技大學 2013



本文編號：3071116