自海灣戰(zhàn)爭(zhēng)以來(lái),遙感衛(wèi)星作為重要的軍事偵察手段在現(xiàn)代局部戰(zhàn)爭(zhēng)中發(fā)揮重要作用,針對(duì)遙感影像的目標(biāo)檢測(cè)也成為軍事偵察領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)之一。目前,傳統(tǒng)目標(biāo)檢測(cè)算法因低時(shí)效性、弱泛化性已難以適應(yīng)高分辨率遙感影像的處理要求,而基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測(cè)算法在海量數(shù)據(jù)、超強(qiáng)算力的支撐下,正以?xún)?yōu)異的性能成為目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域最受關(guān)注的研究方向。本文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展開(kāi)遙感影像飛機(jī)檢測(cè)的相關(guān)研究,主要內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）制作包含不同型號(hào)飛機(jī)的MA（Military Aircraft）數(shù)據(jù)集。結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行機(jī)制,以影像數(shù)據(jù)多樣、均衡、充足為原則,選取不同時(shí)期、不同地區(qū)、不同成像條件下拍攝的3288張衛(wèi)星遙感機(jī)場(chǎng)影像,制作完成包含殲擊機(jī)、運(yùn)輸機(jī)、轟炸機(jī)、加油機(jī)、預(yù)警機(jī)共5種類(lèi)型10種型號(hào)的飛機(jī)數(shù)據(jù)集。（2）提出基于雙閾值采樣還原的陰影綜合處理算法。認(rèn)真分析遙感影像飛機(jī)陰影的特性,在Lab顏色空間完成飛機(jī)陰影的檢測(cè),并通過(guò)采樣非陰影區(qū)域的像素以還原陰影區(qū)域色調(diào)、紋理等特征。經(jīng)實(shí)驗(yàn)對(duì)比表明,本文提出的算法能更好的消除飛機(jī)陰影,且陰影區(qū)域向非陰影區(qū)域過(guò)度平緩自然。（3）提出基于樣本分布的K-Means算法。該... 

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

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蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像飛機(jī)檢測(cè)技術(shù)研究20影像整體泛白。算法的原理如圖3-3所示：⊕對(duì)數(shù)變換估計(jì)對(duì)數(shù)變換對(duì)數(shù)變換+-S(x,y)s(x,y)L(x,y)l(x,y)r(x,y)R(x,y)圖3-3基于Retinex理論的增強(qiáng)算法原理圖圖3-4三種算法增強(qiáng)效果對(duì)比圖如圖3-4所示，圖3-4（a）為原始影像，整體色調(diào)偏藍(lán)，對(duì)比度和清晰度較低；圖3-4（b）為基于RGB顏色空間進(jìn)行增強(qiáng)后的結(jié)果，影像對(duì)比度、亮度改善明顯，但整體色調(diào)較原始影像略有失真；圖3-4（c）為基于YUV變換空間進(jìn)行增強(qiáng)后的結(jié)果，影像對(duì)比度、亮度有所提高，且色調(diào)與原始影像基本保持一致；圖3-4（d）為基于多尺度Retinex進(jìn)行增強(qiáng)后的結(jié)果，影像亮度得到提高，且有效緩解原始影像色調(diào)失真的問(wèn)題，但是對(duì)比度基本沒(méi)有變化。根據(jù)上述結(jié)果可以

蘭州大學(xué)碩士學(xué)位論文基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遙感影像飛機(jī)檢測(cè)技術(shù)研究23④陰影消除后，對(duì)圖像整體進(jìn)行中值濾波，消除圖像陰影輪廓邊界，并根據(jù)圖像整體質(zhì)量進(jìn)行對(duì)比度和亮度增強(qiáng)處理。圖3-6陰影消除算法對(duì)比圖圖3-6（a）和（b）為原始影像；圖3-6（c）和（d）為本文提出的算法輸出的結(jié)果，在圖中可以看到，陰影區(qū)域基本消除，紋理特征得到較好恢復(fù)，陰影區(qū)與非陰影區(qū)沒(méi)有明顯過(guò)渡；圖3-6（e）和（f）顯示為文獻(xiàn)[45]所介紹的算法輸出的結(jié)果，在圖中可以看出，算法較好的檢測(cè)出陰影區(qū)域，但處理后陰影區(qū)域的紋理特征基本丟失，且陰影區(qū)域與非陰影區(qū)域色調(diào)差異明顯，存在清晰的邊界。


本文編號(hào)：3126555