隨著航天遙感技術(shù)的迅猛發(fā)展,遙感圖像處理技術(shù)被廣泛應(yīng)用于國防建設(shè)和經(jīng)濟(jì)民生建設(shè)領(lǐng)域,尤其是遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別技術(shù)已成為軍事打擊與海洋監(jiān)測(cè)的重要手段。遙感圖像分辨率的提高以及成像幅寬的變大使得遙感圖像數(shù)據(jù)量急劇增加,從如此龐大的數(shù)據(jù)中高效準(zhǔn)確地提取出有用的信息成為了解決問題的關(guān)鍵。為了解決復(fù)雜背景提取目標(biāo)困難、增強(qiáng)遙感目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別技術(shù)的可靠性、緩解數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)的壓力,本文圍繞寬幅高分辨率光學(xué)遙感圖像中艦船與飛機(jī)目標(biāo)的檢測(cè)識(shí)別問題展開了研究�；谌岸喙庾V光學(xué)遙感圖像,論文分析了遙感圖像中典型目標(biāo)的特點(diǎn),設(shè)計(jì)了相應(yīng)的遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)算法,并詳細(xì)闡述了各項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)理論,如目標(biāo)潛在場(chǎng)景提取、目標(biāo)定位、感興趣區(qū)域提取、特征提取等關(guān)鍵技術(shù)。本文通過對(duì)各項(xiàng)技術(shù)的研究與改進(jìn),改善了在寬幅圖像中遙感目標(biāo)檢測(cè)算法運(yùn)算速度慢、檢測(cè)率低的問題。根據(jù)先驗(yàn)知識(shí),艦船會(huì)分布在海洋里,飛機(jī)會(huì)�？吭跈C(jī)場(chǎng)中。在進(jìn)行大幅面下的光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別時(shí),首先對(duì)目標(biāo)出現(xiàn)的潛在場(chǎng)景進(jìn)行提取,可以使目標(biāo)搜索范圍變小。本文對(duì)艦船與飛機(jī)會(huì)出現(xiàn)的潛在場(chǎng)景進(jìn)行了提取——海陸分離與機(jī)場(chǎng)檢測(cè)。海陸分離方面,本文針對(duì)傳統(tǒng)方法只利用全色... 

【文章來源】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所)吉林省

【文章頁數(shù)】：134 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【部分圖文】：

多光譜不同波段遙感圖像

中國科學(xué)院大學(xué)博士學(xué)位論文：寬幅光學(xué)遙感圖像艦船飛機(jī)目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別研究體指數(shù)法在目前大部分傳感器的達(dá)到的波長范圍內(nèi)對(duì)光線具有較強(qiáng)的吸射率，同時(shí)隨著波長的增強(qiáng)此特點(diǎn)更加明顯，如圖 2.2 所示。80nm 范圍內(nèi)的光線反射率為 4%-5%左右；隨著波長增加到 5率下降到 2%-3%左右；當(dāng)波長大于 740nm 時(shí)，所有入射的光吸收，反射率接近 0[58-60]。所以當(dāng)四譜段多光譜進(jìn)行分析時(shí)，最強(qiáng)，近紅外最弱，表現(xiàn)在圖像中就是藍(lán)色譜段圖像水體亮度度最低。但是如果水體中混有一定渾濁物質(zhì)，水體發(fā)射率就會(huì)，如泥沙等會(huì)使發(fā)射率提高。

?宦畚模嚎矸?庋б８型枷窠⒋?苫?勘曇觳饈侗鷓芯?26對(duì)這四幅圖像進(jìn)行 PCA 變換得到主成分變換后的四幅圖像，如圖 2.6 所示。(a) 第一主成分分量(b) 第二主成分分量(c) 第三主成分分量(d) 第四主成分分量圖 2.6 PCA 變換后的主分量圖像Figure 2.6 PCA transformed main component images從圖 2.6 中可以看到，主成分分量圖像中最明顯的是對(duì)比度細(xì)節(jié)的重要部分

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[8]結(jié)合視覺顯著性和空間金字塔的遙感圖像機(jī)場(chǎng)檢測(cè)[J]. 郭雷,姚西文,韓軍偉,程塨,錢曉亮.  西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào). 2014(01)
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博士論文
[1]高分辨率光學(xué)遙感圖像中典型人造目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)研究[D]. 王慧利.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 2017
[2]基于局部不變特征的遙感圖像星上目標(biāo)識(shí)別技術(shù)研究[D]. 陳彥彤.中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所 2017
[3]復(fù)雜背景下的光學(xué)遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 林煜東.西南交通大學(xué) 2017
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[5]合成孔徑雷達(dá)圖像特征提取的方法研究[D]. 魏倩茹.西安電子科技大學(xué) 2016
[6]多光譜成像系統(tǒng)圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 張艷超.中國科學(xué)院研究生院(長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所) 2015
[7]引入上下文信息的可見光遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法研究[D]. 郭軍.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[8]基于序關(guān)系特征描述的高分辨率遙感影像識(shí)別研究[D]. 黃為.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2014
[9]成像光譜儀光學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與像質(zhì)評(píng)價(jià)研究[D]. 方煜.中國科學(xué)院研究生院（西安光學(xué)精密機(jī)械研究所） 2013
[10]大幅面可見光遙感圖像典型目標(biāo)識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究[D]. 韓現(xiàn)偉.哈爾濱工業(yè)大學(xué) 2013

碩士論文
[1]基于遙感影像水體提取方法研究[D]. 張艷超.西北大學(xué) 2016
[2]基于特征融合的遙感圖像飛機(jī)目標(biāo)識(shí)別研究[D]. 付俊.南昌航空大學(xué) 2014
[3]直線提取算法研究[D]. 王旭.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2013
[4]快速凸包計(jì)算實(shí)現(xiàn)及其應(yīng)用[D]. 毛鵬.西安電子科技大學(xué) 2013
[5]基于選擇性視覺注意機(jī)制的遙感圖像機(jī)場(chǎng)檢測(cè)[D]. 王鑫.復(fù)旦大學(xué) 2012
[6]基于多光譜海洋遙感圖像的地物分離方法研究[D]. 吳迪.哈爾濱工程大學(xué) 2012
[7]基于光學(xué)遙感圖像的艦船目標(biāo)自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)[D]. 施鵬.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010
[8]高分辨率可見光遙感圖像港口及港內(nèi)目標(biāo)識(shí)別方法研究[D]. 張振.中國科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2009
[9]遙感影像中的機(jī)場(chǎng)目標(biāo)檢測(cè)[D]. 王永剛.解放軍信息工程大學(xué) 2009
[10]中低分辨率光學(xué)遙感圖像艦船目標(biāo)檢測(cè)算法研究[D]. 李文武.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2008



本文編號(hào)：3280129