近年來(lái),隨著遙感技術(shù)的不斷突破,得益于大量的高分辨率遙感衛(wèi)星,光學(xué)遙感影像可獲取更加豐富的信息,船舶檢測(cè)有了更加多樣化的遙感圖像數(shù)據(jù),而隨著日益增加的應(yīng)用需求,更高效、更高識(shí)別能力的光學(xué)遙感船舶檢測(cè)方法具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。為此,本文開(kāi)展了遙感船舶檢測(cè)算法的研究課題,本文算法研究主要包括顯著性候選區(qū)域提取和船舶候選區(qū)域鑒別兩個(gè)方面。首先,本文分析了光學(xué)遙感圖像的特點(diǎn)和顯著性檢測(cè)模型的原理,對(duì)不同特點(diǎn)的光學(xué)遙感圖像和幾種常見(jiàn)的顯著性模型分別進(jìn)行了擬合實(shí)驗(yàn)和顯著性檢測(cè)實(shí)驗(yàn),為后續(xù)的光學(xué)遙感船舶檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。其次,針對(duì)光學(xué)遙感船舶檢測(cè)任務(wù)場(chǎng)景中與海面顏色相似船舶顯著值低的問(wèn)題,本文提出了一種將改進(jìn)FT顯著性檢測(cè)和Hessian邊緣檢測(cè)顯著性模型融合起來(lái)的顯著性候選區(qū)域提取算法。本文先用改進(jìn)FT顯著性檢測(cè)和Hessian矩陣邊緣檢測(cè),分別對(duì)遙感圖像進(jìn)行處理,然后再采用脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將得到的這兩種顯著圖融合成總顯著圖,以提高與海面背景顏色相近船舶的顯著值,從而提取有效的船舶候選區(qū)域切片,并對(duì)該候選區(qū)域切片的尺寸做歸一化操作,便于下一步的檢測(cè)處理。實(shí)驗(yàn)表明,本文算法有效地提高了船舶檢測(cè)... 

【文章來(lái)源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁(yè)數(shù)】：75 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．３?ｌＵｉ顯著性檢測(cè)算法流程圖??Ｆｉｇ．?２．３?Ｉｔｔｉ?ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ?ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ??詳細(xì)的實(shí)現(xiàn)步驟如下所示：??（ｉ）高斯金字塔的建立：??針對(duì)一幅大小為２〃ｘ２ｗ圖像／＾，乃，設(shè)ｓ為金字塔層數(shù)，及表示最底層，即為輸入??的原始圖像，金字塔第ｆ層與第／－Ｉ層的關(guān)系為：??７?ｊ）＝ＺＬ．ｖ?Ｙｌ＝－ｎ?ｗ（ｍ＞?ｉ２ｉ＋ｍ，ｖ＋＾）

均值與高斯平滑后的差值作為顯著性標(biāo)準(zhǔn)，??在處理與海面背景顏色相近船舶時(shí)，該類船舶的顯著值很低，這將會(huì)降低的船舶檢測(cè)精??度。為了提高ＦＴ顯著性模型提取的顯著圖的顯著值，于等人［２７】提出一種改進(jìn)的ＦＴ顯??著性模型，本文以下簡(jiǎn)稱改進(jìn)ＦＴ顯著性模型，雖然此方法提高了?ＦＴ顯著圖中船舶顯??著區(qū)域的顯著值，但是仍未解決與海面背景顏色相近船舶顯著值低的問(wèn)題。為此，本章??提出一種結(jié)合改進(jìn)ＦＴ顯著性檢測(cè)與Ｈｅｓｓｉａｎ矩陣邊緣檢測(cè)的新型顯著模型，從而提取??可靠的船舶候選區(qū)域，算法流程圖如圖３．１所示。??Ｈｅｓｓｉａｎ?Ｉ邊緣顯著．??＾邊緣檢測(cè)．ｎ?圖ｒ￣］???????光ＩＩ感一?一?＿融合一總顯著圖一＾候選區(qū)域??改進(jìn)ＦＴ、Ｗ．?改進(jìn)丨??，Ｉ性計(jì)筧ｎ著閣１??圖３．１?ＦＴＨ顯著性檢測(cè)算法流程圖??Ｆｉｇ．?３．１?Ｆｌｏｗ?ｃｈａｒｔ?ｏｆ?ＦＦＨ?ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍ??？?ｉ?＇??根據(jù)流程圖３．１可知，本章所提算法先根據(jù)改進(jìn)ＦＴ顯著性檢測(cè)和Ｈｅｓｓｉａｎ矩陣邊緣??檢測(cè)得到兩種顯著圖，然后采用ＰＣＮＮ融合策略得到總顯著圖，即頻率調(diào)諧Ｈｅｓｓｉａｎ??（Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－Ｔｕｎｅｄ－ＩＩｅｓｓｉａｎ，?ＦＴＩＩ）顯著圖，從而提取船舶候選區(qū)域。算法的詳細(xì)步驟??將在接下來(lái)的小節(jié)中進(jìn)行論述。??３．１改進(jìn)ＦＴ顯著性檢測(cè)??本節(jié)將針對(duì)改進(jìn)ＦＴ顯著性模型的原理進(jìn)行論述，并選取光學(xué)遙感圖像進(jìn)行顯著性??實(shí)驗(yàn)，對(duì)改進(jìn)ＦＴ顯著圖的不足進(jìn)行分析總結(jié)，為接下來(lái)提出在改進(jìn)ＦＴ顯著性模型的??基礎(chǔ)上引入Ｈｅｓｓｉａｎ矩陣邊緣檢測(cè)，提供了實(shí)驗(yàn)依據(jù)。??３．１．１改進(jìn)ＦＴ顯著

?基于顯著性候選區(qū)域的遙感船舶檢測(cè)???著區(qū)域的顯著值，于等人［２７］在ＦＴ算法的基礎(chǔ)上，先將各顏色分量所對(duì)應(yīng)的顯著值進(jìn)行??歸一化處理，然后再線性組合得到最終的顯著圖，計(jì)算過(guò)程如式（３．１）？（３．３）所示：??伽）ｍ?（３．１）??ｍａｘ?（ｊ?—?ｗｉｎ［ＳＬ?）??伽）ｙｎ?（３．２）??，剩二?ｎ?（３．３）??式中，和分別為Ｌａｂ顏色空間Ｌ，ａ和Ｚ？通道的歸一化后的??顯著值。最后將各通道歸一化的顯著值進(jìn)行線性組合得到合成后的顯著值，獲得最終的??顯著圖計(jì)算過(guò)程如下：??；＝?（ｘ，ｊ）?＋?＾；（＾ｊ）＋＾；?（ｘ，ｙ）?（３＿４）??３．?１．２顯著性實(shí)驗(yàn)??為了與ＦＴ顯著性模型進(jìn)行對(duì)比分析，本次實(shí)驗(yàn)的光學(xué)遙感圖像仍然采用２．４節(jié)的??實(shí)驗(yàn)圖像。??實(shí)驗(yàn)—：：：?，??復(fù)雜海琬的光學(xué)遙感圖像的對(duì)此實(shí)驗(yàn)，結(jié)果如圖：３．２和圖３：３所親：Ｉ．?＇?？??，?．．?＇？?．＇丨?’；???ｓ??，?．？?■??Ｉ?１?？???Ｌ?＇?”?ｉ??ＨＨＨ??１）?ＦＴ顯著圖?２）?改進(jìn)ＦＴ顯著圖??１）?ＦＴ?Ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｍａｐ?２）?Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ?ＦＴ?ｓａｌｉｅｎｃｙ?ｍａｐ??圖３．２兩種算法顯著圖對(duì)比結(jié)果??Ｆｉｇ．?３．２?Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ?ｒｅｓｕｌｔｓ?ｏｆ?ｓａｌｉｅｎｔ?ｇｒａｐｈｓ?ｏｆ?ｔｈｅ?ｔｗｏ?ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ??－２６?－??

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3238550