本文關(guān)鍵詞：高分辨率光學(xué)遙感圖像中典型人造目標(biāo)檢測技術(shù)研究　出處：《中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：近年來,隨著圖像傳感器技術(shù)和航空航天事業(yè)的高速發(fā)展和進(jìn)步,高分辨率遙感圖像被廣泛應(yīng)用于分別以軍事安全和民用服務(wù)為目的的不同領(lǐng)域中,逐漸成為計算機(jī)視覺與模式識別領(lǐng)域的研究熱點。遙感衛(wèi)星數(shù)量的急劇增多,和衛(wèi)星重訪周期的縮短使得獲取的遙感圖像數(shù)據(jù)量劇增,而遙感圖像分辨率的顯著提高,在為用戶提供更多感興趣目標(biāo)信息的同時,也帶來了更復(fù)雜的背景信息。因此,如何高效準(zhǔn)確的從高分辨率遙感圖像中提取出感興趣的目標(biāo)—尤其是與人類活動密切相關(guān)的人造目標(biāo),成為影響遙感圖像應(yīng)用的至關(guān)重要而又亟待解決的難題。由于傳統(tǒng)的人工判讀方式提取人造目標(biāo)的方法,無論是在檢測效率上還是在檢測精度上都無法滿足當(dāng)前應(yīng)用的需求,因此,利用可靠的目標(biāo)檢測算法,實現(xiàn)遙感圖像中人造目標(biāo)的自動檢測,是當(dāng)前遙感圖像處理的主要發(fā)展方向,具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。本文首先對現(xiàn)有的人造目標(biāo)檢測方法進(jìn)行分析和歸納,并比較和總結(jié)了當(dāng)前主要檢測方法的優(yōu)缺點,以高分辨率光學(xué)遙感圖像為研究對象,深入研究了有關(guān)典型人造目標(biāo)的目標(biāo)特性,實現(xiàn)了大幅面高分辨率遙感圖像中人造目標(biāo)的快速自動檢測,取得了一些有價值的研究成果。本文主要的創(chuàng)新性研究工作及研究成果如下:1.研究分析了高分辨率光學(xué)遙感圖像及其典型人造目標(biāo)的特點,總結(jié)了遙感圖像目標(biāo)檢測算法的一般流程,并詳細(xì)闡述了檢測流程中的各項關(guān)鍵技術(shù),如候選目標(biāo)區(qū)域的提取,特征提取以及目標(biāo)的判別確認(rèn)等,為典型人造目標(biāo)檢測算法的提出提供了理論參考依據(jù)。2.在對特定目標(biāo)的單類人造目標(biāo)檢測算法研究中,本文重點研究了大幅面光學(xué)遙感圖像中的艦船檢測問題,提出了一種快速精確的艦船目標(biāo)檢測方法。該方法首先在基于最大對稱環(huán)繞顯著性檢測的基礎(chǔ)上,結(jié)合一種基于元胞自動機(jī)的同步更新機(jī)制完成目標(biāo)候選區(qū)域的提取;然后,根據(jù)艦船目標(biāo)的固有特性,對方向梯度直方圖特征進(jìn)行改進(jìn),提出一種新的表征艦船特性的邊緣-方向梯度直方圖特征(Edge Histogram Orientation of Gradient,簡稱E-HOG特征),將其與形狀特征相融合構(gòu)造了一種與艦船目標(biāo)尺寸無關(guān)的特征向量,對艦船目標(biāo)進(jìn)行描述,最后,通過Ada Boost分類器完成目標(biāo)的最終判別確認(rèn)。在大量的實際遙感圖像數(shù)據(jù)中進(jìn)行實驗,結(jié)果表明,本文的檢測算法,不僅能夠快速的檢測出大幅面光學(xué)遙感圖像中的艦船目標(biāo),且檢測精度為97.2%,檢測性能優(yōu)于目前主流的艦船檢測算法。3.針對高分辨率光學(xué)遙感圖像中多類人造目標(biāo)的檢測問題,根據(jù)自然物體和人造目標(biāo)在幾何外形上表現(xiàn)出的不同特性,在對傳統(tǒng)的相位編組直線段提取算法和k-means聚類算法改進(jìn)的基礎(chǔ)上,提出了一種K-means聚類和幾何特征相結(jié)合的檢測方法。首先,改進(jìn)基于區(qū)域生長的相位編組算法,提出了一種快速的直線段提取和處理算法,并將其用于人造目標(biāo)的幾何特征提取;然后,針對K-means聚類算法容易受到初始聚類中心影響,以及無法根據(jù)實際應(yīng)用需求自動確定聚類個數(shù)K值的問題進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)后的K-means聚類算法對提取的直線段進(jìn)行密度聚類,得到人造目標(biāo)的候選區(qū)域;最后,根據(jù)每個類中的直線段數(shù)目和構(gòu)成的幾何基元情況,進(jìn)行人造目標(biāo)的判定。4.針對多類人造目標(biāo)檢測算法的硬件實現(xiàn)進(jìn)行了研究與探索。首先根據(jù)FPGA的芯片特點對檢測算法的各個部分進(jìn)行了優(yōu)化與重構(gòu),然后設(shè)計了一種以Xilinx公司Virtex-5系列FPGA(XC5VSX95T)為核心處理器的的算法實現(xiàn)方案。硬件實現(xiàn)方案主要包括圖像預(yù)處理模塊,區(qū)域生長與直線段提取模塊,直線段判別模塊,直線段分類模塊,目標(biāo)判定模塊和DDR2 SDRAM調(diào)度模塊;該方案把輸入的相鄰幀圖像分別存入不同DDR2 SDRAM中,并且每一片外掛的DDR2 SDRAM都有獨(dú)立的數(shù)據(jù)處理模塊;數(shù)據(jù)處理中涉及到三角函數(shù)與反三角函數(shù)的運(yùn)算,采用CORDIC算法和查找表相結(jié)合的方法,保證了算法實現(xiàn)過程的計算精度和實時性。
[Abstract]:In recent years , with the rapid development and progress of image sensor technology and aerospace industry , high - resolution remote sensing images have been widely used in the field of computer vision and pattern recognition . This paper presents a method for detecting multi - class artificial targets in high - resolution optical remote sensing images , which includes image preprocessing module , region growing and line segment extraction module , straight segment discrimination module , straight segment classification module , target decision module and DDR2 SDRAM scheduling module .

【學(xué)位授予單位】：中國科學(xué)院長春光學(xué)精密機(jī)械與物理研究所
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP751

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本文編號：1391007