紅外成像技術(shù)依靠其隱蔽性強(qiáng)、晝夜可視、反映溫度特性等優(yōu)勢,成為了目標(biāo)探測和識別的重要手段。隨著科技的發(fā)展,遙感探測器的空間分辨率和光譜分辨率得到了進(jìn)一步提升。但是由于紅外衍射限和硬件成本的限制,紅外圖像的分辨率普遍偏低、噪聲較大、紅外小目標(biāo)邊緣模糊、紋理不清晰,為紅外目標(biāo)的精準(zhǔn)檢測和識別帶來了巨大的困難。針對此問題,本文提出了基于學(xué)習(xí)的紅外遙感超分辨率目標(biāo)識別（Super Resolution Object Recognition,SROR）算法。首先利用軟件技術(shù)提高紅外遙感圖像的分辨率,再用目標(biāo)識別算法對重建后的小目標(biāo)進(jìn)行檢測識別。為了提升紅外遙感圖像的重建結(jié)果,利用傳感器下采樣仿真模型模擬紅外圖像退化過程,將退化后的紅外數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練超分辨率網(wǎng)絡(luò)WDSR。為了提升紅外小目標(biāo)檢測的準(zhǔn)確度,改進(jìn)了Faster RCNN,利用遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行訓(xùn)練,改進(jìn)后的網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)檢測效果明顯提升。通過將超分辨率重建和目標(biāo)識別網(wǎng)絡(luò)的結(jié)合,目標(biāo)的檢測準(zhǔn)確度達(dá)到88.59%,召回率達(dá)到了81.45%。本輪文主要的工作和創(chuàng)新之處如下:1)提出了基于稀疏編碼的紅外顯著區(qū)域超分辨率重建算法（Sr SR）。本文基于稀疏... 

【文章來源】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所)上海市

【文章頁數(shù)】：151 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖像退化過程

第1章緒論9圖1.2Itti視覺顯著度模型結(jié)構(gòu)Figure1.2Ittisaliencymodel目前在該模型的基礎(chǔ)上有多種改進(jìn)形式包括Walther[39]的SaliencyToolbox（STB），F(xiàn)rintrop[40]用于視覺物體檢測的計(jì)算注意系統(tǒng)（Visualobjectdetectionwithacomputationalattentionsystem，VOCUS）等。在圖像的頻率域研究顯著信息是計(jì)算顯著度的另一類有效方法。Hou等[41]首先提出頻譜殘差法（SpectralResidual，SR），將頻率域空間統(tǒng)計(jì)的異常值區(qū)域作為顯著區(qū)域。首先通過傅里葉變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻率域，然后對幅度值進(jìn)行局部均值濾波，然后用原始的幅度值減去中值濾波后的結(jié)果，通過傅里葉逆變換將結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化到空間域得到顯著圖像。隨后Guo等[42]發(fā)現(xiàn)，舍棄輸入圖像的幅度譜只保留相位譜信息能夠更好的進(jìn)行顯著度預(yù)測，該方法稱為相位譜傅里葉變換(Phasespectrumof

深度學(xué)習(xí)算法實(shí)驗(yàn)效果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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[2]復(fù)雜場景遙感圖像目標(biāo)檢測方法研究[D]. 張國敏.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2010

碩士論文
[1]基于學(xué)習(xí)的紅外云圖超分辨率重建算法研究[D]. 蘇錦程.中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所) 2018



本文編號：3454817