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基于張量的多光譜圖像云檢測與在軌實時處理研究

發(fā)布時間:2024-07-11 06:17
  遙感圖像處理技術廣泛應用于軍事國防和民用經濟建設領域,得益于航天遙感對地觀測技術的迅猛發(fā)展。如今的光學成像衛(wèi)星的遙感圖像具有分辨率高、覆蓋面寬、細節(jié)豐富等優(yōu)點,同時這些優(yōu)勢也意味著成像的數(shù)據(jù)量非常巨大,海量的數(shù)據(jù)會造成更大的數(shù)傳壓力,極大地延誤了遙感信息的時效性。云通常覆蓋了地球的近三分之二的區(qū)域,海洋比陸地上有更多的云層覆蓋。云層阻擋地面特征的光線到達傳感器系統(tǒng),嚴重阻礙了光學遙感衛(wèi)星獲取有效信息,造成星上存儲資源冗余,增加了數(shù)傳壓力。隨著集成芯片產業(yè)的快速發(fā)展,人工智能、深度學習與基于嵌入式系統(tǒng)的實時識別已經在地面應用中得到實現(xiàn)。具有人工智能識別功能的嵌入式實時處理相機是未來星載相機發(fā)展的重要方向。智能相機可以對數(shù)據(jù)進行在軌實時處理,比如實現(xiàn)星上目標實時檢測功能,剔除被厚云層覆蓋或者平靜海面等無效信息,提取艦船或者飛機等有效軍事目標信息。在一個數(shù)傳窗口內,大幅度縮減冗余信息量,提高數(shù)據(jù)使用效率,減少數(shù)傳壓力,從而實現(xiàn)如下目的:大型軍事目標實時偵察,跟蹤監(jiān)視其活動情況,掌握敏感地區(qū)海上大型軍事力量的部署與目標動向。所以,實現(xiàn)在軌實時云檢測處理在軍事或商業(yè)衛(wèi)星領域均有重要的實際應用價值...

【文章頁數(shù)】:163 頁

【學位級別】:博士

【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 高空間分辨率多光譜光學遙感圖像的特點
    1.3 多光譜遙感圖像的描述方式
    1.4 基于多光譜圖像的云檢測算法
    1.5 嵌入式處理平臺的現(xiàn)狀與特點
    1.6 遙感圖像在軌云檢測處理面臨的問題和挑戰(zhàn)
    1.7 論文的研究內容和組織結構
第2章 基于張量的多光譜圖像表示與機器學習方法
    2.1 引言
    2.2 張量及相關概念
        2.2.1 張量的定義
        2.2.2 張量指標和分量的符號
        2.2.3 張量的積
        2.2.4 張量距離測量
        2.2.5 結構張量
        2.2.6 張量分解
    2.3 基于張量的機器學習方法
    2.4 支持規(guī)范張量訓練機
    2.5 實驗分析
    2.6 本章小結
第3章 基于特征加權小波融合的超像素分割
    3.1 引言
    3.2 超像素分割算法
        3.2.1 基于圖論的能量優(yōu)化方法
        3.2.2 基于梯度下降的特征優(yōu)化方法
    3.3 基于特征加權小波融合的超像素分割算法
        3.3.1 灰度級相關度量
        3.3.2 差異估計度量
        3.3.3 平均加權求和圖像
        3.3.4 高斯徑向基函數(shù)核
        3.3.5 特征加權函數(shù)定義
        3.3.6 小波變換融合
    3.4 實驗與分析
        3.4.1 主觀性能分析
        3.4.2 客觀性能分析
    3.5 本章小節(jié)
第4章 基于張量的Gabor紋理能量云檢測方法
    4.1 引言
    4.2 云檢測方法
        4.2.1 基于空間的方法
        4.2.2 基于時間的方法
        4.2.3 混合的方法
    4.3 基于Gabor紋理能量的云檢測方法
        4.3.1 多光譜特征
        4.3.2 Gabor能量特征
        4.3.3 算法步驟
    4.4 實驗與分析
    4.5 本章小結
第5章 基于FPGA的快速張量運算架構
    5.1 引言
    5.2 處理模塊系統(tǒng)架構
    5.3 基于FPGA的張量內積與外積架構的設計與實現(xiàn)
    5.4 基于FPGA的張量分解與重構架構的設計與實現(xiàn)
    5.5 實驗與分析
    5.6 本章小結
第6章 FPGA與多核DSP硬件處理平臺
    6.1 引言
    6.2 FPGA與多核DSP硬件處理平臺的框架功能
    6.3 FPGA與多核DSP硬件處理平臺的性能分析
        6.3.1 SRIO數(shù)據(jù)接口性能分析
        6.3.2 FPGA的 DDR存儲速率測試
    6.4 FPGA與多核DSP硬件處理平臺的超高速CameraLink接口
        6.4.1 超高速CameraLink接口交叉驗證步驟
        6.4.2 實驗結果與分析
        6.4.3 結論
    6.5 在軌云檢測算法在硬件平臺上的架構
    6.6 實驗與分析
    6.7 本章小結
第7章 總結與展望
    7.1 論文總結及主要創(chuàng)新點
    7.2 后續(xù)工作展望
參考文獻
致謝
作者簡歷及攻讀學位期間發(fā)表的學術論文與研究成果



本文編號:4005369

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