高分辨率光學(xué)遙感圖像中海洋目標(biāo)檢測技術(shù)的研究.pdf

1、遙感技術(shù)取得了長足的進(jìn)步，己形成了由多種衛(wèi)星為觀測主體的強(qiáng)大觀測系統(tǒng)。隨著眾多的高分辨率星載光學(xué)傳感器的發(fā)射，獲得的遙感數(shù)據(jù)規(guī)模越來越大，圖片具有更清晰的結(jié)構(gòu)信息和紋理信息。由于遙感數(shù)據(jù)規(guī)模的巨大和圖片內(nèi)容信息的豐富，導(dǎo)致傳統(tǒng)算法對海洋目標(biāo)的分割、檢測和識(shí)別更加困難。本文通過分析公開的高分辨率光學(xué)遙感圖片數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，結(jié)合以往的方法，提出了一套海洋目標(biāo)的檢測、識(shí)別算法。本文的研究內(nèi)容如下：
　　 (1)提出了一種利用區(qū)域局部統(tǒng)計(jì)特

2、征差異的海陸分割算法；海陸分割是海洋目標(biāo)識(shí)別、檢測的第一步，為海洋目標(biāo)的正確識(shí)別和檢測奠定了基礎(chǔ)。以往的方法主要是利用像素信息進(jìn)行分割，由于高分辨率圖片內(nèi)容信息的豐富，很多陸地區(qū)域和海洋區(qū)域有著相似的像素灰度，導(dǎo)致這些方法進(jìn)行海陸分割時(shí)產(chǎn)生很多錯(cuò)誤分割，為解決這個(gè)問題，本文提出了一種利用區(qū)域統(tǒng)計(jì)特征差異的海陸分割算法。該算法利用海洋區(qū)域統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行初步分割，然后利用陸地和海洋區(qū)域統(tǒng)計(jì)信息的差異進(jìn)行誤判目標(biāo)的剔除。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法能夠清

3、晰的分割高分辨海洋遙感圖片。解決了傳統(tǒng)算法難以剔除陸地上具有和海洋相似紋理的區(qū)域。該算法沒有運(yùn)用任何圖像形態(tài)學(xué)運(yùn)算，能夠比較完整的保存分割后的圖片的局部細(xì)節(jié)信息，因此該算法不僅實(shí)現(xiàn)了高分辨率光學(xué)海洋圖片的海陸分割，還可以運(yùn)用該算法提取海岸線。
　　 (2)提出了一種處理高分辨率遙感圖像的艦船檢測算法。艦船目標(biāo)是海洋目標(biāo)中最引人關(guān)注的焦點(diǎn)之一。目前的算法主要集中于離岸艦船的檢測。目前離岸艦船檢測算法主要是利用艦船的形狀學(xué)特征，由于

4、高分辨率遙感光學(xué)海洋圖片中離岸艦船輪廓清晰，本文針對離岸艦船提出了一套快速有效的檢測算法。該算法首先利用區(qū)域統(tǒng)計(jì)差異，進(jìn)行海陸分割，然后根據(jù)連通域面積的大小，剔除陸地部分，最后利用艦船的形狀學(xué)特征對離岸艦船進(jìn)行檢測。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法的實(shí)驗(yàn)正確率達(dá)到93％。針對港口內(nèi)艦船的檢測，由于難以找到合適的特征將港口和艦船進(jìn)行分割，目前相關(guān)算法都是利用先驗(yàn)信息剔除港口，這樣也就演化成了離岸艦船的檢測。本文嘗試找到一個(gè)合適的特征針對無先驗(yàn)信息的港

5、口，進(jìn)行艦船檢測，因此本文提出了一個(gè)港口內(nèi)艦船檢測的初步算法。該算法通過3D高度信息的重建，提取出港口內(nèi)高度比岸邊高靠岸艦船。雖然該算法檢測實(shí)用性不是很高，但是針對部分圖片還是取得了不錯(cuò)的效果。
　　 (3)提出一種特定艦船匹配算法。艦船目標(biāo)檢測以后需要進(jìn)一步提取目標(biāo)的深度信息,這就涉及到目標(biāo)的匹配問題。Sift作為一種近年來提出的效果不錯(cuò)的特征提取算法已經(jīng)廣泛運(yùn)用到圖片匹配領(lǐng)域。但是由于衛(wèi)星遙感圖片具有巨大的數(shù)據(jù)量，難以人工的