基于复杂背景的光学遥感图像舰船目标检测技术

摘要

随着卫星遥感技术的发展,遥感图像数据的获取能力和图像分辨率日益提高。在军事领域和民用领域中,利用光学遥感图像大范围、自动、快速地检测舰船目标有着巨大的应用前景。本文的研究主要基于复杂背景下的光学遥感图像进行自动地舰船目标检测。考虑到实际应用环境的大视场和复杂背景的条件,以提高系统的适应性和实用性为目的,重点研究了舰船目标候选区域检测和舰船目标候选区域鉴别两项关键技术,同时引入视觉注意机制应用于舰船目标检测算法。
　　本文首先介绍了光学遥感图像舰船目标检测技术的应用背景、目的和意义,然后归纳了现今国内外的研究现状,继而设计了舰船目标检测算法整体框架。在舰船目标候选区域检测阶段,针对光学遥感图像的预处理,研究了使用中值滤波器的图像去噪和利用OTSU法的海陆分割算法,借鉴经典CFAR算法思想,引入了双参CFAR算法提取目标候选区域。本文借鉴了人眼视觉注意机制的特性,引入一种基于自适应形态学的快速显著图生成方法,结合杂波率系数来自适应地控制Top-Hat算子的结构元素尺寸,通过一组模拟人眼视觉感知特性的Gabor滤波器组,在有效抑制复杂背景的同时实现舰船目标的检测。在舰船目标候选区域鉴别阶段,总结了现有的主要鉴别技术,引入分类器融合方法对复杂多变的舰船目标候选区域进行有效鉴别。
　　本文在大量光学遥感图像数据的支持下,通过仿真实验多方面地对舰船目标检测系统算法进行分析和验证,结合检测系统实际的应用环境调整算法,保证了整体算法的有效性和适应性。

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第1章 绪论

1.1 课题的目的、背景与意义

1.2 国内、外发展现状

1.3 光学遥感图像舰船目标检测算法设计

1.4 本文内容及章节安排

第2章 光学遥感图像舰船目标检测技术研究

2.1 舰船目标检测算法流程

2.2 光学遥感图像舰船目标检测算法

2.3 本章小结

第3章 舰船目标候选区域检测

3.1 引言

3.2 遥感图像预处理

3.3 海陆分割

3.4 基于滑动窗像素级判决的ROI提取

3.5 本章小结

第4章 基于视觉注意的舰船目标检测技术

4.1 引言

4.2 基于视觉注意的舰船目标检测流程

4.3 基于Top-Hat算子的目标显著性增强

4.4 基于视觉注意焦点的候选目标ROI快速提取

4.5 自适应方向性的Gabor滤波

4.6 实验结果分析

4.7 本章小结

第5章 舰船目标候选区域鉴别

5.1 引言

5.2 舰船目标候选区域鉴别技术研究

5.3 基于决策模板分类器融合的目标候选区域鉴别技术

5.4 本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢