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光学遥感图像有效区域在轨实时检测与压缩技术研究
RESEARCH ON VALID REGION ON-BOARDREAL-TIME DETECTION AND COMPRESSIONTECHNOLOGY APPLIED FOR OPTICALREMOTE SENSING IMAGE
摘 要
Abstract
目 录
Contents
第1章 绪论
1.1 课题背景及研究的目的和意义
1.2 光学遥感图像在轨处理发展现状
1.2.1 光学遥感卫星发展现状
1.2.2 在轨检测及压缩应用发展现状
1.3 相关技术研究现状
1.3.1 遥感图像压缩技术
1.3.2 遥感图像云检测技术
1.3.3 遥感图像舰船目标检测技术
1.4 论文研究的主要内容
第2章 遥感图像有效区域在轨实时检测与压缩总体方案
2.1 引言
2.2 遥感图像特性分析
2.2.1 遥感卫星图像成像模式
2.2.2 有云场景图像特性分析
2.2.3 海面场景图像特性分析
2.3 在轨实时检测与压缩总体方案
2.3.1 遥感数据处理流程
2.3.2 在轨实时检测与压缩总体方案
2.4 关键技术分析
2.4.1 云与舰船区域的检测提取
2.4.2 非规则图像在轨压缩
2.4.3 有效区域检测与压缩在轨实时处理
2.5 关键技术验证
2.5.1 指标体系
2.5.2 验证方案
2.6 本章小结
第3章 基于特征空间线性降维的云检测方法
3.1 引言
3.2 云与地物特征提取方法
3.3 基于可分离度的特征降维
3.3.1 基于DB Index准则的特征筛选
3.3.2 基于统计距离的特征筛选
3.4 面向分类性能优化的多维特征降维处理
3.4.1 经典算法问题分析
3.4.2 特征空间线性降维模型
3.4.3 特征降维结果及分析
3.5 基于支持向量数最小化的分类方法
3.5.1 分类性能的影响因素分析
3.5.2 基于支持向量数的性能优化
3.5.3 仿真实验
3.6 本章小结
第4章 基于组件几何特性融合判别的舰船检测方法
4.1 引言
4.2 舰船目标特性及经典算法问题
4.2.1 舰船目标几何特性分析
4.2.2 经典阈值分割算法的问题
4.3 基于组件树分割的疑似区域预检测
4.3.1 组件树定义
4.3.2 A-L准则疑似目标分割
4.4 基于特征距离判别的舰船目标检测算法
4.4.1 舰船目标的不变性特征表征
4.4.2 特征距离判别的目标检测
4.5 仿真实验
4.5.1 与经典阈值分割算法性能比较
4.5.2 与视觉显著性检测算法性能比较
4.5.3 目标检测结果
4.6 本章小结
第5章 非规则图像压缩方法
5.1 引言
5.2 CCSDS图像压缩方法
5.2.1 CCSDS-RICE算法
5.2.2 CCSDS-IDC算法
5.3 非规则图像压缩方法
5.3.1 云剔除策略
5.3.2 基于局部边缘上下文的云区域填充方法
5.3.3 形状自适应SA-CCSDS-IDC方法
5.3.4 海洋目标图像压缩方法
5.4 仿真实验与性能分析
5.4.1 仿真实验图像
5.4.2 压缩性能分析
5.5 本章小结
第6章 星载遥感图像检测压缩处理机研制与测试
6.1 引言
6.2 检测压缩处理机需求分析
6.3.1 处理机架构设计
6.3.2 基于FPGA和DSP高性能处理硬件设计
6.3.3 实时处理软件设计
6.4.1 实验系统
6.4.2 测试用例
6.4.3 实时处理性能测试
6.4.4 检测与压缩性能测试
6.4.5 测试结果分析
6.5 本章小结
结 论
参考文献
攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
个人简历
哈尔滨工业大学;
