大数据量复杂背景下桥梁水坝目标快速识别

摘要

对桥梁水坝这两类目标的识别，在民用上可以帮助地质灾害监测，在军事上可以快速发现临时桥梁，协助精确制导并且在打击后评估打击效果。研究如何在航拍或遥感图像中检测此类目标具有重要的实际意义和应用价值。本文以桥梁水坝以及河流的图像特征为基础，围绕可见光遥感图像中桥梁水坝的检测与特征提取开展研究。
　　首先，本文实现了针对大幅面高分辨率遥感图像的预处理。针对图像数据量大，处理时间长，同时目标在图像中占比过小难以检测的问题，提出了在图像预处理阶段，通过检测图像中各个子区域灰度分布形态筛选存在河流的子图像，减少后续运算量的方法。
　　其次，本文提出了一种改进的针对水域目标的分割方法。遥感图像地物信息复杂，难以完整准确地分割目标，这是整个识别过程的难点。针对这一问题，本文在研究遥感图像灰度分布特征的基础上，认为其统计直方图符合混合高斯模型，提出了基于检验假设和参数估计的阈值分割方法。在研究基于边缘概率的轮廓检测算法的基础上，本文提出了通过改变算子的几何结构改善对角点的检测，提出了以均值距离函数更合理地计算轮廓强度，提出了以加权直方图改善对亮度不均匀图片的检测。这几项改进除了能应用于遥感图像，有利于目标识别的完成，也可以作为一般性的方法改善对普通可见光图像的轮廓检测。
　　在准确分割水域目标的基础上，本文实现了对桥梁水坝轮廓的检测。直接利用目标轮廓的直线特征对全图做 Hough变换存在虚警率偏高、计算量大的问题。本文提出了利用目标的几何与连通域特性快速实现定位的算法。针对遥感图像中背景复杂，大量存在形似目标的问题，本文提出了利用目标与河岸线的关系，通过检测形似目标对河岸线轮廓的影响排除伪目标的方法。实验证明所做出的改进对检测准确度和处理速度均有改善。
　　在成功识别目标的基础上，本文进一步研究了针对桥梁水坝目标的毁伤分析。本文提出了更适合表示桥梁通过能力的毁伤评价标准。相对于常见的毁伤面积占比标准，提出的标准更具备实际意义。

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第一章 绪 论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.3论文主要研究内容

1.4论文章节安排

第二章 目标识别流程和预处理

2.1 引言

2.2 对目标和图像特征的研究

2.3 目标的先验知识

2.4 目标识别整体流程

2.5 图像的预处理

2.6 图像的切割与筛选

2.7 本章小结

第三章 结合轮廓检测和像素聚类的分割算法

3.1 引言

3.2 基于聚类的分割方法

3.3 图像轮廓检测算法

3.4 聚类分割与边缘检测的结合

3.5 本章小结

第四章 基于直线基元提取的目标检测

4.1 引言

4.2 基于局部连通域数量的ROI分割

4.3 基于河岸线轮廓计数的目标识别

4.4 基于累计概率霍夫变换的线基元提取及特征提取

4.5 结果分析

4.6 本章小结

第五章 毁伤分析

5.1 引言

5.2 图像配准

5.3 毁伤区域分割

5.4 毁伤评估算法

5.5 实验结果及分析

5.6 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间取得的成果