宽幅光学遥感图像舰船飞机目标检测识别技术研究

来源 :中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) | 被引量 : 10次 | 上传用户:yan983524
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随着航天遥感技术的迅猛发展,遥感图像处理技术被广泛应用于国防建设和经济民生建设领域,尤其是遥感图像的目标检测识别技术已成为军事打击与海洋监测的重要手段。遥感图像分辨率的提高以及成像幅宽的变大使得遥感图像数据量急剧增加,从如此庞大的数据中高效准确地提取出有用的信息成为了解决问题的关键。为了解决复杂背景提取目标困难、增强遥感目标检测识别技术的可靠性、缓解数据传输与存储的压力,本文围绕宽幅高分辨率光学遥感图像中舰船与飞机目标的检测识别问题展开了研究。基于全色及多光谱光学遥感图像,论文分析了遥感图像中典型目标的特点,设计了相应的遥感图像目标检测算法,并详细阐述了各项关键技术理论,如目标潜在场景提取、目标定位、感兴趣区域提取、特征提取等关键技术。本文通过对各项技术的研究与改进,改善了在宽幅图像中遥感目标检测算法运算速度慢、检测率低的问题。根据先验知识,舰船会分布在海洋里,飞机会停靠在机场中。在进行大幅面下的光学遥感图像目标检测识别时,首先对目标出现的潜在场景进行提取,可以使目标搜索范围变小。本文对舰船与飞机会出现的潜在场景进行了提取——海陆分离与机场检测。海陆分离方面,本文针对传统方法只利用全色图像进行海陆分离误差大的问题,利用海水与陆地光谱信息不同的特点,提出一种基于图像多光谱信息的主成分归一化水体指数方法进行海陆分离。为了消除薄云阴影等非主成分分量的干扰,对四谱段多光谱图像进行主成分变换,将变换后的非主成分分量舍弃,然后进行主成分逆变换重构四谱段图像。利用重构的多光谱图像进行归一化水体指数运算,得到海陆分离结果。机场检测方面,本文利用机场跑道的长直线特征进行机场检测。算法改进了直线段密度显著模型,对低分辨率图像进行直线段检测并求取每条直线长度与梯度,然后对每条直线进行长度和梯度加权生成一张加权特征图,特征图中长度越长的直线越显著,然后对每个点的邻域进行高斯分布密度计算,得到直线密度显著图,显著图中值高的区域为机场区域。实验表明,方法具有能够准确提取出目标潜在场景。针对在全局范围中搜索目标运算量大的问题,以及在大幅面低对比度图像中目标定位困难的问题,提出一种基于局部特征排序的自适应目标定位方法。该方法能够定位到所有疑似目标的潜在位置,无漏警出现。首先,对图像进行Harris特征图求取,将特征图看成一幅脉冲突出的图像,脉冲位置即为目标可疑位置;然后利用局部特征排序的自适应阈值检测进行定位点确定;最后,利用Harris特征点团簇现象进行定位点聚类算法将定位点合并得到最终定位点。实验证明,该方法能够快速从大幅面图像中定位到目标的潜在位置,同时对于云层低频区域具有抑制作用。针对遥感图像背景复杂目标提取困难的问题,本文提出了一种结合KL散度与GrabCut模型的分割方法进行目标提取。该方法通过对目标切片的显著性检测,将显著图的二值图进行最小外接矩检测,外接矩的内外区域分别作为构建高斯混合模型的前景与背景区域,如此便解决了GrabCut需要手动选取背景的问题。然后在GrabCut能量方程中加入KL散度约束项,可以很好地解决图像因灰度不均造成提取的区域不连续问题,同时加快了能量方程的迭代收敛速度,更能适应遥感大数据量的处理应用。针对提取的飞机目标形状不规则给目标确认带来困难的问题,本文提出一种角点凸包分割算法,建立了两组新的特征。首先,利用Harris角点提取算法将目标角点提取出来;然后利用飞机固有的形状信息,做角点的凸包;根据凸包顶点与质心将目标切割成几个碎片,通过计算碎片的关系,得到两组新的特征,利用该特征来确认是否是真目标。实验表明,该算法可以有效降低形状不规则以及侧摆成像畸变问题给目标确认带来的影响,提高了检测率。在算法的硬件开发方面,本文基于FPGA+DSP的组合平台,对软件算法进行嵌入式系统移植。数据处理模块利用FPGA进行数据预处理,算法实现部分由DSP完成。系统采用多核并行处理的方式,算法的并行化与优化提高了系统的处理效率。实验表明,系统能够达到实时处理的要求。
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