基于RGA的快速光學(xué)遙感圖像艦船目標(biāo)檢測算法研究.pdf

1、遙感技術(shù)具有偵查范圍廣,全天候,不受地理限制等優(yōu)點,應(yīng)用前景廣闊。基于遙感圖像的目標(biāo)檢測作為遙感圖像應(yīng)用中重要的一環(huán),其對于資源調(diào)查、災(zāi)害檢測以及軍用偵查都具有重要的研究意義。由于遙感圖像的復(fù)雜多樣性,目標(biāo)檢測需要解決顏色紋理、旋轉(zhuǎn)尺度變化、形似干擾物等一系列難點問題;同時隨著遙感技術(shù)的發(fā)展,遙感信息數(shù)據(jù)的快速增長,依靠人工判別不能滿足實時性的要求,這些都對遙感圖像目標(biāo)的檢測提出了新的挑戰(zhàn)。復(fù)雜背景下兼顧目標(biāo)檢測的精度和速度對于實時性應(yīng)

2、用具有非常重要的意義和價值。本文以光學(xué)遙感圖像艦船目標(biāo)為研究對象,圍繞復(fù)雜背景下的目標(biāo)檢測算法的精度和效率進(jìn)行研究。
　　針對復(fù)雜背景下目標(biāo)輪廓附近的噪聲干擾、形似干擾物及目標(biāo)部分遮擋等影響的問題,本文在RGA姿態(tài)一致性算法的基礎(chǔ)上,設(shè)計了一種基于姿態(tài)回歸的艦船檢測方法。方法主要包括三個部分:
　　(1)根據(jù)艦船模板輪廓點之間的位置關(guān)系和RGA分布,得到每個輪廓點及其鄰域同姿態(tài)點,對被檢目標(biāo)輪廓點姿態(tài)估計時,將其與模板輪廓點

3、及近鄰?fù)藨B(tài)點校驗,抑制噪聲點對目標(biāo)中心的投票;
　　(2)采用艦船局部連接結(jié)構(gòu)加權(quán)的方法,提升具有艦船目標(biāo)特征的整體投票比重,以增加V型設(shè)施、矩形等形似干擾物和目標(biāo)之間的區(qū)分度;
　　(3)在現(xiàn)有方法的基礎(chǔ)上重新定義了輪廓命中率和最大非連續(xù)因子,對檢測目標(biāo)采用艦船模板輪廓命中率和最大連續(xù)丟失率進(jìn)行修正,并對最后檢測結(jié)果與回歸的模板輪廓完整性進(jìn)行綜合判別,去除虛警。實驗證明,本章的方法對目標(biāo)輪廓附近的噪聲具有良好的適應(yīng)性,并

4、且可以較好區(qū)分形似干擾物。在復(fù)雜背景下較目前最好的方法檢測準(zhǔn)確率提高了8％左右。
　　針對姿態(tài)回歸艦船檢測算法的時間復(fù)雜度過高問題,本文設(shè)計了一種基于顯著性的快速艦船目標(biāo)檢測算法。首先,選用以超像素作為基本計算單位的對比度顯著性檢測方法,通過結(jié)合各超像素的顏色和空間距離差異得到對比度先驗圖,突出目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域的差異;其次,為了得到更準(zhǔn)確的目標(biāo)中心位置,使用超像素之間的差異值作為局部特征構(gòu)建凸包確定目標(biāo)的大致位置,對不同位置的超