基于视觉显著模型的遥感图像舰船快速检测

为了降低传统高分辨率海面遥感图像舰船目标检测方法的计算复杂度,提高检测速度,在舰船目标检测中引入了基于直方图对比度的视觉显著模型和空间降维算法,提出一种新的高分辨率海面遥感图像舰船目标快速检测算法。首先对高分辨率遥感图像进行空间降维,然后计算降维图的视觉显著图,突出感兴趣目标区域,最后利用最大类间方差法分割视觉显著图以获取舰船目标候选区域。结果表明,目标检测所消耗的时间减小为原来的10%~12%,弱化了复杂海面纹理背景对目标检测的影响。该研究提高了高分辨率遥感图像舰船目标的检测效率。     

复杂场景下的自动红外舰船目标检测

为实现多种复杂海天背景下红外舰船目标的有效检测,提出了一种基于局部边缘梯度特征分析的舰船目标检测方法。利用红外舰船目标图像的特征,改进自适应Butterworth高通滤波对图像进行预处理。通过计算局部边缘梯度特征和聚类分析确定初始目标区域,比较梯度特征参数并进行多尺度搜索准确检测出舰船目标。对多种复杂海天场景红外图像进行仿真实验,结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单,易于实现,适应面广。     

基于色彩空间变换与异常检测的多光谱舰船感兴趣区域检测

针对多光谱遥感图像中复杂海面背景下海上舰船检测问题,在高斯模型RX异常检测算法的基础上进行改进,提出一种基于色彩空间变换的复杂海面上舰船感兴趣区域(ROI)的自动检测方法,解决了传统的阈值分割方法在遥感图像复杂海面背景下较难将目标与背景分离的问题。在多种不同复杂海面背景下的舰船ROI检测实验中,与传统阈值分割方法比较,该舰船ROI检测方法有较好的检测效果。     

基于多源遥感卫星的海面舰船目标检测方法

围绕光学卫星遥感图像中的海面舰船目标检测问题,考虑静止轨道遥感卫星和低轨道高分辨率遥感卫星的优缺点,提出一种基于多源遥感卫星的海面舰船目标检测方法。该方法首先通过多结构多尺度形态学滤波和自适应阈值分割对静止轨道卫星遥感图像进行目标预检测,然后将预检测结果与卫星图像的地理位置信息相结合来确定高分辨率遥感图像候选目标区域,最后提取候选目标区域中目标的主要特征,进行舰船目标判别,将判别结果反映到静止轨道遥感卫星图像上。仿真结果表明,该方法能有效检测出海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,具有目标检测率高、虚警率低、时效性好等优点,为静止轨道遥感卫星对海面运动舰船目标的实时监视跟踪提供了技术支撑。     

复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测方法

近年来,舰船目标的检测与识别技术得到了人们越来越多的重视.研究了复杂海天背景下红外舰船目标的自动检测问题.首先运用小波变换对图像进行预处理,提高了图像的信噪比,从而抑制了噪声和背景杂波.然后针对红外舰船目标总是出现在海天线附近的问题,采用梯度强度均值分割的算法检测了海天线,确定了目标的潜在区域.最后,提出了一种基于行列均值的自适应阈值分割算法,结合使用红外舰船目标的几何特征量,采用特征匹配方法提取出舰船目标,达到了自动检测的目的.实验结果表明:该方法能有效地自动检测复杂海面背景中的红外舰船目标.     

光学卫星遥感图像舰船目标检测综述

遥感图像的目标检测是把海量遥感数据转化为应用成果的重要一环,而光学遥感图像中舰船目标的检测更是遥感图像处理分析的研究热点,具有重要的应用价值.本文的主要目的是研究光学遥感图像中舰船目标检测的各种方法,对目前采用的检测方法做出系统性总结.重点介绍了基于灰度信息统计特征、视觉显著性、模板匹配和分类学习的四种传统舰船目标检测方法和深度学习方法在舰船目标检测中的应用,并分析了各种方法的优缺点和适用性,同时对舰船目标检测的未来发展进行了展望.     

基于视觉感知机理的舰船目标检测

提出了一种基于视觉感知机理的光学遥感图像舰船目标检测的算法。该算法的核心思想在于设计并利用一组Gabor滤波器组来模拟人眼的视觉特性对基于可见光的遥感图像进行处理,从而达到对复杂海况背景抑制并对较暗舰船目标增强的目的。同时,该算法融合了海陆分割、云判处理等子模块,并充分考虑了人眼视觉的底层特性,从颜色、纹理、形态等各个角度进行疑似目标的筛选与剔除,得到最终的检测结果。实验结果显示,该算法具有较高的检测率和较强的鲁棒性,针对各类海况（包含暗舰船目标的情况）平均检测率达到85%以上,高于传统算法的51.3%。     

基于谱残差和梯度纹理融合特征的舰船检测

本文提出一种谱残差和梯度纹理融合特征来检测可见光遥感图像中复杂海面背景下的舰船目标。首先,使用谱残差模型定位疑似舰船目标,并采用自适应动态阈值法获取候选目标区域。然后,根据舰船的形状特点,对梯度方向直方图特征进行改进,设计出表征舰船特性的梯度方向特征。同时,将提取候选目标区域的统一化LBP特征的方差以及灰度共生矩阵特征相结合来描述舰船的纹理信息,得到30维特征向量。最后,通过训练好的AdaBoost分类器来完成舰船目标鉴别。本文的检测算法,针对尺寸为1 024×1 024的可见光遥感图像,检测时间为4.792 6s,检测精度为95.51%,召回率为96.65%。实验结果表明:本文算法能准确提取海面舰船目标,获取舰船目标的数量和位置信息,从检测时间和精度上来看,可以作为实际工程参考。     

基于梯度统计特性的自动红外舰船目标检测

红外舰船目标检测是舰船目标识别与跟踪的重要基础。针对典型复杂海天场景下的红外舰船目标检测,本文提出了一种基于多尺度局部边缘梯度统计特性的目标检测算法。算法改进了传统的基于ROI的红外舰船目标检测方法I并0用多尺度局部边缘梯度的统计特性,自适应的检测出完整的舰船目标。实验结果表明,该算法能够有效准确地检测出多种复杂海天场景下的红外舰船目标,且算法简单易于实现。     

基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法

在合成孔径雷达遥感图像中,舰船由金属材质构成,后向散射强;海面平滑,后向散射弱,因此舰船是海面背景下的视觉显著目标。然而,SAR遥感影像幅宽大、海面背景复杂,且不同舰船目标特征差异大,导致舰船快速准确检测困难。为此,该文提出一种基于视觉显著性的SAR遥感图像NanoDet舰船检测方法。该方法首先通过自动聚类算法划分图像样本为不同场景类别;其次,针对不同场景下的图像进行差异化的显著性检测;最后,使用优化后的轻量化网络模型NanoDet对加入显著性图的训练样本进行特征学习,使系统模型能够实现快速和高精确度的舰船检测效果。该方法对SAR图像应用实时性具有一定的帮助,且其轻量化模型利于未来实现硬件移植。该文利用公开数据集SSDD和AIR-SARship-2.0进行实验验证,体现了该算法的有效性。      

静止轨道遥感卫星海面运动舰船快速检测方法

面向静止轨道光学遥感卫星,该文提出一种海上运动舰船目标快速检测方法。该方法首先利用多结构多尺度形态学滤波对海洋背景遥感图像进行背景抑制;然后采用自适应阈值分割和自组织聚类获得候选目标;再根据目标运动特征,利用静止轨道卫星凝视序列图像对候选目标进行多目标移动式邻域判决,剔除虚假目标;最后关联舰船目标以及融合卫星平台数据,可快速计算舰船状态等深层次动态信息。实验结果与分析表明,所提方法能有效检测海洋背景遥感图像中的多个运动舰船目标,准确获取各个舰船位置、航速、航向、运动轨迹等信息,具有算法简单,目标检测率高、虚警率低,稳定性好等优点。该方法为我国静止轨道光学遥感卫星在轨数据处理与应用提供了技术支撑。     

基于Google Earth Engine的海量舰船目标SAR图像处理应用研究

传统基于单机的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像舰船目标检测需要在本地计算机上进行数据下载、处理和分析,这极大受限于本地计算机的性能,只能对少量SAR图像进行检测。本文利用Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台的海量数据存储和强大运算能力,通过在云端部署SAR卫星数据、模型算法和计算机算力,在GEE平台上进行了大范围海域的海量舰船目标SAR图像处理应用研究,实现了舰船目标检测同时还可以获取舰船目标信息、统计舰船目标数量、批量下载目标检测结果图像等。通过在Sentinel-1 SAR数据上进行相关实验,结果表明本文研究可在线对海量SAR数据进行实时、高效、快速地处理,对海上舰船监视具有较高的实际应用价值。      

一种自适应红外舰船图像增强算法

复杂环境下海面舰船红外图像信噪比和对比度低、边缘模糊,目前仍没有一种处理效果好且实时性强的图像增强算法。提出一种基于平台直方图均衡化的自适应红外图像增强算法。首先,分析典型海面舰船红外图像及其直方图的特性;在此基础上,提出一种自适应确定目标/背景粗略阈值的方法;最后将灰度大于该阈值的直方图最大值作为平台值,通过平台直方图均衡化算法自适应地完成海面舰船红外图像的图像增强。实验结果表明,该算法不但有效地增强了图像的对比度、抑制了背景,而且具有较快的运算速度。     

红外遥感图像舰船目标检测

红外遥感图像舰船目标检测在军舰探测、精确制导等军用领域以及海面搜救、渔船监测等民用领域具有极其重要的战略意义。本文回顾了红外遥感图像的发展历程,总结了舰船遥感图像的特点及其图像处理的难点。着重分析了海陆分割和海洋背景图像预处理的研究现状,对舰船检测算法进行了总结和归纳,在此基础上对各种算法进行比较并指出其适用性和优缺点,最后对其未来发展趋势进行了展望。     

基于9/7提升小波的海面弱目标检测算法

弱目标的检测一直是监视和报警系统的重要组成部分.海面背景下海面及连绵起伏的波浪反光使图像的信噪比和对比度都较低,而且舰船目标像素较少.先利用自适应灰度阈值对图像进行滤波;再进行9/7提升小波变换,提取高频部分;然后利用高频部分进行重构;最后对重构后的图像进行自适应灰度阈值处理,检测出目标.实验结果表明该算法能够有效地检测出强噪声和背景杂波干扰情况下的舰船目标.     

基于多尺度圆周频率滤波与卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测方法研究

针对遥感图像飞机目标检测因目标尺度不一存在漏警、虚警等问题,该文基于遥感图像中飞机目标形状特征和灰度变化特点提出了一种多尺度圆周频率滤波(MSCFF)与卷积神经网络(CNN)相结合的MSCFF+CNN飞机目标自动检测算法.该算法首先采用多尺度圆周频率滤波器滤除遥感图像复杂背景,实现不同尺度飞机目标候选区域提取;然后,通过构建卷积神经网络(CNN)模型实现候选区域有效分类,最终精确确定飞机目标位置.最后,基于获取的真实遥感图像进行目标检测算法实验验证,经统计该算法的飞机目标检测率为94.38%,虚警率为3.76%,实验结果充分验证了该文算法的有效性,该算法可为机场监管、军事侦察等应用提供重要的技术支持.     

动态视频监控中海上舰船目标检测

为了监测一些危险的海洋区域,使用了基于电荷耦合器件(CCD)的动态平台,提出了一种基于海面背景纹理模型的舰船目标检测算法。利用图像子块离散余弦变换(DCT)域的能量特征,实现了天空背景和海天线的快速检测。为了将船舰目标从水平线下复杂的海水背景中分离出来,提取海天线以下的海面区域图像子块的DCT域纹理特征,并利用自适应模糊c均值聚类方法建立海面的混合纹理模型。利用建立的海面纹理模型,实现了海面背景与舰船目标的分割。实验结果表明该算法可以实现舰船目标的快速、稳健检测,尤其适合于大浪海况下基于运动监视平台的海事监测。     

基于序列图像的复杂背景下字符识别技术研究

针对舰船模型其横摆度与纵摆度量的检测问题,研究了一种基于序列图像的复杂背景下字符识别方法用以检测舰船模型的摆度量。首先利用背景图像相邻区域灰度值变化缓慢的特性,采用高斯低通滤波算法对图像背景进行实时更新;其次提出了一种基于差分图像统计信息的自适应阈值分割算法,用以消除光线和环境的变化对背景的影响;最后研究了基于改进扫描线算法与模板匹配算法的字符识别算法。实验结果表明,研究的算法可以在不同光照情况下完整、快速地识别出舰船模型上印刷的字符,完全可以用于摆度量的检测,具有较大的实用价值。     

基于海陆分割的舰船目标变化检测研究

针对高分辨力港口遥感影像及其舰船目标的特点,提出了一种基于海陆分割的港口舰船目标变化检测方法.先采用一种新的海陆分割方法对变化前后图像实施海陆分割提取轮廓,用于去除陆地上不感兴趣的变化对变化检测的影响,再对两轮廓图像进行异或运算,并做形态学处理,得到发生变化的区域,最后根据舰船目标的形状特征,去除伪变化,得到最终的检测结果.实验表明,对高分辨力港口遥感图像中舰船的变化检测有很好的检测效果.     

SAR图像舰船及其尾迹检测研究综述

近年来,利用合成孔径雷达(SAR)图像进行舰船检测的研究在海洋遥感领域得到高度重视.本文回顾了SAR图像舰船及其尾迹检测的起源与发展,分析了影响舰船和尾迹的物理因素,分别对舰船检测算法和尾迹检测算法进行综述、总结和对比,并对今后的研究发展方向进行展望.