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1.
遥感图像中复杂海面背景下的海上舰船检测   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对遥感图像中复杂海面背景下海上舰船的检测问题展开讨论,在Itti视觉显著度模型的基础之上进行改进,提出一种基于特征显著度图的复杂海面上舰船的自动检测方法,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检测实验中,与传统阈值分割方法比较,本文方法有较高的检测率和较低的虚警率.  相似文献
2.
基于极小误差阈值分割的舰船自动检测方法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
储昭亮  王庆华  陈海林  徐守时 《计算机工程》2007,33(11):239-241,269
针对中、高分辨率(0.6m ~5m)可见光卫星遥感图像,提出了一种基于极小误差分割的海上舰船自动检测算法,该方法利用自适应定向正交投影的高斯分解法,拟合海洋区域直方图,采用改进的信息熵极小误差分割算法,确定分割阈值。对于候选舰船目标采用基于多判据的目标检测思想检测舰船,对100多幅可见光图像进行了试验。结果表明,该方法能够自动、快速、准确地检测图像中的舰船,具有较高的检测能力。  相似文献
3.
基于注意机制的实时红外舰船检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了提高红外舰船图象检测的实时性 ,提出了一种基于多分辨率注意机制的红外舰船图象检测方法 ,该方法是利用注意机制来降低待处理数据量 ,并将注意过程分为“预注意”和“注意”两个阶段 ,同时采用非线性采样模型 ,在降低预注意分辨率的同时 ,使该方法能适应目标大小变化 ;检测时 ,将红外舰船图象中舰船发动机或烟囱所在的热区域作为“预注意”的特征 ,先将注意引导到感兴趣区域上 ,再在感兴趣区域内检测吃水线特征 .实验证明 ,该方法能有效地提高红外舰船检测的效率 ,并对目标大小变化有一定的适应能力 .  相似文献
4.
遥感图像中舰船检测方法综述   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
随着遥感成像技术的发展,遥感图像中大型移动目标的检测和识别成为可能,舰船目标检测和识别就是在这一背景下提出的。在参考大量文献的基础上,回顾了舰船检测的发展历程,分析了其研究现状,对舰船检测方法进行了综述并分类,在此基础上对各类算法进行对比,最后给出了该领域存在的问题和发展趋势。  相似文献
5.
基于模糊理论的SAR图像海上舰船检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
舰船检测是合成孔径雷达图像海洋应用的一个重要部分,针对中分辨率近岸海域SAR图像,提出了一种基于模糊理论的海上舰船检测方法。该方法先利用改进的模糊增强算法对图像进行增强处理,以改变图像灰度的分布特性,从而分离图像中海洋区域和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选舰船的感兴趣区域,最后,对ROI区域进行分割,提取舰船的特征,并基于模糊推理技术实现对海上舰船目标的检测。  相似文献
6.
基于GLRT的光学卫星遥感图像舰船目标检测   总被引:1,自引:1,他引:0  
传统的CFAR检测应用到光学卫星遥感图像舰船目标检测中时不能对黑极性目标进行判断,针对此提出改进的基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)的舰船目标检测算法。该算法采用滑动窗口检测形式,在假设背景和目标灰度均服从高斯分布的前提下,通过GLRT判断背景窗口与目标窗口是否同分布来检测目标,兼顾了目标黑白两种极性的情况。算法实现中对图像进行了分块检测,并通过形态学处理对检测结果进行了目标聚类。采用SPOT5与CBERS实测数据进行实验,验证了海背景服从高斯分布的假设。典型数据检测结果表明,该算法可以检测黑极性目标,且相比CFAR虚警率更低,大量数据计算ROC曲线的结果以及比CFAR检测少约40%的耗时进一步表明该算法性能更优。  相似文献
7.
选择性视觉注意机制下的多光谱图像舰船检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有视觉注意计算模型不适于处理维度大于4的多维图像的不足,将选择性视觉注意机制引入到多光谱遥感图像目标检测中,提出一种基于双四元数的视觉注意计算模型.将多维数据构建成双四元数的形式,利用其傅里叶变换的相位谱来提取显著性区域以用于显著目标检测;实现了多维数据的整体处理,并充分利用了频率域和空间域的信息.与传统的多光谱图像目标检测方法相比,该模型计算复杂度低、对各种参数设置的依赖性小.模拟数据与真实多光谱遥感数据的实验结果表明,文中方法具有良好的检测效果,同时对噪声具有较强的鲁棒性.  相似文献
8.
改进的DS证据舰船融合检测研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
针对单源舰船检测识别率偏低的问题,基于DS证据理论,提出了一种通过权值更新,改进DS证据的基本概率赋值的方法,并结合冲突解决方案,对SAR和可见光舰船检测得出的特征数据进行特征级融合检测。实验结果表明,该算法大大提高了舰船检测的识别率,降低了误判率。  相似文献
9.
基于SAR图像的海洋舰船目标检测技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
合成孔径雷达图像水面舰船检测技术作为一种受到普遍关注的获取舰船信息的有效手段,本文针对SAR图像中海洋背景和舰船目标的各自特点,根据近年来国内外运用SAR所取得的成果,总结了SAR图像海洋舰船目标检测系统的一般流程,并详细回顾和分析了舰船检测流程中各环节所用的常用算法及其存在的优缺点.  相似文献
10.
光学遥感图像低可观测区域舰船检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
海洋区域受云雾和气流影响导致其光学遥感图像局部对比度低、能见度差,给舰船监视带来困难。针对这一问题,首先利用多尺度相位谱对低可观测图像进行重构生成舰船目标的显著图,然后采用全局阈值快速提取具有较高显著度的感兴趣区域(ROI)。对各个ROI,首先利用其外部环状窗口各区间平均亮度的有序统计量来估计阈值对其进行二值分割,然后分别提取平均显著度、形状复杂度和空间扩展度特征,训练最小距离分类器对ROI进行鉴别,得到最终的检测结果。用大量受云雾影响的SPOT4全色影像进行实验,结果表明该算法能够满足应用要求。  相似文献
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