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。     

AIR-SARShip-1.0:高分辨率SAR舰船检测数据集

近年来,深度学习技术得到广泛应用,然而在合成孔径雷达(SAR)舰船目标检测研究中,由于数据获取难、样本规模小,尚难以支撑深度网络模型的训练。该文公开了一个面向高分辨率、大尺寸场景的SAR舰船检测数据集,该数据集包含31景高分三号SAR图像,场景类型包含港口、岛礁、不同级别海况的海面等,背景涵盖近岸和远海等多样场景。同时,该文使用经典舰船检测算法和深度学习算法进行了实验,其中基于密集连接端到端网络方法效果最佳,平均精度达到88.1%。通过实验对比分析形成指标基准,方便其他学者在此数据集基础上进一步展开SAR舰船检测相关研究。      

一种改进的高分辨率SAR图像超像素CFAR舰船检测算法

合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标检测一直受到学者广泛关注,恒虚警率(CFAR)检测算法作为雷达图像经典目标检测算法被广泛应用于SAR图像舰船目标检测中。然而经典CFAR检测性能容易受到相干斑噪声影响,基于滑窗的检测结果对滑窗的尺寸选择非常敏感,难以保证杂波背景中不存在目标像素,并且计算效率较低。针对上述问题,该文提出了一种新的基于超像素无窗快速CFAR的SAR图像舰船目标检测算法。首先,利用基于密度的快速噪声空间聚类(DBSCAN)超像素生成方法生成SAR图像的超像素。在SAR数据服从混合瑞利分布的假设下,定义了超像素相异度。然后利用超像素精确估计每个像素的杂波参数,即使在多目标情况下,也可以克服传统CFAR滑动窗口的缺点。此外,基于SAR图像变异系数,提出了一种基于变异系数的局部超像素对比度来优化CFAR检测,以此消除大量杂波虚警,如陆地区域人造目标。对5幅SAR图像的实验结果表明,与其他方法相比,该文方法对不同场景SAR图像海面舰船目标检测都十分稳健。      

SAR图像局部自适应ACCA-CFAR检测算法

该文在ACCA-CFAR(Automatic Censored Cell Averaging-CFAR)的基础上提出了一种以K分布对SAR图像杂波建模的局部自适应ACCA-CFAR目标检测算法。该算法首先估计局部窗口的K分布参数,然后根据参数确定局部ODV(Ordered Data Variability)门限,进而完成背景像素筛选,最后做出检测判决。文中证明了ODV门限与局部统计模型的参数有关,给出了采用局部自适应门限的理论依据。该文以海面舰船SAR图像为例,证明该算法在海面杂波背景中具有较少的虚警,可以完整地检测出舰船目标,保留更精细的结构特征。     

复杂海背景下的自适应舰船目标检测

光学遥感图像海面舰船目标检测易受云雾、海岛、海杂波、阴影等多种复杂因素的干扰.同时,由于卫星遥感图像的幅宽较大,若需要满足实时检测和硬件移植的需求,还要考虑算法的计算量和可移植性.鉴于实际工程的需要,本文提出了一种基于视觉显著性适用于复杂背景下的自适应舰船目标快速定位与检测方法.本算法首先基于图像梯度自适应获取全局最优...     

基于视觉显著性的海面舰船检测技术

海面舰船检测技术有着特殊的军用以及民用意义,为了在宽广且环境复杂多变的海面上快速、高效、精确地检测到舰船目标,本文提出了一种基于多特征、多尺度视觉显著性的海面舰船检测方法.该方法充分利用了四元数图像可在多个通道上同时进行操作,节省操作时间,并保证不同尺度特征之间关联性的特点;除此之外,该方法还利用人眼对不用大小的图像关注目标不同的特点对图像进行尺度大小变换以避免漏检.该方法先用顶帽算法对原图进行简单的图像预处理以抑制云层、油污的干扰;其次提取多种特征构成四元数图像进行舰船目标显著性检测;在得到显著图后利用OTSU分割算法确定舰船所在的区域,并在原图上标定、提取舰船目标.通过在多种海面情况下分别进行实验分析,实验结果表明该算法可以排除云、雾、油污等干扰,精确、快速地检测到舰船目标,真正率达96.52%,虚警率低至2.11%,相较于他显著性检测算法在舰船检测方面有明显的优势.     

典型线面目标合成孔径雷达参数化成像

在复杂场景(特别是城区场景)合成孔径雷达(SAR)遥感成像中,存在大量线、面目标,如城区中的道路和建筑物边缘等目标,这些线面目标微波散射信号方向性强。传统SAR从单一视角获取场景的散射信息,且传统成像算法均基于点目标模型,使得传统SAR图像中线面目标主要特征表现为一系列的强散射点,而非线散射特征和面散射特征,最终造成SAR图像中目标不连续,SAR图像解译困难。因此,该文通过建立典型线段、三角面元目标的参数化回波模型,对线面目标SAR成像机理进行了深入细致的研究;并基于提出的参数化模型对线面目标进行参数化成像,即首先基于贝叶斯理论和所提的参数化模型对典型的线面目标进行分类判决,随后采用再成像的方式获得有效表征线、面目标散射特征的SAR图像,为线、面目标SAR图像解译提供有效支撑。最后,数值仿真实验成功验证了所提算法的有效性和正确性。      

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。     

基于频谱残差视觉显著计算的高分辨SAR图像舰船检测算法

分析了高分辨率SAR图像中海洋背景和舰船目标的特点,针对高分辨率SAR图像提出了一种两阶段舰船目标快速检测算法:第一阶段采用改进的频谱残差视觉显著计算模型快速获取视觉的感兴趣区域;第二阶段检测阶段,结合贝叶斯理论二元假设检验的思想,设计了一个局部最大后验概率分类器进行像素分类,经参数估计、判决准则完成显著区域内像素二分类以实现目标检测。实验采用典型的高分辨率SAR卫星Terra-SAR-X卫星数据进行仿真实验,结果表明所提算法具有良好的检测性能,也更加符合实际高分辨率图像舰船目标检测的应用需求。通过进一步实验与以往检测算法的对比得出结论,高分辨率SAR图像舰船目标检测方法在能够改善由斑点噪声和不均匀的海杂波背景对检测结果带来虚警的同时,检测速度也提高了25%~50%。     

一种针对海面SAR图像的视觉注意模型设计

在研究了经典ITTI等视觉注意模型的理论基础上,结合海面SAR图像背景及目标特点,对传统视觉模型应用于海面SAR图像的缺陷进行分析总结,提出一种适用于海面SAR图像视觉注意模型设计算法。首先,模型借鉴经典ITTI模型的基本框架,选择并提取了能够较好描述SAR图像的纹理和形状特征,求取相应的特征显著图;其次,采用新的特征显著图整合机制替代经典模型的线性相加机制进行显著图融合得到总显著图;最后,综合各特征显著图下注意焦点的灰度特征,选择最佳的显著性表征,完成通过多尺度竞争策略对显著图的滤波及阈值分割实现显著区域的精确筛选,从而完成SAR图像的显著区域检测。实验采用Terra SAR-X等多幅卫星数据进行仿真实验,结果验证了模型良好的显著性检测效果,更符合实际高分辨率图像目标检测的应用需求。通过进一步与经典视觉模型对比分析,模型在改善了由斑点噪声和不均匀的海杂波背景对检测结果产生的虚警影响的同时,检测速度也较之提高了25%~45%。     

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。      

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。     

基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法

静止轨道(GEO)的高分四号(GF-4)卫星具备对海上运动船舶进行连续观测的能力,由于轨道高,海面船舶在GF-4卫星遥感图像中比较弱小不易检测。该文分析海面运动船舶的尾迹特征,提出一种基于多尺度双邻域显著性(MDSM)的GF-4卫星遥感图像运动船舶检测方法。首先依据多尺度双邻域显著性模型计算显著度,生成显著图;然后使用自适应阈值分割提取运动船舶的位置;最后利用尾迹几何特征对候选目标的形状进行校验,进一步去除虚假目标。实验结果和分析表明,所提方法可以有效地检测GF-4卫星遥感图像中的多个运动船舶目标,相比目前主流的视觉显著性检测算法,该文所提算法具有更好的检测性能。     

基于遥感图像的船舶目标检测方法综述

如何在复杂环境中准确、快速地实现各类船舶目标检测是一项重要研究课题,也是保障船舶航行安全、保护领土安全、加强水域资源监管的基础。红外成像、合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）以及卫星遥感等成像技术的发展为船舶检测提供了丰富的图像数据,已取得许多研究成果。介绍了船舶目标检测的过程,从基于传统图像处理技术的船舶目标检测和基于深度学习的船舶目标检测两方面总结并分析了现有船舶目标检测方法,讨论了相关关键技术,最后指出了未来的研究方向。     

基于中心点回归的大场景SAR图像舰船检测方法

合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像舰船目标检测在军事和民用领域有着重要的应用.然而随着SAR图像成像能力的提升,SAR成像场景越来越大,舰船目标检测存在两个难点:一是舰船目标在整幅图像中所占比例极小,很难与周围背景分开;二是靠岸舰船目标通常密集排列,目标之间难以区分.目前常用基...     

基于Ecogniton的光学遥感图像舰船目标检测

利用卫星遥感技术对海上舰船目标进行识别定位具有重要的意义。提出了一种基于面向对象的图像分割和分类软件Ecognition的技术方法来提取高分辨率遥感卫星图像中的海上舰船目标。利用多尺度分割算法和光谱差异分割算法对高分辨率卫星图像进行初步分割;利用归一化差异水体指数（NDWI）或灰度共生矩阵（GLCM）同质性纹理特征对陆地和海洋进行辨别;利用对象的相邻关系特征和形状特征来获取潜在的舰船目标;利用数学形态学算子实现舰船目标的连续化,从而获得最终的海上舰船目标。利用高分辨率卫星图像进行了实验验证,实验结果说明了所提出的技术可以有效地实现海上舰船目标的识别与定位。