共查询到18条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
针对SAR图像舰船目标尺寸大小不一、舰船分布密集、背景复杂等问题,本文提出一种改进YOLOX网络并用于SAR图像舰船目标检测。该网络包括主干特征提取网络、加强特征提取网络、解耦头、预测框优化及损失计算等4个部分。与常规YOLOX网络相比,本文作了如下改进:首先,在主干特征提取网络中,3个基础特征层之后都添加了CA模块;在加强特征提取网络中,两处下采样之后也都添加了CA模块。以强化对SAR图像中重要区域的特征提取。其次,在框回归损失函数中,引入CIOU替代IOU,以更好地利用预测框和真实框之间的相对位置信息和形状信息,提升预测框回归精度。本文基于AIR-SARSHIP-2.0数据集进行了大量的舰船目标检测实验,并选择了Faster-RCNN、YOLOv3和常规YOLOX等3种网络与本文的改进YOLOX网络进行对比。实验结果表明,本文的改进YOLOX网络整体性能优于其他3种对比网络,有更少的虚警和漏警、更高的检测精度。 相似文献
2.
为了从光学遥感卫星图像中快速提取船舶目标显著性区域,同时为解决显著性数据集稀缺以及标注困难的问题,文中设计了一种多尺度全卷积神经网络,实现了基于眼动注视数据的船舶目标显著性图的生成,并针对遥感图像舰船检测任务,利用Google Earth采集包含舰船的高分辨率光学遥感图像,再使用TobiiProX3-120台式眼动仪构... 相似文献
3.
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. 相似文献
4.
5.
6.
海天和海岛背景下的海面多舰船红外目标检测一直是图像处理方面的难题。多舰船目标监视采用较广的视场和较大的景深,囊括了更多的目标信息和海天背景成像像素,使多舰船目标显著性的提取难度增大。同时,景深的增大使舰船目标成像更多地表现为小目标,轮廓特征不再明显,这对舰船目标的显著性检测造成了极大的困难。将图像等级多样性和超级像素理论用于海面多舰船目标显著性检测,提出了海面多舰船目标显著性检测方法。 相似文献
7.
SAR图像港口区域舰船检测新方法 总被引:1,自引:0,他引:1
SAR图像港口内舰船检测是SAR图像海洋应用研究的重要方面。快速、准确地检测港口内舰船将大大提高SAR图像的自动解译能力。该文通过分析港口内舰船停靠特点,提出了一种新的SAR图像港口内舰船检测方法。首先基于港口岸线获取港口沿岸区域SAR图像,然后详细分析了港口沿岸区域SAR图像的杂波统计特性,进而采用基于G0分布的CFAR(Constant False Alarm Rate)检测算法完成了港口内舰船检测。实验结果表明,新方法能有效地将不同形状的港口区域的舰船与绝大部分陆地分开,具有港口内舰船检测率高、虚警率低等特点。 相似文献
8.
9.
10.
针对光场图像显著性检测存在检测目标不完整、边缘模糊的问题,本文提出了一种基于边缘引导的光场图像显著性检测方法。利用边缘增强网络提取全聚焦图像的主体图和边缘增强图,结合主体图和焦堆栈图像所提取的特征获得初始显著图,以提高检测结果的准确性和完整性;将初始显著图和边缘增强图通过特征融合模块进一步学习边缘特性的信息,突出边缘细节信息;最后,使用边界混合损失函数优化以获得边界更为清晰的显著图。实验结果表明,本文所提出的网络在最新的光场图像数据集上,F-measure和MAE分别为0.88和0.046,表现均优于现有的RGB图像、RGB-D图像和光场图像显著性检测算法。所提方法能够更加精确地从复杂场景中检测出完整的显著对象,获得边缘清晰的显著图。 相似文献
11.
12.
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。 相似文献
13.
基于区域增长的遥感影像视觉显著目标快速检测 总被引:4,自引:3,他引:4
针对传统视觉注意模型在遥感影像视觉显著区域检测中存在的计算复杂度高、检测精度低等缺点,提出了一种新的视觉显著区域快速检测算法。首先利用整数小波变换降低遥感影像的空间分辨率,从而降低视觉注意焦点检测的计算复杂度;然后在视觉特征融合中引入二维离散矩变换,生成边缘与纹理信息更为丰富的遥感影像显著图;最后在显著图分析中提出区域增长策略来获得视觉显著区域的精确轮廓。实验结果表明,新算法不仅有效降低了遥感影像视觉显著区域检测的计算复杂度,而且能够精确描述视觉显著区域的轮廓信息,同时避免了对整幅遥感影像的分割与特征提取,为今后的遥感影像目标检测提供了一定地参考价值。 相似文献
14.
15.
一种显著图分割的遥感油库检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对遥感影像中油罐检测识别率低、难度大的问题,提出了一种基于显著图分割分布式的目标检测识别方法,利用视觉显著模型得到油库疑似候选区域,采用多阀值Otsu方法分割出目标,以及利用油罐的似圆特征和分布式的空间分布规律对油库进行检测识别,通过油库场景分布的先验知识,提高检测识别效率、降低虚警率。大量实验表明,文中方法可有效实现对遥感影像中油库的检测识别。 相似文献
16.
17.
基于视觉显著特征提出一种新的图像融合算法.首先对源图像进行小波分解,得到低频系数和高频系数;然后针对低频系数提出一种基于视觉显著性的融合规则,对高频系数采用绝对值取大的融合规则;最后对融合后的低频系数和高频系数进行小波逆变换得到最终融合图像.该方法能完好地将源图像的细节融合在一起.仿真实验表明,该算法在视觉效果上比传统及改进方法更好,同时互信息、平均结构相似性、信息熵等传统客观评价指标有所提高. 相似文献
18.
利用遥感图像进行舰船检测与监视的研究和技术开发在海洋遥感领域得到了快速发展,并成为遥感数据重要的海洋应用之一。当海洋遥感图像用于舰船尾迹检测时,就可及时有效地发现和提取舰船目标信息。文中利用光学遥感图像的海面舰船尾迹特征以及相关参数,估测舰船目标的速度与航向。分别通过灰度累积法和Radon变换法两种不同的尾迹长度检测方法,对尾流长度进行了提取,并利用尾流长度特征简单估测了舰船航速与航向。对实验结果和误差进行了分析,并对影响舰船尾流检测的因素进行了讨论。估算结果初步验证了对航速与航向估算方法的有效性 相似文献