光学遥感图像舰船目标检测与识别综述

遥感图像舰船目标自动检测与识别是遥感图像处理与分析领域备受关注的课题, 其核心任务是判断遥感图像中是否存在舰船目标,并对其进行检测、分类与精确定位, 它在海面交通监控、船只搜救、渔业管理和海域态势感知等领域具有广阔的应用前景. 本文主要围绕光学卫星遥感图像中的舰船目标自动检测与识别, 分析舰船目标检测与识别面临的难点问题, 综述当前光学遥感图像舰船检测与识别的主要处理方法, 在此基础上指出研究中尚存在的问题并展望未来的发展趋势.     

一种基于矩不变的SAR海洋图像舰船目标检测算法

提出了一种先分离SAR图像场景中的陆地和海洋区域，再利用矩不变自动门限法对分离出的海洋子场景进行舰船目标检测的算法。对数据处理的结果表明，该方法能够有效、快速、准确地检测到SAR海洋图像中的舰船目标。     

基于显著性的遥感图像舰船目标检测

舰船作为海洋信息感知中的重要目标,其检测在军舰探测、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.海洋遥感图像受云雾、风浪、海杂波和光照等干扰使得舰船检测具有挑战性.根据可见光遥感图像舰船目标检测特点提出粗检测和细鉴别相结合的技术路线.先基于视觉显著性的谱残差法对图像进行增强以提取目标候选区域,后根据舰船与干扰因素差异采用舰船方向梯度直方图特征对目标候选区域进行鉴别,提取真正的舰船目标.实验结果表明,上述算法舰船检测率高,对光照、海杂波干扰具有一定程度的鲁棒性,且能有效剔除碎云岛屿等干扰物,显著降低虚警率.     

SAR图像道路目标提取研究

和大多数侧重于后处理的算法不同,文中在研究了合成孔径雷达(SAR)图像中道路的灰度及几何特征之后,着重在图像预处理中提出了非线性自适应保边缘滤波及局部均方差加权边缘增强算法,在去除乘性斑点噪声的同时较好地保持了道路边缘特征,再从全局的角度考虑提出了一种改进的随机Hough变换(GRHT)算法来确立道路边缘线,继而进一步确定道路中心线.整个算法可以自动进行,具有很高的处理速度及较低的储存需求,实验证明该算法能够准确有效地提取SAR图像中道路目标.     

图像边缘提取技术的分析及优化

本文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍和归纳,对比、分析了各自的优缺点,并自己提出了基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法,该方案结合使用了微分法和小波变换两种方法,发挥了它们各自的优点,获得了比较明显的图像边缘。并对几种图像边缘提取算法进行计算机仿真研究,实验结果表明基于小波变换数据融合的图像边缘检测算法所得到的边缘提供了较高的边缘定位精度,是一种有效的图像边缘提取算法。     

图像边缘提取的简单算法及应用

图像边缘识别在实际中有很重要的应用，Roberts、Sobel、Prewitt、Krisch、Gauss-Laplace边缘检测算子及轮廓提取或轮廓跟踪、利用平滑技术提取图像边缘、利用差影技术提取图像边缘、利用小波分析技术提取图像边缘等方法是常用的方法。     

基于非周期性提取像素的全景图像三维重构

图像深度信息提取是三维图像重建的关键,利用匹配算法可以达到对全景成像可控处理的目的,因此在非周期性提取像素基础上完成全景图像三维重构.首先采用非周期性像素提取解决成像过程中出现的失真问题,构建无失真图像;通过立体视图系统和独立立体视图系统对全景图像重建处理,利用SSD计分准则的块匹配算法,对微透镜记录的两幅图像计算提取...     

基于全景视觉图像的实时目标检测方法

针对高分辨率输入下全景视觉图像目标检测速度难以达到实时的问题,提出一种以YOLOv3为基础的轻量化网络模型,该模型在牺牲部分检测精度的条件下实现了较好的检测速度提升。为解决全景图像训练数据集样本数量不足的问题,提出一种适用于全景图像的数据增强方法来扩充训练数据集。实验结果表明,利用YOLOv3验证扩充后的数据集以交并比(Io U)为0.5的条件下评估平均精度,与原始数据集相比检测精确度提高4.75%,改进的轻量化模型与YOLOv3相比,网络参数量减少65.08%,检测速度提升31.81%并达成实时检测。     

红外图像边缘提取方法

提出一种对图像矩阵中的列进行搜索,并用列边界灰度值方法进行设计的提取红外图像边缘的方法;分析了文中算法的时间复杂度．实验结果表明,文中算法能够快速有效地提取红外图像的边缘,并能满足红外自动目标识别的实际需要．     

高分辨率遥感图像中机场目标的并行快速提取

针对高分辨遥感图像机场目标检测存在漏检和误检,鲁棒性低,且处理多幅图片速度慢的特点,提出一种基于批量化并行处理模式的遥感图像机场目标提取方法。利用模糊增强方法对图像进行预处理,利用基于像素梯度和方差信息的模糊边缘检测算法对图像进行边缘检测,从中筛选出长直线,利用Hough变换提取其中平行的直线作为机场跑道特征。在得到的特征点中选取种子点进行区域生长,从而提取出完整的机场目标。利用MPI多进程并行处理的编程方法来实现对多幅图片中机场目标的批量化并行快速提取。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,能准确地检测并提取出完整的机场目标,能够大幅度提高程序处理多幅图片的速度。     

基于SURF算法的输电线全景图像的特征提取

高压输电线跨距远、线路复杂,在充分分析电力线图像的特殊线性特性的基础上,文章提出了一种采用SURF算法完成输电线全景拼接并利用相位一致性提取线路特征的方法。首先采用SURF算法对部分电力线图片进行配准,并用RANSAC算法剔除错误的特征点对,然后拼接得到输电线全景图,对全景图采用相位一致性方法进行特征检测,最后提取经过标记的完整的单根电力线。对现场拍摄的部分输电线路图像进行了实验,结果提取出了完整、精确的单根电力线,说明该方法能提高输电线路弧垂计算的精度。     

基于SAR图像的海洋舰船目标检测技术

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.     

改进YOLOv5的SAR图像舰船目标检测

近年来针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中缺乏颜色和纹理细节的舰船检测技术在深度学习领域中得到了广泛研究,利用深度学习技术可以有效避免传统的复杂特征设计,并且检测精度得到极大改善.针对舰船目标检测框具有高长宽比和密集排列问题,提出一种基于改进YOLOv5的目标检测方法.该方...     

基于SAR图像的自动船只检测模型与算法实现

船只检测是实现船只航行安全的重要方法之一,利用SAR图像可实现船只检测。本文论述了海上船只检测的方法、过程及相应的算法。根据实际检测多位于存在陆地和岛屿的近海图像,利用分形维作为海陆分割的阈值,采用改进的分裂合并算法进行分割,并利用轮廓跟踪及种子填充消除分割遗留的孤立区域,使得海陆分割达到了较好的效果。在比较、试验的基础上,船只检测中采用了改进的CFAR算法,依据视数的不同选择不同的杂波模型,既消除了杂波模型参数计算复杂性,又取得了较好的时效性。通过试验证明,本文提出的算法在实际检测中取得了较好的效果,识别率高、虚景率低且实时性好。     

基于航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法。该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线。实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据。     

基子航拍图像的电力线自动提取

提出了一种用于从航拍图像中自动提取电力线的方法.该方法首先对图像进行预处理,然后选用Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子、Canny算子对预处理后的图像进行边缘检测,并对各种边缘检测的结果进行对比分析,得出Canny算子检测到的边缘效果最为理想,最后采用链码跟踪法提取出电力线.实验结果证明该方法可以准确提取一定背景条件下的电力线,可以为电力线的后续处理提供重要的数据.     

一种基于低空全景图像的低慢小目标检测方法

随着国家低空空域的开放,防范和处置低慢小目标的干扰和破坏已经成为重大安保活动的世界性难题。上海天文台研制了一套快速搜索空中低慢小目标的光电系统。针对该光电系统,提出一种基于全景图像的低慢小目标的检测算法,以降低低慢小目标虚警率。首先利用Top-hat算子对低空全景图像进行高通滤波;然后对提取出的可疑目标进一步筛查判断,通过统计局部区域的天空、云朵和目标自身的灰度特性,设置门限以减少低慢小目标的误检率。对检测算法进行了试验验证,算法有效降低了形态学单帧检测算法虚警率,在低慢小目标搜索发现中取得了较好的工程应用效果。     

Automatic Panoramic Image Stitching using Invariant Features

This paper concerns the problem of fully automated panoramic image stitching. Though the 1D problem (single axis of rotation) is well studied, 2D or multi-row stitching is more difficult. Previous approaches have used human input or restrictions on the image sequence in order to establish matching images. In this work, we formulate stitching as a multi-image matching problem, and use invariant local features to find matches between all of the images. Because of this our method is insensitive to the ordering, orientation, scale and illumination of the input images. It is also insensitive to noise images that are not part of a panorama, and can recognise multiple panoramas in an unordered image dataset. In addition to providing more detail, this paper extends our previous work in the area (Brown and Lowe, 2003) by introducing gain compensation and automatic straightening steps.     

DSP在雷达目标自动检测录取系统上的应用

介绍了一种新的目标自动检测录取系统。它采用数字信号处理芯片（DSPC）和高速现场可编程（FPGA）芯片组成硬件系统,充分利用了雷达回波信息,利用能量加权法精确计算目标方位中心,有效抑制目标分裂。文中还就某现役雷达给出一种目标自动检测的硬件实现方法,分析了实时处理速度。该系统满足了搜索雷达高精度、多批次、实时探测目标的要求,具有体积小、可靠性高,适应性强的优点。