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针对光学遥感图像中受阴影干扰的油罐目标识别率低的问题,该文提出一种将改进的视觉显著模型与似圆阴影区域特征检测相结合的由粗到精的油罐目标检测方法。首先建立改进的视觉显著模型,将油罐从复杂背景中粗分离。然后对分离结果中由油罐产生的似圆阴影区域进行精检测,得到疑似油罐目标。再去除阴影,获得油罐目标的初步检测结果。最后基于图搜索策略及先验知识,确定油罐目标并定位油库区域。实验结果表明,该方法对检测光学遥感图像中存在似圆阴影的油罐目标具有较高的鲁棒性和准确率。同时,在不同环境的光学遥感图像中使用该方法可快速准确地定位油库区域。 相似文献
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基于改进Hough变换和图搜索的油库目标识别 总被引:3,自引:0,他引:3
为了识别遥感图像中圆形油库目标,首先改进了基于梯度信息的圆形检测Hough变换方法,提取出图像中的圆形油库。然后根据油库的空间分布关系,提出利用深度优先的图搜索策略对检测到的圆进行分组,剔除虚警目标,最终实现油库目标区域的定位。改进的Hough变换通过利用梯度的方向信息和降低参数空间维数的方法降低了算法执行时耗费的时间和占用的存储空间,提高了圆检测的效率,同时用图搜索技术来排除虚假目标和定位目标区域,降低了虚警率,提高了识别精度。实验表明,该方法能够快速准确地识别油库目标,适用于不同分辨率的可见光遥感影像。 相似文献
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合成孔径雷达(SAR)影像的海陆分割是诸如海洋目 标检测和识别等基于海洋区域SAR影像解译的基础和关键环节之一。为解决复杂背景下遥感 影像海陆分割问题,提出一种基于混合概率模型的海陆分割算 法。首先利用Harris角点检测算法检测出影像中包含角点 的图像子块,进而通过均值漂移(MS,mean-shift)算法对图像子块进行聚类分析得到陆地 区域的 像素样本;然后利用陆地的像素样本,通过最大期望(EM,expectation maximization)迭代 算法拟合出混合模型概率 密度分布的相关参数;最后通过混合概率模型检测出陆地前景区域,得到 海陆分割结果。实验证明,本文方法能够对包含海陆的异质遥感影像实现有效的海陆分割。 相似文献
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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
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高分遥感影像的场景分类是解译遥感影像信息的重要工作之一.为了准确提取出目标信息,针对高分遥感影像场景分类中存在的背景复杂、目标多样、目标信息与背景信息难以区分等问题,提出了一种基于显著性特征和深度卷积神经网络(DCNN)的高分遥感影像场景分类方法.首先,利用K-means聚类与超像素分割算法得到影像的颜色空间分布与颜色对比图,融合不同对比图,以得到显著图.然后,通过对数变换增强显著图中的特征,采用自适应阈值分割方法提高目标的区分度并划分出目标区域和背景区域,以提取出感兴趣区域.最后,构建了一种用于提取深层语义特征的DCNN模型,并将得到的特征输入网络模型中进行训练和分类.实验结果表明,本方法能有效区分主要目标信息与背景信息,减少无关信息的干扰,在UC-Merced数据集和WHU-RS数据集上的分类精度分别为96.10%和95.84%. 相似文献
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高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测 总被引:5,自引:3,他引:2
传统高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测方法通常要利用先验知识库对整幅影像进行全局分析与搜索,具有很高计算复杂度。从人眼视觉特性出发,提出一种新的高分辨率遥感影像感兴趣区域快速检测算法。基于视觉关注模型对高分辨率遥感影像进行空间降维,确定视觉关注焦点;根据关注焦点位置在原始遥感影像中描述出相应的感兴趣区域。实验结果表明,新方法不仅具有较低计算复杂度,而且有效避免了影像分割、特征检测等计算复杂度较高的全图搜索方法,提高了高分辨率遥感影像感兴趣区域的检测效率。 相似文献
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为了自动确定多光谱遥感影像中地物目标类别数,该文提出一种基于可变类模糊C均值(Fuzzy C-Means, FCM)的多光谱遥感影像分割方法。首先定义像素与聚类的非相似性测度并据此构建目标函数,而后通过求解目标函数得到最优模糊隶属度和聚类中心。其次,研究模糊因子与影像地物目标类别数的关系,并通过定义划分熵(Partition Entropy, PE)指数优选模糊因子,选择PE指数值稳定收敛后所对应的最小模糊因子值为最优模糊因子,根据模糊因子与类别数的关系得到最优类别数,从而实现了影像的可变类分割。最后,利用提出算法分别对合成和真实多光谱遥感影像进行分割实验,实验结果表明,提出算法不仅能自动确定影像的最优类别数,还能获得较好的分割结果,为实现自动确定遥感影像中地物目标类别数提供新方法。 相似文献
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基于显著特征引导的红外舰船目标快速分割方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
分割的难度可以利用关于视觉任务的知识来降低。在分析现有分割方法的基础上,提出了一种用目标的显著特征来限定分割区域的分割方法,使基于类间方差的门限法得以应用。同时,考虑了红外图像中船体与发动机等区域存在不同灰度分布的情况,定义了局部分割准则。实验结果证明所提出的方法能成功完成红外舰船目标分割,并能应用于实时舰船目标检测与识别。 相似文献
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基于直线邻近平行性和GBVS显著性的遥感图像机场目标检测 总被引:1,自引:0,他引:1
现有的全色遥感图像机场目标检测方法,对机场目标的直线特征利用得非常有限.提出一种同时利用自顶向下和自底向上显著性机制的新方法.利用线段检测算法检测直线,通过跑道线段间邻近、平行且长度范围一定的特点,提出了邻近平行性的概念,可以深度挖掘机场跑道几何关系的先验知识.同时使用简化的基于图的视觉显著性模型,提取自底向上的显著性.两者协同得到机场的候选位置.最后,通过尺度不变特征变换提取特征,利用支撑向量机进行判决,可以精确定位机场目标.在具有各种类型的机场图像数据库上的实验结果表明,相对于其他方法,所提议算法具有速度快、识别率高、虚警率低的优势,同时对于复杂背景具有更强的鲁棒性. 相似文献
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遥感图像目标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感兴趣的目标,并对其进行检测、分类与确认。本文主要围绕面向目标的遥感变化检测技术,分析了各种遥感变化检测方法的特点,综述当前遥感图像目标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和研究动向。 相似文献
15.
有效的云检测与云相态判识对于农业、气候及人类生活具有重要意义, 而这些数据的获取离不开卫星遥感。
卫星遥感数据在当今社会的生产和生活中都扮演着至关重要的角色, 众多领域的发展都离不开卫星遥感数据的支持。
随着高精度传感器的发展, 传统研究方法无法满足大规模、高维度数据的高效挖掘与处理, 因此深度学习技术在遥感
领域得到了快速的发展。基于深度学习技术提出了一种结合多波段遥感影像的云检测及云相态判识的方法。该方法
采用 MODIS 云产品影像作为样本, 将不同波段信息作为特征值, 分别建立针对云检测与云相态判识研究任务的多个
数据库, 并采用 DeepLab V3+ 模型进行训练并预测, 从而完成高精度的云检测及云相态判识任务。与传统方法相比,
该方法高效便捷、特征提取能力较强, 将多波段作为特征值输入模型进行预测时, 该方法展现了良好的结果。 相似文献
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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
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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。 相似文献
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Remote sensing images are taken at high altitude from above, with complex spatial scenes of images and a large number of target types. The detection of image targets on large scale remote sensing images suffers from the problem of small target size and target density. This paper proposes an improved model for remote sensing image detection based on you only look once version 7(YOLOv7). First, the small-scale detection layer is added to reacquire tracking frames to improve the network’s recogniti... 相似文献