大數(shù)據(jù)量復(fù)雜背景下橋梁水壩目標(biāo)快速識(shí)別.pdf

1、對(duì)橋梁水壩這兩類(lèi)目標(biāo)的識(shí)別，在民用上可以幫助地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)，在軍事上可以快速發(fā)現(xiàn)臨時(shí)橋梁，協(xié)助精確制導(dǎo)并且在打擊后評(píng)估打擊效果。研究如何在航拍或遙感圖像中檢測(cè)此類(lèi)目標(biāo)具有重要的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。本文以橋梁水壩以及河流的圖像特征為基礎(chǔ)，圍繞可見(jiàn)光遙感圖像中橋梁水壩的檢測(cè)與特征提取開(kāi)展研究。
　　首先，本文實(shí)現(xiàn)了針對(duì)大幅面高分辨率遙感圖像的預(yù)處理。針對(duì)圖像數(shù)據(jù)量大，處理時(shí)間長(zhǎng)，同時(shí)目標(biāo)在圖像中占比過(guò)小難以檢測(cè)的問(wèn)題，提出了在圖像預(yù)處理

2、階段，通過(guò)檢測(cè)圖像中各個(gè)子區(qū)域灰度分布形態(tài)篩選存在河流的子圖像，減少后續(xù)運(yùn)算量的方法。
　　其次，本文提出了一種改進(jìn)的針對(duì)水域目標(biāo)的分割方法。遙感圖像地物信息復(fù)雜，難以完整準(zhǔn)確地分割目標(biāo)，這是整個(gè)識(shí)別過(guò)程的難點(diǎn)。針對(duì)這一問(wèn)題，本文在研究遙感圖像灰度分布特征的基礎(chǔ)上，認(rèn)為其統(tǒng)計(jì)直方圖符合混合高斯模型，提出了基于檢驗(yàn)假設(shè)和參數(shù)估計(jì)的閾值分割方法。在研究基于邊緣概率的輪廓檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上，本文提出了通過(guò)改變算子的幾何結(jié)構(gòu)改善對(duì)角點(diǎn)的檢測(cè)

3、，提出了以均值距離函數(shù)更合理地計(jì)算輪廓強(qiáng)度，提出了以加權(quán)直方圖改善對(duì)亮度不均勻圖片的檢測(cè)。這幾項(xiàng)改進(jìn)除了能應(yīng)用于遙感圖像，有利于目標(biāo)識(shí)別的完成，也可以作為一般性的方法改善對(duì)普通可見(jiàn)光圖像的輪廓檢測(cè)。
　　在準(zhǔn)確分割水域目標(biāo)的基礎(chǔ)上，本文實(shí)現(xiàn)了對(duì)橋梁水壩輪廓的檢測(cè)。直接利用目標(biāo)輪廓的直線特征對(duì)全圖做 Hough變換存在虛警率偏高、計(jì)算量大的問(wèn)題。本文提出了利用目標(biāo)的幾何與連通域特性快速實(shí)現(xiàn)定位的算法。針對(duì)遙感圖像中背景復(fù)雜，大量存在