引入上下文信息的可見(jiàn)光遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方法研究.pdf

1、可見(jiàn)光遙感圖像的目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別是遙感技術(shù)中的重要內(nèi)容。由于受多種成像因素的影響，目標(biāo)特征常常存在顯著的變化，這使檢測(cè)識(shí)別的難度大大增加。有效利用上下文信息可以提升目標(biāo)檢測(cè)識(shí)別的效率和性能。本文針對(duì)引入多層次上下文信息的可見(jiàn)光遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別方面開(kāi)展了如下工作：
　　在緊鄰背景相對(duì)穩(wěn)定場(chǎng)景的目標(biāo)檢測(cè)研究中，針對(duì)存在與真實(shí)目標(biāo)具有相似特性的虛警干擾問(wèn)題，提出了一種引入鄰域上下文信息的檢測(cè)框架。在該框架中，提出了梯度方向二進(jìn)制模式

2、描述子來(lái)表征目標(biāo)的鄰域上下文信息，由于該描述子不需要由碼本學(xué)習(xí)進(jìn)行特征量化，因此在特征提取方面顯著提升了效率，并將該描述子嵌入空間金字塔匹配模型，提高了目標(biāo)檢測(cè)性能。
　　在場(chǎng)景變化的目標(biāo)檢測(cè)研究中，提出了一種引入目標(biāo)上下文信息的檢測(cè)框架。針對(duì)目標(biāo)上下文關(guān)系存在著同一種上下文約束關(guān)系發(fā)生在不同類別目標(biāo)與候選目標(biāo)之間、不同的上下文約束關(guān)系發(fā)生在同類別目標(biāo)與候選目標(biāo)之間的現(xiàn)象，我們?cè)O(shè)計(jì)基于詞匯的目標(biāo)上下文表述，再組合使用概率潛在語(yǔ)義分

3、析模型來(lái)解決這一問(wèn)題。
　　在目標(biāo)類別識(shí)別研究中，針對(duì)特征提取環(huán)節(jié)存在誤差的問(wèn)題，提出了一種引入內(nèi)部上下文信息的識(shí)別框架，它首先提取目標(biāo)的稀疏顯著特征，再結(jié)合目標(biāo)內(nèi)部空間區(qū)域信息進(jìn)行特征表述，最后進(jìn)行分類識(shí)別。該方法增強(qiáng)了特征表述的穩(wěn)健性，從而提升了識(shí)別性能。
　　在遙感圖像的地物分類研究中，針對(duì)同類地物目標(biāo)光譜特性變化大、形狀和紋理特征分布復(fù)雜的問(wèn)題，提出了一種引入多種上下文信息的地物分類框架。它首先為了獲取良好的分割對(duì)象