基于高分辨率圖像的機場區(qū)域檢測和毀傷識別研究.pdf

1、遙感圖像目標(biāo)自動識別技術(shù)是計算機模式識別與圖像處理領(lǐng)域非?；钴S的研究課題。在軍事目標(biāo)的識別中，準(zhǔn)確、高效地識別出遙感圖像中的機場目標(biāo)并對機場區(qū)域進行毀傷識別具有重要的現(xiàn)實意義和應(yīng)用價值。本文主要針對機場這一典型軍事目標(biāo)，結(jié)合已有的一些方法，對于機場區(qū)域檢測和毀傷識別的若干問題做了一些研究和改進，取得了一些有意義的結(jié)果。 本文對機場檢測過程進行了較全面的分析，針對傳統(tǒng)的Hough變換算法所存在的需要較大的存儲空間和計算量較大的問題

2、，把多分辨率Hough變換方法運用到機場跑道的檢測中以節(jié)省存儲空間，然后初步篩選提取出的直線，再結(jié)合機場跑道的幾何形狀特征做進一步篩選驗證，最后給出了機場區(qū)域的描述信息。 檢測出比較明顯的大中型目標(biāo)機場后，在一定的有效區(qū)域內(nèi)對毀傷情況進行識別。機場區(qū)域的毀傷識別主要分為兩種情況：一種是基于機場目標(biāo)打擊前后即兩幅圖像的毀傷識別。先采用基于高斯分布的模擬算法對機場區(qū)域打擊后的成片彈坑進行仿真，再使用非監(jiān)督變化檢測的算法進行毀傷識別。

3、識別方法為：首先采用了圖像分塊的方法來提高識別的效率和精度，根據(jù)相關(guān)性匹配算法確定目標(biāo)存在的小區(qū)域，其次使用圖像差值法在這些小區(qū)域內(nèi)進行毀傷識別，在對差值圖像進行分割時，提出采用基于最小錯誤率的貝葉斯決策法對彈坑位置進行精確定位，貝葉斯決策檢測法的先驗概率和條件概率密度采用非監(jiān)督參數(shù)估計方法EM算法進行估計。另一種是基于機場目標(biāo)打擊后即單幅圖像的毀傷識別，具體步驟分為三步：第一步通過分析彈坑的灰度、形狀、大小等特征，建立彈坑模型，根據(jù)彈