典型人造目標自動識別算法研究

1、國內(nèi)圖書分類號:TN911.73國際圖書分類號:621.391工學博士學位論文典型人造目標自動識別算法研究博士研究生：陳愛軍導師：李金宗教授申請學位：工學博士學科、專業(yè)：信息與通信工程所在單位：電子與信息技術研究院答辯日期：2008年6月29日授予學位單位：哈爾濱工業(yè)大學摘要I摘要隨著遙感圖象分辨率的提高，圖象數(shù)據(jù)量有了爆炸式的增長。如何從海量圖象數(shù)據(jù)中及時、準確地獲取所需信息并加以利用，成為需要解決的重大問題。如果完全靠傳統(tǒng)的人工方法

2、對大幅面高分辨率遙感圖象進行判讀和識別，效率和精度都無法保證。因此，利用計算機對遙感圖象中的感興趣目標進行自動識別，輔助判讀人員完成判讀工作具有非常重要的意義。本文在對現(xiàn)有典型人造目標自動識別技術進行分析的基礎上，以感興趣的大中型水上橋梁目標和圓形目標群為研究對象，深入研究了其在復雜背景下大幅面高分辨率遙感圖象中的目標特性并實現(xiàn)了目標的快速篩選與識別，取得了一些有價值的研究成果。本文對遙感圖象的目視判讀、自動判讀和交互判讀進行了簡要介紹

3、并對它們的優(yōu)缺點進行了分析，然后對高分辨遙感圖象數(shù)據(jù)的特點進行了總結(jié)并指出開展高分辨率遙感圖象目標自動識別進行輔助判讀的必要性和緊迫性，最后對高分辨遙感圖象中的道路、建筑物、橋梁和機場等人造目標識別技術進行了分析，提出了存在的主要問題。針對現(xiàn)有橋梁識別算法的不足，建立了一種基于知識的水上橋梁識別算法。根據(jù)橋梁在高分辨遙感圖象中的功能特征、灰度特征、幾何特征和空間上下文特征，建立了水上橋梁的先驗知識庫；根據(jù)高分辨率遙感圖象中河流的灰度特征

4、和形狀特征利用模糊分割和聚類的方法對河流區(qū)域進行粗分割，并根據(jù)橋梁與河流之間的空間關系提出了一種確定感興趣區(qū)域的方法，利用該方法自動提取出感興趣區(qū)域的子圖象，然后對感興趣區(qū)域子圖象進行分割、輪廓跟蹤、直線擬合等操作獲取潛在水上橋梁的特征，最后再根據(jù)水上橋梁的先驗知識對潛在橋梁進行驗證。在水上橋梁識別的過程中，河流和橋梁的先驗知識始終貫穿其中，從而大大提高了檢測和識別速度。通過對高分辨遙感圖象中的圓形目標特征進行詳細分析，建立了一種基于圓