遙感圖像結(jié)構(gòu)化目標(biāo)檢測方法研究.pdf

1、遙感圖像中結(jié)構(gòu)化目標(biāo)是指遙感圖像中擁有特定的結(jié)構(gòu)，并且與周圍環(huán)境具有一定區(qū)分性的固定結(jié)構(gòu)類目標(biāo)，對這類目標(biāo)的解譯是當(dāng)前研究的熱點。但結(jié)構(gòu)化目標(biāo)檢測面臨著場景復(fù)雜、多尺度、多視點、同場景目標(biāo)種類多等問題，要實現(xiàn)準(zhǔn)確檢測仍存在較高的難度。結(jié)構(gòu)化目標(biāo)待識別的對象種類多，但現(xiàn)在并沒有具有一定普適性的方法，對不同的目標(biāo)往往要使用不同的方法識別。
　　因此本文提出了一套通用的遙感圖像中結(jié)構(gòu)化目標(biāo)的檢測方法。本文中的算法分為感興趣區(qū)域檢測、結(jié)構(gòu)

2、化特征提取、結(jié)構(gòu)化目標(biāo)檢測三個階段。
　　在感興趣區(qū)域檢測階段，剔除了無關(guān)背景，降低了目標(biāo)檢測虛警率。利用相位譜顯著性特征計算快速、不依賴顏色信息、無需先驗信息等特點快速得到遙感圖像的顯著性特征圖，同時引入空間競爭改善顯著性特征計算結(jié)果，結(jié)合MSER區(qū)域分割方法可靠地獲取到圖像中的感興趣區(qū)域。
　　在結(jié)構(gòu)化特征提取階段，詳細(xì)地分析了基于點、線、區(qū)域特征的結(jié)構(gòu)化目標(biāo)檢測的優(yōu)缺點。結(jié)合文獻，引入局部核回歸模型描述圖像局部結(jié)構(gòu)，得

3、到結(jié)構(gòu)化特征描述子LSKs，同時在9000張正負(fù)樣本上與HOG、LBP、HaariLike特征比較，證明了LSKs對結(jié)構(gòu)化目標(biāo)具有更高的樣本區(qū)分能力。
　　在目標(biāo)檢測階段，結(jié)合LSKs的特點，以余弦相似矩陣做相似度測量，并構(gòu)建了一個具有自適應(yīng)能力的決策網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)了多類結(jié)構(gòu)化目標(biāo)的多尺度、多視點檢測識別。
　　最后，針對兩類典型的結(jié)構(gòu)化目標(biāo)——飛機和油庫進行試驗，并與文獻中的其他方法對比分析，使用準(zhǔn)確率、虛警率、查全率多個指標(biāo)