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为实现海事动态视频监测中海面目标的自动检测,提出基于小波域视觉注意选择机制的海面目标快速检测算法。根据人类视觉观测特点,首先利用提升小波变换在小波域建立了双尺度视觉选择注意模型,然后在粗分辨率低频子带上分别利用相位谱法和梯度法建立视觉显著图,并对两者进行有效融合形成综合视觉显著图,最后通过小波反变换得到原始高分辨率图像的视觉显著图,并由此实现海面目标区域的提取。实验结果表明:该算法能够快速、准确地实现海面目标的自动检测,可用于基于海洋浮标的海事智能监测。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2017,(2)
目前针对背景复杂的海上舰船作为跟踪对象的跟踪算法研究较少。另外,多目标跟踪算法在变化频繁的背景条件下的精确性和实时性不足。为了提高多目标舰船跟踪的视觉跟踪算法的实时性和鲁棒性,本文提出了一种改进的基于TLD(Tracking-Learning-Detection)多目标舰船自动跟踪算法。该算法实现了海上多个目标舰船准确实时跟踪。首先,算法应用海天线检测与提取方法,利用最大类间方差阈值分割和Hough变换提取海天线;其次,算法利用Kalman滤波原理对海天线上的目标舰船进行定位与检测,分离出目标舰船;最后通过提取出来的目标用其最小外接矩形生成目标初始跟踪框,跟踪器利用初始跟踪框的位置坐标信息对目标进行实时自动跟踪。算法运行过程中都在海天线附近进行扫描检测,缩小了图像遍历范围,提高了算法的实时性。实验表明,通过对比典型的Mean-shift算法以及原始TLD目标跟踪算法,本文算法跟踪结果的精度较高,实时性较好。 相似文献
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基于面向对象和模糊逻辑的SAR溢油检测算法 总被引：1，自引：1，他引：0
星载合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有全天时、全天候的工作能力,已被众多学者认为是非常适合探测海面溢油污染的遥感器。然而在SAR影像中经常出现"类油膜"现象,这严重干扰了SAR溢油检测的精度。因此,如何有效区分SAR影像中的油膜和类油膜,对提升溢油检测精度具有重要意义。本文利用面向对象图像分析的方法,从20景ENVISAT ASAR影像中提取了较多的溢油和类油膜样本,对其基于对象的形状、物理和纹理特征进行了综合分析,找出了适合区分溢油和类油膜的特征量。利用特征分析的结论,本文建立了一种基于模糊逻辑的溢油检测算法。该算法可以有效区分SAR影像中的溢油和类油膜,还可以给出暗斑被判定为溢油的概率。溢油检测实验说明,本文方法能够得到令人满意的效果。 相似文献
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海面溢油事故发生后需要进行精准的溢油检测,从而为溢油事故现场应急响应与海面污染的快速有效处理提供支持。利用哨兵二号(Sentinel-2)多光谱遥感影像,基于最佳指数因子(OIF)构建光谱特征指数提取海面溢油光谱特征,基于灰度共生矩阵(GLCM)提取海面溢油纹理特征,利用巴氏距离法进行特征选择,构建海面溢油空谱特征数据集。提出了多核决策融合支持向量机(SVM)海面原油检测模型,对黄海4.27“交响乐号”油轮溢油事故开展检测研究。实验结果表明,在复杂水色背景下,经过筛选的最佳空谱特征数据集检测结果的总体精度可以达到89.25%,Kappa系数为0.854,F1分数可达0.889;多核SVM决策融合后的总体精度可以达到90.26%,Kappa系数为0.866,F1可达0.898,总体精度较单核提高了1.0%~8.2%,Kappa系数提高了0.013~0.122,F1分数提高了0.009~0.097。实验结果表明,海面溢油检测模型具有较高的溢油检测精度和模型鲁棒性,适用于海面溢油检测研究。 相似文献
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遥感影像海陆分割对于海岸线提取及其动态监测具有重要意义。传统的基于光谱特征和图像处理的海岸线识别和提取方法, 在面对高分辨率遥感图像复杂的纹理和空间分布时, 只能生成具有局限性的图像特征结果, 且分割结果准确率不高。本文将深度卷积神经网络应用于高分遥感图像的海陆分割问题, 并在经典编码器-解码器结构的基础上进行了创新。首先, 为了降低调参难度引入批归一化层, 降低了网络对参数的尺度和初始值的敏感度; 其次, 采用转置卷积代替传统卷积, 在模型训练过程中通过梯度递减算法, 不断更新参数权值, 显著提高语义分割的精度。利用研究区域高分一号遥感图像数据对于人工岸线及自然岸线的分割实验结果显示: 相较于经典U-Net与SegNet, 改进U-Net网络, 对于各种自然岸线和人工岸线具有更低的边界模糊度和更准确的分割结果, 对于自然岸线的提取结果, 漏检、错检现象较少; 对于人工岸线的提取具有更大的感受野, 能够提取岸线的空间结构信息, 避免误分类。面对日益丰富的高分辨率的遥感影像数据源, 基于改进U-Net的海岸线提取, 能更好地保留边界信息且具备更优的语义分割效果, 可以更为准确地挖掘高分遥感影像的空间分布特征、纹理特征以及光谱特征, 从而提升分类的准确性。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2021,(10)
将统计学中的箱线图应用于SAR图像舰船目标检测,提出了一种新的舰船检测算法。该算法不对海面背景建模,因此对复杂的海面背景具有较强的适应性,且能有效减少虚警和保持舰船轮廓。文中从适用条件、算法参数和时间复杂度三个方面,将该算法与恒虚警率(CFAR)算法做了详细的分析与比较,并推导出当海面背景符合高斯分布时,本文算法中的参数异常点因子与双参数CFAR算法中的标称因子之间的关系。最后,使用马六甲海峡及其附近海域的多幅星载SAR图像进行了实验验证。实验结果表明,当实际海面背景分布不符合高斯分布时,相比于双参数CFAR算法,本文算法具有更好的适应性。 相似文献
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滩涂水边线Landsat-5影像提取方法 总被引：1，自引：0，他引：1
快速获取遥感影像水边线时空变化信息具有重要意义,滩涂水边线提取一直是遥感技术应用的难点问题。水边线在遥感影像上具有独特的空间关系与光谱特征。本文综合使用颜色模型变换法、信息熵计算法、最大类间方差法及边缘检测方法。以长江口崇明东滩为研究区,研究了Landsat-5卫星影像海陆对比度增强及不同尺度下的边缘提取,重点给出了基于热红外波段的水边线空间特征与光谱特征的计算方法,在面向对象技术框架下提出了一种顾及空间关系和光谱特征的遥感影像水边线快速提取方法。实验结果表明:(1)基于最大类间方差法的局部阈值分割法能够自动提取band 6的水边线,水边线连续、完整,空间信息丰富;(2)综合使用最佳指数法、离散度方法及颜色模型变换方法,能够有效增强海陆对比度,基于最大类间方差法的局部自适应Canny算子能够自动检测出增强后遥感影像高精度边缘;(3)利用水边线的空间关系和光谱特征,能够由计算机自动实现水边线的识别与连接工作;(4)本文提出的水边线提取方法速度快、自动化程度高,分别继承了阈值分割法的连续性强的优点和Canny算子定位精度高、细节呈现能力强的优势。研究结果对于海岸带动态变化、陆海相互作用机制、海岸带资源保护与开发及近海工程管理等研究具有重要的参考价值。 相似文献
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海岸线是海洋的重要组成部分,对于海域管理具有重要意义。本文根据岸线位置确定原理,即将多时相瞬时水边线上边界近似作为海岸线,提出了一种基于多时相水边线的海岸线自动提取方法,该方法应用区域生长与边缘检测相结合的方法提取瞬时水边线,然后采用海岸线自动判别算法进行海岸线的提取。首先计算归一化水体指数（normalized difference water index,NDWI）图像,利用区域生长算法进行海陆分割,得到海陆分割二值图;然后利用Canny边缘检测对海陆分割结果进行边缘检测,得到瞬时水边线;最后利用海岸线自动判别算法得到多时相瞬时水边线上界作为海岸线。本文以马六甲海峡部分海岸作为研究区域,应用多期Landsat 8遥感影像进行了海岸线提取和分析。为验证海岸线提取精度,对获取时间接近高潮时的一景哨兵二号影像进行目视解译得到人工解译的海岸线,与本文提取海岸线进行对比。结果显示,本文算法得到的海岸线平均偏移量和均方根误差分别为21.01 m和21.96 m,能够满足30 m分辨率遥感图像的精度要求,相比采用单景影像提取海岸线,精度有明显提高。 相似文献
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针对目前海冰信息解译时对海冰外缘线及面积信息提取不精确、业务化应用不强问题,提出一种基于分裂Bregman算法的海冰外缘线自动提取方法,并通过遥感影像预处理、算法程序化等工作步骤,将该算法应用到业务化海冰信息解译工作中。方法:分别选取五景中、高空间分辨率的可见光卫星遥感影像,将影像上待提取海冰区域首先进行不规则图像裁剪、图像增强等预处理工作,然后基于变分水平集及快速分裂Bregman投影方法进行了海冰外缘线信息的提取,并对提取出的海冰面积进行量化,最后与传统人工提取海冰信息进行了比较。实验结果表明,基于变分水平集及其快速分裂Bregman算法提取的海冰信息,具有提取的海冰边缘精确、自动化程度高、提取结果稳定可靠等优点。 相似文献
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一种融合纹理特征与NDVI的随机森林海冰精细分类方法 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰的精准分类对于掌握海冰生长发育状况,保障航海安全等具有重要意义。由于受数据源和分类方法等影响,使得海冰分类精度提高受限。本文面向高空间分辨率的光学遥感影像,提出了一种融合纹理特征和归一化差分植被指数（NDVI）的海冰精准分类方法,运用随机森林分类器构建海冰分类方法。以青岛胶州湾为实验区,高分二号（GF-2）为实验数据,进行了海冰类型提取,并与其他分类方法进行对比。结果显示:针对GF-2高分辨率光学遥感数据,融合纹理特征和NDVI的随机森林方法,相比于传统的随机森林、支持向量机、自动决策树和融合纹理特征的最大似然分类方法,总体分类精度分别提高13.70%、11.60%、19.22%、29.37%。Kappa系数分别提高0.16、0.13、0.22、0.44。相比于融合纹理特征和归一化水指数（NDWI）的随机森林方法,总体分类精度提高了9.67%,Kappa系数提高了0.09。这表明本文构建的海冰分类方法可有效提高海冰分类精度,为海冰的精确分类提供了一种有效的技术手段。 相似文献
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A synthetic aperture radar sea surface distribution estimation by n-order Bézier curve and its application in ship detection 总被引：1，自引：0，他引：1
To dates,most ship detection approaches for single-pol synthetic aperture radar(SAR) imagery try to ensure a constant false-alarm rate(CFAR).A high performance ship detector relies on two key components:an accurate estimation to a sea surface distribution and a fine designed CFAR algorithm.First,a novel nonparametric sea surface distribution estimation method is developed based on n-order Bézier curve.To estimate the sea surface distribution using n-order Bézier curve,an explicit analytical solution is derived based on a least square optimization,and the optimal selection also is presented to two essential parameters,the order n of Bézier curve and the number m of sample points.Next,to validate the ship detection performance of the estimated sea surface distribution,the estimated sea surface distribution by n-order Bézier curve is combined with a cell averaging CFAR(CA-CFAR).To eliminate the possible interfering ship targets in background window,an improved automatic censoring method is applied.Comprehensive experiments prove that in terms of sea surface estimation performance,the proposed method is as good as a traditional nonparametric Parzen window kernel method,and in most cases,outperforms two widely used parametric methods,K and G0 models.In terms of computation speed,a major advantage of the proposed estimation method is the time consuming only depended on the number m of sample points while independent of imagery size,which makes it can achieve a significant speed improvement to the Parzen window kernel method,and in some cases,it is even faster than two parametric methods.In terms of ship detection performance,the experiments show that the ship detector which constructed by the proposed sea surface distribution model and the given CA-CFAR algorithm has wide adaptability to different SAR sensors,resolutions and sea surface homogeneities and obtains a leading performance on the test dataset. 相似文献
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基于高空间分辨率卫星遥感影像的围填海存量资源监测与评估研究——以营口市南部海岸为例 总被引：2，自引：0，他引：2
为详细掌握围填海存量资源状态,提高海域空间资源监管精细化水平,本文提出围填海存量资源概念,并将围填海存量资源划分为围而未填区域、填而未建区域、低密度建设区域、低洼坑塘、低效盐田和低效养殖池塘等6种类型,以及工业区、城镇区等围填海存量资源的消耗类型。在此基础上,采用高空间分辨率卫星遥感影像,建立了面向对象的围填海存量资源遥感影像分类提取方法与技术流程,构建了围填海存量资源指数,并以营口市南部海岸区域为例进行了实证研究。结果表明:（1）面向对象的围填海存量资源遥感影像分类提取方法能够精细地提取围填海存量资源信息,准确率达到90%以上;（2）填而未建区域、低效盐田、低效养殖池塘占研究区围填海存量资源总面积的62.51%,研究区围填海存量资源指数为0.49,但内部差异明显,北部区域为0.66,中部区域为0.44,南部区域为0.37。 相似文献
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