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高分辨率光学遥感影像中靠岸集装箱船受到岸边建筑、阴影和背景环境的干扰严重，且其船身模式与相邻陆地上集装箱非常相似，较难实现自动化检测。针对这一难题，提出了一种利用超像素级上下文特征进行靠岸集装箱船检测的方法。首先，对图像进行过分割生成超像素，在超像素区域提取颜色、纹理特征并级联邻域超像素特征形成超像素级上下文特征；然后，将目标超像素作为正样本，并自适应地选择较难区分的背景超像素作为负样本来训练分类器，实现对目标、背景超像素的分类；最后，利用全连接条件随机场对分类结果优化，实现对靠岸集装箱船的检测。实验结果表明，该方法能够较为可靠地检测靠岸集装箱船，具有一定的应用前景。 相似文献
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级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测 总被引：1，自引：0，他引：1
传统遥感影像飞机目标检测算法依赖于人工设计特征，对大范围复杂场景和多尺度的飞机目标稳健性较差，基于深层卷积神经网络的目标检测算法通常难以有效应对大幅影像的目标搜索和弱小目标检测问题，针对上述问题，本文提出了一种基于级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测算法。首先根据全卷积神经网络能够支持输入任意大小图像的特点，采用小尺度浅层全卷积神经网络对整幅影像进行遍历和搜索，快速获取疑似飞机目标作为兴趣区域，然后利用较深层的卷积神经网络对兴趣区域进行更精确的目标分类与定位。为提高卷积神经网络对地物目标的辨识能力，在卷积层中引入多层感知器，并在训练过程中采取多任务学习与离线难分样本挖掘的策略；在测试阶段，建立影像金字塔进行多级搜索，并结合非极大值抑制消除冗余窗口，从而实现由粗到精的飞机目标检测与识别。对多个数据集下多种复杂场景的遥感影像进行测试，结果表明，本文方法具有较高的准确性和较强的稳健性，可为大幅遥感影像的飞机目标检测问题提供一个快速高效的解决方案。 相似文献
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一种复杂海天背景下的红外舰船目标自动检测方法 总被引：3，自引：0，他引：3
提出了一种红外舰船目标检测算法。首先,利用设计好的频域组合高通滤波器对原始红外图像进行处理,以得到舰船目标可能存在的区域即目标潜在区;然后,对获得的目标潜在区进行尺度自适应的局部阈值分割,进而提取出较为完整的舰船目标或者虚假目标;最后通过检测吃水线特征来筛选出正确的舰船目标。实验结果表明,此算法能够有效地检测出复杂海天背景条件下的红外舰船目标,且具有一定的时效性。 相似文献
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多源高分辨率遥感影像自动匹配算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。 相似文献
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基于直线和区域特征的遥感影像线状目标检测 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高分辨率航空遥感影像中线状目标的特点,提出一种结合区域和直线特征识别线状目标的方法。在基于标记点分水岭变换进行初始分割的基础上,利用关于目标的知识和区域邻接图(RAG)对感兴趣区域进行合并,得到最终检测结果。实验结果表明,本文方法可以有效地从遥感影像中提取线状目标。 相似文献
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在SAR成像过程中,利用目标相对于雷达运动的多普勒频率进行方位向压缩来提高方位向分辨率。对于海面舰船目标,往往由于SAR发射的脉冲重复频率过低,回波信号的多普勒频率欠采样,引起高亮度的方位向模糊噪声,产生虚假目标。若直接利用传统CFAR、子孔径相干等目标检测算法,会把方位向模糊引起的虚假目标误判为舰船目标,降低了舰船目标的检测精度。针对SAR影像方位向模糊现象,提出一种利用全极化SAR数据的舰船目标检测算法,其利用H-A-Alpha分解得到的第三散射机制,结合方位向全极化子孔径相干,消除了方位向模糊噪声对舰船目标检测的影响,提高了舰船目标的目标杂波比。通过采用日本玉野Kojimawan港口附近的C波段AIRSAR全极化数据进行试验,验证了该算法能消除SAR方位向模糊,降低虚警率,提高舰船目标的检测精度。 相似文献
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