高分辨率遥感图像目标识别方法研究

论文摘要

目前,随着遥感图像的分辨率的提高,遥感图像提供的信息越来越丰富,使得感兴趣的目标(如机场,水上桥梁)自动识别成为可能,这类对象的精确识别在民用导航和军事等多方面都有着很大的意义。近年来,许多研究者在这方面都做了很多的工作,但是很多都是针对低分辨率遥感图像,并且各种方法都不够完善。本文对高分辨率遥感图像目标识别技术进行了一定的研究,不仅介绍了目标识别中存在的一些基本理论和方法,而且对高分辨率遥感图像中机场识别和水上桥梁识别方法进行了研究。本文研究特点主要包括以下几个方面:首先,介绍了目标自动识别中会用到的一些基本理论和方法,包括对象的分割技术,特征提取技术和分类器。其中的分割技术主要介绍了Meanshift分割技术,特征提取技术介绍了局部特征SURF特征和纹理特征,并且简单介绍了支持向量机的基本原理。其次,介绍了一种识别高分辨率遥感图像中机场的方法。提出一种基于SURF特征点和区域信息的机场方法,该方法使用双层金字塔结构,首先在低尺度中检测的候选区域,然后将这些候选区域映射到原始的尺度中,使用先验知识来识别机场。最后,介绍了一种识别高分辨率遥感图像中水上桥梁的方法。提出了一种全新水上桥梁识别的流程,流程分为四个步骤:桥梁粗提取、计算桥梁方向、桥梁精确提取和桥梁识别。其中桥梁方向计算使用了圆盘算法,通过实验结果表明,该方法不仅减少了计算量,还提高了计算的精度。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 论文主要工作和内容安排
• 2 基本理论和方法
• 2.1 基于MEAN SHIFT 的对象分割
• 2.2 特征提取
• 2.3 支持向量机分类器
• 3 基于SURF 特征点和区域信息的机场识别
• 3.1 图像预处理
• 3.2 基于SURF 特征的机场检测
• 3.3 实验结果及分析
• 3.4 本章小结
• 4 高分辨率遥感图像水上桥梁自动识别
• 4.1 桥梁粗提取
• 4.2 计算桥梁方向
• 4.3 桥梁精确提取
• 4.4 桥梁识别
• 4.5 实验结果与分析
• 4.6 本章小节
• 5 总结与展望
• 5.1 研究工作总结
• 5.2 后续研究工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录 作者在攻读硕士学位期间发表的论文