| 【中文题名】 | 遥感图像目标识别算法研究 |
| 【英文题名】 | A Research on Target Recognition Algorithms for Remote Sensing Image |
| 【学科专业】 | 电子科学与技术 |
| 【论文级别】 | 硕士论文 |
| 【投稿时间】 | 2005-11-7 |
| 【中关键词】 | 遥感图像,目标识别,信息融合,直线检测,跑道,港口 |
| 【英关键词】 | Remote-sensing image,Target-recognition,Data-fusion,Line-detection,Runway,Harbor, |
| 【分类导航】 | 工业技术>自动化技术、计算机技术>遥感技术>遥感图像的解译、识别与处理>图像处理方法> |
| 【论文摘要】 | 遥感图像在对地观测、军事侦察和导弹图像末端制导领域的广泛应用,使遥感图像目标自动识别成为研究热点。本文以卫星遥感图像侦察和信息融合技术为研究背景,研究了从遥感图像中识别机场跑道、港口等线性大目标和飞机、舰船小目标的方法。主要研究内容包括:
1、对课题涉及到遥感图像种类及特点、图像目标识别技术和图像目标识别融合技术的原理及方法、遥感图像的预处理技术作了简洁有重点的介绍,并以实际的遥感图像进行了试验。
2、比较详尽地阐述了图像直线检测的各种方法,并对性能进行了比较。
3、提出了一种用于检测平行直线的Hough变换加速算法,以它为基础可实现对机场跑道、港口等多种线性大目标检测定位;提出了一种基于边缘直线相位分析的港口识别算法。经过验证,证明了算法的稳健性,实用性。
4、讨论了对飞机、舰船小目标的识别方法。针对实际应用中,形状相似目标类型多的情况,研究了基于Hu’s矩的特征匹配算法的识别率及缺点后,给出一个不变矩结合轮廓投影匹配的算法,引入模糊综合和D—S证据理论作为决策融合,提高了目标的识别率,并比较了两种融合方法的结果。 |
| 【论文题纲】 |
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摘要 |
8-9 |
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ABSTRACT |
9-10 |
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笫一章 绪论 |
10-18 |
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§1．1 课题研究背景及任务 |
10-11 |
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§1．2 研究对象的特点分析 |
11-14 |
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1．2．1 遥感图像种类及特点 |
11-13 |
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1．2．2 遥感图像目标的特性特征和识别机理 |
13-14 |
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§1．3 图像目标识别技术介绍 |
14-17 |
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1．3．1 图像目标识别基本概念和方法 |
14-16 |
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1．3．2 图像识别技术所面临的问题和发展趋势 |
16-17 |
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§1．4 本文的主要内容 |
17-18 |
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第二章 课题预备知识 |
18-35 |
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§2．1 遥感图像目标识别中的信息融合 |
18-25 |
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2．1．1 图像融合目标识别基本原理 |
18 |
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2．1．2 图像融合目标识别层次分类及方法 |
18-20 |
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2．1．3 模糊综合在目标识别融合中的应用 |
20-22 |
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2．1．4 基于修正的D-S证据理论在目标识别融合中的应用 |
22-25 |
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§2．2 图像预处理方法 |
25-35 |
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2．2．1 基于区域的图像分割 |
25-27 |
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2．2．2 基于边缘的图像分割 |
27-32 |
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2．2．3 小区域和噪声去除 |
32-34 |
|
2．2．4 本文采用的图像目标分割方法 |
34-35 |
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第三章 直线性大目标识别方法 |
35-60 |
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§3．1 简介 |
35-36 |
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§3．2 直线性目标特征模型 |
36-37 |
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3．2．1 机场跑道的特征模型 |
36 |
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3．2．2 港口码头的特征模型 |
36-37 |
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§3．3 直线检测方法 |
37-45 |
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3．3．1 启发式连接法 |
37 |
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3．3．2 相位编组法 |
37-38 |
|
3．3．3 假设检验的方法 |
38-39 |
|
3．3．4 折合直线的方法 |
39-40 |
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3．3．5 Radon变换法 |
40-41 |
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3．3．6 Hough变换法 |
41-43 |
|
3．3．7 层次记号编组法 |
43-44 |
|
3．3．8 各方法性能比较 |
44-45 |
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§3．4 机场跑道的识别 |
45-54 |
|
3．4．1 机场跑道识别基本思想 |
45-46 |
|
3．4．2 机场跑道识别算法实现 |
46-52 |
|
3．4．3 实验结果 |
52-53 |
|
3．4．4 基于Hough变换识别直线目标方法的推广 |
53-54 |
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§3．5 港口识别 |
54-60 |
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3．5．1 港口识别基本思想 |
54-56 |
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3．5．2 港口识别算法实现 |
56-59 |
|
3．5．3 实验结果 |
59-60 |
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第四章 基于信息融合的遥感图像小目标识别方法研究 |
60-73 |
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§4．1 小目标识别方法简介 |
60-61 |
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§4．2 不变矩技术 |
61-65 |
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4．2．1 Hu's不变矩基本概念 |
61-63 |
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4．2．2 不变矩识别率的问题 |
63-65 |
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§4．3 基于信息融合的遥感图像小目标快速识别算法 |
65-73 |
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4．3．1 算法思想和流程 |
65-67 |
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4．3．2 算法的具体实现 |
67-71 |
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4．3．3 实验结果及结论 |
71-73 |
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第五章 总结与展望 |
73-74 |
|
致谢 |
74-75 |
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发表论文情况 |
75-76 |
|
参考文献 |
76-78 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.389326 |
