基于復(fù)雜背景抑制的光學(xué)遙感目標(biāo)檢測.pdf

1、基于高分辨率光學(xué)遙感圖像的目標(biāo)檢測是空間對地觀測的重要研究方向，在軍事監(jiān)測、戰(zhàn)場分析、交通管理等領(lǐng)域已獲得廣泛的應(yīng)用。針對高分辨率星載遙感圖像的動(dòng)目標(biāo)檢測成為國內(nèi)外的研究熱點(diǎn)之一。
　　首先，針對廣域復(fù)雜背景的高分辨率光學(xué)遙感圖像特點(diǎn)，以及目標(biāo)檢測過程中大量地物背景的干擾問題，本文論述了目標(biāo)檢測中常用的圖像分割方法?；谀壳俺Ｒ姺指钏惴ㄖ斜尘耙种撇怀浞值娜毕荩岢隽瞬捎枚喑叨确指钪芯灯茷V波的思想，通過相似元素聚類合并，實(shí)現(xiàn)同質(zhì)

2、對象區(qū)域的聚類平滑，降低同質(zhì)區(qū)域中像素之間的灰度差異。
　　其次，以單衛(wèi)星載體的推掃全色/多光譜圖像為研究對象，針對目前圖像分割和背景抑制算法中普遍存在的背景抑制不充分這一問題，將均值漂移濾波與全色/多光譜圖像分割有效結(jié)合，不但很好地保留了異質(zhì)對象區(qū)域之間的邊緣，更能實(shí)現(xiàn)同質(zhì)區(qū)域的聚類和合并。再綜合利用全色遙感圖像屬性和多光譜通道成像特性，提出了一種基于不同類型場景地物歸一化指數(shù)、感興趣區(qū)域提取、形態(tài)學(xué)灰度重建和背景差分組合的遙感

3、圖像背景雜波抑制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了植被、水體和建筑物等雜波背景的抑制和分離，縮小了檢測區(qū)域，降低了虛警率。
　　然后，針對遙感圖像目標(biāo)特征與尺度的多樣性以及地物背景的復(fù)雜性，根據(jù)目標(biāo)的全色圖像特征和多光譜輻射特性，本文以復(fù)雜背景抑制結(jié)果為基礎(chǔ)，結(jié)合灰度圖像的形態(tài)學(xué)重構(gòu)算法對遙感全色圖像進(jìn)行了不同朝向結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學(xué)操作。利用方向形態(tài)濾波器分割出車輛目標(biāo)，并利用目標(biāo)的幾何特征等先驗(yàn)信息有效去除虛警，最終實(shí)現(xiàn)對遙感圖像目標(biāo)的檢測與識(shí)別確認(rèn)，