光學(xué)遙感圖像跑道提取與油罐目標識別技術(shù)研究.pdf

1、衛(wèi)星遙感圖像作為一類重要的空間信息源，以其時效性，實用性而被廣泛應(yīng)用于資源勘探、軍事偵查、環(huán)境災(zāi)害監(jiān)測、土地利用、農(nóng)作物估產(chǎn)、城市規(guī)劃等諸多領(lǐng)域，對國防、國民經(jīng)濟和社會發(fā)展有著重大的影響。
　　 光學(xué)遙感圖像通常表現(xiàn)為：灰度級多、對比度低、信息量大、邊界模糊、目標結(jié)構(gòu)復(fù)雜、區(qū)域特征因不同的拍攝條件而產(chǎn)生較大變化等等，由于光學(xué)遙感圖像的這些特性，使得對光學(xué)遙感圖像中目標的提取與識別沒有完全可靠的模型進行指導(dǎo)。本文依托“遙感影像的區(qū)

2、域分割與毀傷信息提取”研究項目，參考國內(nèi)外遙感圖像處理、遙感圖像目標識別的相關(guān)文獻和商業(yè)軟件，對高空間分辨率光學(xué)遙感影像中跑道提取、港口油罐目標識別進行了深入的研究，相關(guān)工作與成果如下：
　　 1.詳細研究了數(shù)字圖像處理的一些基本算法，例如：形態(tài)學(xué)膨脹、腐蝕、高帽和低帽變換，高斯模糊濾波，Canny分割，Otsu分割，邊緣跟蹤，連通域標記算法。本文將這些算法用于光學(xué)遙感圖像的預(yù)處理和目標的特征提取，去除了圖像背景帶來的干擾特征，

3、增強了跑道目標與油罐目標的特征，是后續(xù)提取與識別工作的基礎(chǔ)。
　　 2.詳細研究了跑道提取技術(shù)。針對跑道一般具有比較復(fù)雜的幾何拓撲結(jié)構(gòu)，并與周圍的非跑道區(qū)域有著明顯的界限等特征，本文研究了基于Hough變換直線檢測算法的跑道提取技術(shù)，對機場跑道進行提取?；贖ough變換直線檢測算法的跑道提取技術(shù)能夠很好地提取出機場的主要跑道，但無法提取出一些非直線型的分支跑道。在前人的研究基礎(chǔ)上，本文提出了基于水平集算法的跑道提取技術(shù)。由于水

4、平集算法有著應(yīng)對復(fù)雜幾何拓撲結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢，該方法不僅能夠提取出機場的主要跑道，還能提取出機場的非直線型分支跑道，從而改善了提取結(jié)果。
　　 3.詳細研究了港口油罐識別技術(shù)。本文研究了基于形態(tài)學(xué)的油罐識別技術(shù)，基于形態(tài)學(xué)的油罐識別技術(shù)能夠很好地識別出灰度值與背景相差比較大的油罐目標，如果加上油罐區(qū)域的先驗空間信息，能夠在復(fù)雜場景中識別出目標油罐，但其依賴于先驗信息，并且當目標灰度值與背景相差不大時，識別效果并不理想。本文在前人的研究

5、基礎(chǔ)上，提出了改進的基于Hough變換圓檢測算法的油罐識別技術(shù)。該算法充分利用了油罐目標的圓形特征與不交疊特性，在目標邊緣信息能夠被檢測到的情況下，改進的基于Hough變換圓檢測算法的油罐識別技術(shù)能夠識別出灰度值與背景接近的油罐目標，對陰影不是很長的油罐目標也取得了很好的識別結(jié)果。
　　 4.利用研究提出的算法，完成了光學(xué)遙感圖像跑道提取與油罐目標識別的軟件設(shè)計，通過測試，技術(shù)指標中目標的提取與識別準確率達到85％以上，處理時間