基于線面融合的高分辨率遙感圖像視覺顯著區(qū)域檢測(cè)方法研究.pdf

1、視覺注意機(jī)制是人的視覺系統(tǒng)對(duì)視覺信息的預(yù)處理機(jī)制。在其作用下，人眼可以在復(fù)雜的視覺場(chǎng)景中快速注意到自己感興趣的區(qū)域，而忽略掉其他信息。容易引起人眼注意的區(qū)域稱為視覺顯著區(qū)。使用計(jì)算機(jī)模擬人眼的視覺注意機(jī)制，對(duì)輸入圖像各區(qū)域進(jìn)行視覺顯著性檢測(cè)（以下簡(jiǎn)稱顯著性檢測(cè)），在后續(xù)的圖像處理或目標(biāo)檢測(cè)過程中，可以根據(jù)檢測(cè)結(jié)果分配不同圖像區(qū)域的處理優(yōu)先級(jí)，從而更為合理地分配計(jì)算機(jī)資源，有效地提高計(jì)算機(jī)對(duì)圖像的理解能力。
　　面向自然場(chǎng)景圖像的顯

2、著性檢測(cè)已取得豐富的研究成果，然而在遙感圖像上的研究仍處于探索階段。這主要原因是遙感圖像與自然場(chǎng)景圖像之間存在著巨大的特征差異，其更為復(fù)雜的背景造成前景和背景之間的特征差異不明顯。隨著高空間分辨率遙感圖像（以下簡(jiǎn)稱高分遙感圖像）的出現(xiàn)，對(duì)遙感圖像的分析更為困難。將視覺顯著性檢測(cè)應(yīng)用于高分遙感圖像處理具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值。
　　本文面向遙感圖像特別是高分遙感圖像的信息提取，對(duì)遙感圖像的視覺顯著區(qū)域檢測(cè)方法展開研究，主要工作包

3、括:
　　(1)提出基于直線特征的顯著性檢測(cè)算法。首先提取圖像中的直線信息，包括邊緣直線和相位直線，得到圖像中的直線集合，通過分析直線在圖像中各區(qū)域的分布規(guī)則程度及密集程度計(jì)算圖像各區(qū)域的顯著值，并提出反距離變換方法生成基于直線特征的視覺顯著圖。
　　(2)提出結(jié)合線特征和面特征的顯著性檢測(cè)算法。首先通過圖像分割操作將圖像分割為斑塊，構(gòu)成面基元，然后計(jì)算面基元的亮度、光譜等特征值的區(qū)域?qū)Ρ榷炔町惡腿植町愐约靶螤钐卣鞯囊?guī)則程

4、度得到基于面特征的視覺顯著圖，最后將其與基于線特征的視覺顯著圖合并，得到最終的融合了線特征和面特征的綜合顯著圖。
　　(3)通過顯著圖分割實(shí)驗(yàn)對(duì)比了本文算法與現(xiàn)有算法。通過固定閾值分割以及最優(yōu)閾值分割實(shí)驗(yàn)分別對(duì)比本文算法與其它常用算法的檢測(cè)性能，并通過視覺分析以及定量評(píng)價(jià)對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。
　　實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的算法在遙感圖像的視覺顯著性檢測(cè)上具有更好的檢測(cè)結(jié)果。說明本文提出的算法更符合遙感圖像的特點(diǎn)，能夠在復(fù)雜的背