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基于局部特征的目标检测研究

作　者: 屠敬
导　师: 王卫星
学　校: 电子科技大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 高分辨率遥感图像目标检测局部自相似描述子置信传播
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
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内容摘要

高分辨率可见光遥感图像已经广泛地应用在民用和军用的很多方面。本文主要针对一些军事小目标如舰船,飞机等的检测方法进行研究。本文从一般图像中的目标识别方法到遥感图像中的目标识别方法进行讨论,从它们之间的共同点和遥感图像中的特殊性出发,研究了两种基于局部特征的分别用于舰船和飞机检测的算法。对于舰船目标,本文提出基于分割图像和船头检测的算法。在高分辨率遥感图像中,舰船目标的形状相似,但是难点在于相邻停靠的舰船和靠岸舰船的检测。本文假定已提取出港口水域,不考虑岸舰分离的问题,在分割出船的大致区域后,再利用一种角点和角度的检测算法,定出船头的位置,从而实现舰船的检测和相邻目标之间的分离。对于飞机的检测,本文对不同形状的飞机目标利用一些形状的模板来描述。为了排除遥感图像中的对比度和颜色的不同以及少量的纹理,采用了一种局部自相似描述子来表示局部的形状特征。利用改进的置信传播算法来匹配全局特征。实验证明,该方法不仅可以用于完好飞机的检测,还可以用在形状残缺的飞机的检测和毁伤部位的判断上,是一种有效地飞机检测方法。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-8
第一章绪论  8-11
  1.1 课题的来源和研究的目的和意义  8-9
    1.1.1 课题的来源  8
    1.1.2 课题的研究目的和意义  8-9
  1.2 计算机视觉中的目标识别  9
  1.3 光学遥感图像中目标识别的特点  9
  1.4 遥感图像目标识别技术的国内外研究现状  9-10
    1.4.1 国内研究情况  9-10
    1.4.2 国外研究情况  10
  1.5 本文内容安排  10-11
第二章目标识别算法介绍  11-28
  2.1 基于图像分割和形状匹配的算法  13-19
    2.1.1 图像的分割算法  13-18
    2.1.2 形状匹配方法  18-19
  2.2 基于特征提取和模板匹配的算法  19-21
  2.3 匹配和识别的过程  21-22
  2.4 基于随机场的检测算法  22-27
    2.4.1 随机场的基本概念  23-25
    2.4.2 条件随机场  25-26
    2.4.3 基于 CRF 的目标检测  26
    2.4.4 最优化值的求解方法  26-27
  2.5 本章小结  27-28
第三章基于角点的舰船检测  28-40
  3.1 基于极坐标变换的角检测算法  28-35
    3.1.1 算法介绍  28-29
    3.1.2 图像的极坐标变换  29
    3.1.3 多尺度下的角点定义  29-30
    3.1.4 梯度图像的使用和检测点选择  30-31
    3.1.5 角点特征的提取  31-32
    3.1.6 选择出角点的方法  32-33
    3.1.7 算法的速度  33
    3.1.8 算法实验  33-35
    3.1.9 角点检测算法小结  35
  3.2 舰船的检测  35-38
    3.2.1 算法流程  35-36
    3.2.2 水域的分割  36-37
    3.2.3 舰船的检测  37-38
  3.3 本章小结  38-40
第四章基于局部自相似算子的飞机检测  40-52
  4.1 引言  40-42
  4.2 局部自相似描述子  42-44
    4.2.1 思路  42-43
    4.2.2 局部自相似描述子的具体计算  43
    4.2.3 局部自相似描述子的表述方式的好处  43-44
    4.2.4 描述子的筛选  44
  4.3 置信传播  44-45
    4.3.1 和积算法的描述  45
  4.4 图像间描述子的匹配  45-47
    4.4.1 两个描述子集合间匹配的概率模型  45-46
    4.4.2 总的匹配情况的求解  46-47
  4.5 检测算法  47-49
    4.5.1 具体算法的步骤  47-49
  4.6 实验  49-51
  4.7 本章小结  51-52
第五章总结与展望  52-54
  5.1 本文工作总结  52
  5.2 未来工作展望  52-54
致谢  54-55
参考文献  55-59
攻读硕士期间取得的研究成果  59-60

基于局部特征的目标检测研究

内容摘要

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