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光学遥感图像舰船目标检测技术的研究
| 论文题名： | 光学遥感图像舰船目标检测技术的研究 |
| 关键词： | 舰船;目标检测;极限学习机;非线性修正;光学遥感图像 |
| 摘要： | 舰船目标检测技术是遥感卫星图像处理与分析领域非常重要的课题，尤其对于高分辨率的光学遥感图像，其海量数据虽然提供了更加丰富的细节信息，但又严重制约了舰船目标的检测效率。因此，如何快速准确地获取舰船目标的位置信息已成为一个热点话题。针对光学遥感图像舰船目标的检测问题，本文重点研究了舰船目标候选区域提取和舰船目标的鉴别技术，使舰船目标检测的精度和效率得到了提高。本文主要工作包括以下几个方面： 1、基于光学遥感图像的预处理，该环节主要包括图像的滤波、光照均衡化和去云雾干扰等步骤,其中重点研究了图像的光照均衡化处理和去云雾干扰等算法。该步骤旨在减弱噪声、光照不均匀和云雾等不利因素的干扰，更加突出目标信息。 2、研究了舰船目标候选区域的提取方法，并提出了一种改进的PQFT舰船目标候选区域快速提取法。本文引入了PQFT方法，并在原有的PQFT算法中加入了小波变换，从不同尺度分析图像的显著特征，从中选择显著度最好的图像。实验表明，改进的PQFT显著性方法显著度要好于原尺度的效果，运算时间也得到了相应减少。 3、为了判断所提取候选区域的目标是否为舰船目标，本文分别提取了舰船目标的形状特征、灰度特征、纹理特征和梯度方向直方图特征。并提出了一种改进的LBP特征提取算法，其抗干扰能力变强、计算复杂度降低，增加了LBP特征提取的可控性。通过融合舰船目标的多特征信息，能够更加准确地判别舰船目标和非舰船目标。 4、将改进的极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)算法用于舰船目标的分类识别。ELM是一种神经网络算法，其特点为：网络是单隐藏层、隐藏层结点数人为设置、输入权值和隐藏层偏置随机产生，因此该方法具有计算时间短、泛化能力强和不易陷入局部最优等特点。而传统ELM算法的激活函数，如Sigmoid函数、sin函数和tanh函数等存在过饱和的缺点，本文提出了一种非线性修正的ELM算法，最后将本文改进的ELM算法用于舰船目标分类识别中。 基于以上研究，运用MATLAB平台进行仿真验证，实验结果证明了以上改进算法的有效性，能够提高检测精度和检测效率。 |
| 作者： | 彭敬涛 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 陈亮 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东华大学 |
| 学位年度： | 2017 |
| 正文语种： | 中文 |
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