论文红外在轨船只目标检测方法是关于本文可作为检测方法方面的大学硕士与本科毕业论文检测方法有哪些论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要： 为了较好检测红外在轨船只目标,首先建立船只小目标Hu矩特征数据库,紧接着对预处理后的红外在轨图像（测试图像）进行二值化运算；考虑相关散点的影响,采用开运算对其进行消除,得到较为完整的连通区域并进行矩特征分析；最后,矩特征跟特征库匹配,在限定阈值范围内则视为船只目标,并进行标记,识别效果精度高,可有效区分岸边区域.该算法可快速实现特征提取和匹配,有效实现特定区域船只目标统计,对快速准确检测海上舰船目标具有重要的研究价值.
关键词： 在轨目标； 连通区域； 红外图像； 船只识别； 矩特征； 海上舰船目标
中图分类号： TN219?34； TP751.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）14?0092?04
Research on infrared on?orbit ship target detection method
WANG Wenxiu1,2,3, FU Yutian1,2, DONG Feng1,2, LI Feng1,2,3
（1. Key Laboratory of infrared detection and imaging technology of Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200083, China；
2. Shanghai Institute of Technical Physics of Chinese Academy of Sciences, Shanghai 200083, China；
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China）
Abstract： The Hu moment feature database for small ship targets is built, and the binary operation is performed for infrared on?orbit images （testing images） after preprocessing, so as to realize better detection of infrared on?orbit ship targets. The opening operation is adopted to eliminate the influence of related scattered points, so as to obtain relatively complete connected area and perform moment feature analysis. The moment features are matched with the feature base. If the moment features are within the range of limited threshold, they are regarded as the ship targets and then marked, which has high accurate recognition results and can effectively discriminate the shore area. The algorithm can rapidly realize feature extraction and matching, and obtain effective ship target statistics in specific areas, which has an important research value for rapid and accurate detection of marine ship targets.
Keywords： on?orbit target； connected area； infrared image； ship recognition； moment feature； marine ship target
0 引 言
红外在轨图像目标检测和识别是遥感图像处理和模式识别领域研究的热点内容.船只目标是海上重要的运输载体,也是各国海上军事的重要目标,因而在民用和军事领域都有广阔的应用前景.民用方面,船只目标的检测可有效监控特定港口及相关海域的海运和交通,配合安全管理部门监测和打击 和海盗等违法行为；在军事方面,对敌军舰船目标的检测对监视敌方重点海域的舰船部署动态,分析敌军海上作战实力等都将具有重要的意义[1].但是海面宽广,目标相对较为分散,低空侦查较难获取全面信息,在轨卫星获取目标较小,处理难度大,因而船只自动检测和识别具有较大的挑战性.近年来,卫星遥感技术飞速发展,红外探测器灵敏度不断提升,不断涌现高分辨率、短重访周期的对地侦查卫星,提供了海量的海上船只目标资源图片.传统的依靠人眼判别舰船目标信息方式,存在效率低、主观性强、信息获取慢等缺点,较难满足对红外遥感图像小目标识别的要求[2].船只目标的快速有效提取成了众多科研人员研究的热点,有着非常重要的现实意义.
遥感图像小目标识别大多集中于可见光和SAR方面,相关检测算法也在理论上得到应用.例如西安高新技术研究所的黄世奇早在2009年的文献中就采用算法Coherence Reduction Speckle Noise（CRSN）和Coherence Constant False?Alarm Ratio（CCFAR）检测算法,较为可行有效[3].电子科技大学的赵志采用Space?borne SAR,Terrestrial AIS等结合,展示较为相关的结果[4].最新的文献中,Sungho Kim采用Adaboost?based machine learning 算法在SAR及红外图片中使用,得到较好的结果[5].Adam Van Etten对在轨的可见光微小目标进行识别,研究内容较新,同时得到较好的识别结果.例如其采用Canny边缘检测器预过滤器和HOG特征描述相结合,随机森林分类器和滑动窗口.该方法在开放的水定位的性能较好,拥挤的地区仍然是一个挑战,需要不断改进.紧接着Adam Van Etten又采用HOG算子+卷积神经网络的方式对在轨图像飞机目标识别,实现效果较好.电子所的王小龙提出一种线性S?LGGD算法对SAR图像中的船只进行检测,较快速实现检测,只是识别结果不佳[6].但以上算法都异常繁琐,计算机仿真在每一步都耗费大量时间,本文旨在结合现有工程实例进行红外在轨船只目标检测,考虑后续硬件实现,实时性要求较高,采用矩特征船只目标的分析检测,对小目标实时监测具有重要的参考价值.
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参考文献：
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