遥感图像中港口目标的检测与识别

论文摘要

港口是重要的军用和民用建筑,遥感图像在军事侦察、精确打击和民用方面有很多应用,因此研究遥感图像中港口目标的自动检测与识别具有重要意义,但港口目标因环境和特征的复杂性使其识别技术成为图像处理领域难点之一。本文首先检测遥感图像中是否存在港口目标,再对检测出的港口目标进行基于特征点的Hausdorff距离匹配,由匹配结果完成港口目标识别。根据港口灰度、纹理、形状等特征,分析可用于检测的港口知识。对遥感图像进行阈值分割、边缘检测和Hough变换等操作后,由港口中防波堤间距离、两侧灰度和所围区域面积判断提取的直线是否属于港口目标,检测出港口目标的存在和在实测图中的位置。为保证港口目标特征点检测的准确性,在识别时首先采用主动活动轮廓（Snake）模型提取港口目标轮廓。Snake模型可以在模型本身的内部能量和由图像产生的外部能量的共同作用使模型不断逼近目标轮廓。改进Snake内力计算方法,避免向强边缘聚集。采用梯度矢量场（Gradient Vector Flow, GVF）作为Snake外力,扩大模型的捕获范围。实验证明由Snake模型提取的港口目标轮廓具有很高的精度。采用基于特征点的Hausdorff距离匹配识别港口目标。通过分析比较各种特征点提取算法,最小吸收核同值区（Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus, SUSAN）角点检测算子具有计算量小、精度高、稳定性好、对噪声不敏感等优点,可以很好的描述目标轮廓特征。采用自适应方法计算灰度阈值和几何阈值;采用稳健有效的相似比较函数;通过吸收核质心与中心的距离去除虚假角点。Hausdorff距离描述两个模糊点集之间的相似度,本文对其进行了两部分改进,即部分Hausdorff距离和基于角点特征响应值的Hausdorff距离,以消除出格点和图像遮挡对匹配结果的影响。在VC++6.0上建立实验平台,利用基于内容的相似搜索中的K紧邻（K Nearest Neighbor, KNN）查询方法评价本文算法,得到回召率—检索精度曲线,根据实验结果与直线段匹配、不变矩匹配比较,证明本文算法的优越性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究的目的和意义
• 1.1.1 课题研究背景及研究意义
• 1.1.2 课题研究的目的
• 1.2 遥感图像目标识别问题的国内外研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 本文的主要工作
• 第2章 港口目标检测
• 2.1 港口目标特征
• 2.2 港口目标检测思想
• 2.3 港口目标检测过程
• 2.3.1 阈值分割
• 2.3.2 边缘检测
• 2.3.3 直线提取
• 2.4 实验结果
• 2.5 本章小结
• 第3章 基于活动轮廓模型的港口目标提取
• 3.1 引言
• 3.2 主动轮廓模型概述
• 3.2.1 基本思想
• 3.2.2 数学模型
• 3.3 传统主动轮廓模型优缺点分析
• 3.4 本文主动轮廓模型的设计
• 3.4.1 模型初始化
• 3.4.2 内部能量的估计
• 3.4.3 外部能量的计算
• 3.4.4 能量函数最小化
• 3.5 实验结果与分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 港口目标识别
• 4.1 港口目标识别方法分析
• 4.2 图像匹配技术概述
• 4.2.1 图像匹配方法
• 4.2.2 基于特征点的图像匹配方法
• 4.3 角点提取算法研究
• 4.3.1 Moravec角点检测算子
• 4.3.2 Harris角点检测算子
• 4.3.3 Forstner角点检测算子
• 4.3.4 Trajkovic角点检测算子
• 4.3.5 SUSAN角点检测算子
• 4.3.6 角点提取实验结果
• 4.4 基于特征点的港口目标识别
• 4.4.1 Hausdorff距离基本概念
• 4.4.2 Hausdorff距离的计算
• 4.4.3 港口目标Hausdorff距离匹配算法实现
• 4.5 实验结果及分析
• 4.6 识别算法评价与实验分析
• 4.6.1 基于内容的图像检索及其评价标准
• 4.6.2 实验结果与分析
• 4.7 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 致谢
• 简历