文档介绍：兰州大学
硕士学位论文
高分辩率遥感影像军用目标检测研究
姓名:王茂胜
申请学位级别:硕士
专业:计算机应用技术
指导教师:屈志毅
20070501
摘要现代遥感技术己进入一个能够动态、快速、准确、多手段提供对地观测数据的新阶段。遥感影像的质量也呈现高分辨率、高光谱和多时相的发展趋势。与此同时,遥感技术也广泛应用到农业、环境监测、经济建设和国防等各个领域。针对高分辨率遥感影像的目标检测作为遥感技术一个重要的应用研究方向,就是通过某种技术手段,对遥感图像中的感兴趣目标进行定位和目标辨别的过程。遥感影像的目标检测无论在军事还是民用领域都有着广泛的应用前景。对基于计算机视觉技术和模式识别技术的目标检测系统来说,基于数据的机器学习问题是其中重要的一环。支持向量机瑂Ⅷ荲等人提出的一种新的学习算法,由于其出色的学习性能,该技术己成为机器学习界的研究热点,并在很多领域都得到了成功的应用。与其理论研究相比,在遥感图像处理中的应用研究起步相对较晚。本文在支持向量机算法、遥感影像目标检测中的应用等方面进行了系统的研究,本文主要工作如下:С窒蛄炕氲礁叻直媛室8杏跋竦哪勘昙觳庥τ玫敝小?悸谴笱臼保样本中存在着较大的冗余,并且支持向量机的分类效率和准确率都只和支持向量有关,本文提出了基于稻劾嗟膕Ⅷ迭代训练算法。利用稻劾嗨惴ń醒炯压缩,压缩的结果作为初始训练样本集,再通过加入边界样本和错分样本来更新训练样本集,将此过程迭代进行直到错分样本数目不变为止。因此能在保持训练精度的同时大幅提高训练的速度,同时,由于得到一个较小的支持向量集,分类速度也能有所提高。攵源蠓8杏跋衲勘昙觳馓岢隽丝焖俑咝У乃惴āL岣咝适且8心勘昙测中的重要课题,由于大幅遥感影像中目标模式复杂,造成构造分类器的支持向量增多,降低了检测的效率。本文从搜索策略出发,提出了基于分层的快速检测策略,由于分类器的检测效率和构造分类器的支持向量成反比,因此减少分类器的复杂度成为提高效率的关键。作为一种自下而上的搜索策略,分层方法通过组合多个复杂度逐渐增加的分类器,快速排除比较明显的背景区域,从而减少细致搜索的区域数量,达到提高效率的目的。悸侨狈ο妊樾畔⒌那榭鱿拢岷弦8型枷裎评硖卣鞯姆治觯岢隽艘恢只高分辨率遥感影像军用目标检测研究Ⅲ
于感兴趣区域快速定位的目标检测方法。通过将。非感兴趣区域”类分为三个子类,分别构造三个子类和“感兴趣区域”类的分类器,组成分类网络方法来定位感兴趣区域,接着运用婢霾呤鞫愿行巳で蛑械哪勘攴掷嗍侗稹S肓嚼喾掷嗥飨啾龋子类分类的方法训练速度快,并且具有较高的分类准确率。将其应用到缺乏先验信息的飞机检测中取得了很好的效果。关键词:支持向量机,遥感影像,训练算法,纹理分折,区域定位,目标检测高分辨率遥感影像军用目标检测研究
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,完成对目标远距离的识别和探测。遥感作为一项综合技术兴自世纪年代以后,信息技术的迅速发展使得社会信息量迅速膨胀,人类进入了“信息爆炸”时代。信息领域内的竞赛与较量最终表现为对信息的获取、处理、管理和利用能力的较量。年美国提出了“数字地球”的计划,其中特别提到地球的高分辨率卫星影像数据,表明卫星遥感影像在该计划中的地位和作用。自第一颗人造地球资源卫星发射以来,空『白8屑际跞〉昧顺ぷ愕姆⒄埂K孀糯ǜ衅骷际酢航空和航天平台技术、数据通讯技术的发展,现代遥感技术己进入一个能够动态、快速,准确、多手段提供对地观测数据的新阶段。与此同时,遥感信息