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题目：遥感图像中目标场景的检测

发布时间：2025-05-13 14:41:50

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答案：关键词：遥感图像;目标识别;场景检测;环境检测;地物分类;SAR图像分割大幅高分辨率遥感图像中，地物复杂多变，干扰多，中小目标的检测识别多在某些特定的环境与场景中进行，如在机场环境中识别飞机、在海洋环境中识别船只、在道路场景下识别车辆。尽管目标的环境与场景对中小目标的识别具有重要意义，然而环境与场景检测技术的研究并未得到重视。本文针对目标场景检测，利用多源遥感图像，从目标识别方法、多光谱图像地物分类和SAR图像散射强度分割以及目标的环境与场景检测等方面展开研究，主要工作和创新点总结如下：（1）提出一种层次性与整体性结合的中小目标识别框架目标特征的层次抽象与经验知识的指导是目标识别的两个重要方面，而现有的识别方法对目标中高层特征分析不足，也未能充分发挥中高层特征对识别的调控指导作用，本文在分析认知层次性的基础上，提出一种目标特征的层次化表示模型，更全面地分析和描述目标特征，并结合认知的整体性，将目标特征间的层次抽象与整体调控统一起来。在此基础上，提出一种多源遥感图像中小目标识别框架，该框架初步实现了认知层次性与整体性的有机结合，发挥了高层特征在目标识别中的作用，为中小目标的快速准确识别奠定了基础。（2）提出一种基于光谱特征与纹理特征的多光谱图像地物分类方法针对现有多光谱地物分类方法多依赖单个像素点的光谱特征以及少数像素的纹理特征进行地物分类，在分析地物光谱与纹理特征基础上，利用四叉树对图像进行分块处理，提出一种基于SVM的图像块地物分类方法，从图像块的角度来描述地物的光谱和纹理特征，能更好地适应不同粒度下地物的纹理结构，避免了纹理窗口选择问题。实验结果表明，本文方法能在一定程度上降低“同谱异物”对分类精度的影响，具有较高的分类精度，分类结果具有噪声少、区域一致性较强的特点。（3）提出一种基于邻域灰度与游程编组的SAR图像分割方法针对SAR图像相干斑噪声严重现象，灰度变化频率高的特点，通过分析视觉灰度对比的敏感性，利用像素点邻域灰度的总体散射强度对图像进行初始分割，能在一定程度上克服相干斑噪声的影响，减少过分割现象；并针对分割区域不规整等现象，提出一种基于游程编组的后处理方法，在初始分割结果上，利用游程编组分析区域间、像素点间的空间关系，通过调整感兴趣短游程的分割类别，使得局部相近相似的区域或像素点合并起来，实现断裂区域的连接、图斑的消除、不规则边缘的平滑等，有利于目标环境和场景的检测识别。（4）提出一种基于组成结构的目标场景检测方法针对现有方法多采用单一图像源的边缘、形状等特征检测目标环境，本文结合多光谱图像的地物分类结果和SAR图像的散射强度分割结果，提出一种多光谱与SAR图像融合的目标典型环境检测方法，采用基于规则的融合方式，较好地应用了环境的地物类型和散射强度等信息，提高了环境检测的准确性；并在目标环境区域内，提出一种基于轮廓感知编组的环境组成分析方法，在轮廓矢量化的基础上，结合经验知识，通过平行性、连通性等感知编组规则有效地分析出环境中的组成部分潜在区域，并利用组成部分间的空间关系准确地分析出环境的组成部分，利用目标与环境组成部分的关系，获得目标场景，为中小目标检测提供了潜在区域。