隨著高分辨率光學衛(wèi)星的高速發(fā)展,遙感影像分辨率顯著提升、光學衛(wèi)星數(shù)量快速增加、衛(wèi)星重訪周期極大縮短等因素使得高分辨率影像數(shù)據(jù)急劇增加。海量基于對地觀測衛(wèi)星的高分辨率光學遙感影像數(shù)據(jù)被應用于以軍事安全和民用服務為主的不同研究領域中,其中飛行器的自動檢測與識別一直以來均是航天領域的熱點研究內(nèi)容和重要組成部分,在偵察、預警等軍事國防領域均有重要作用及戰(zhàn)略需求。傳統(tǒng)的目標檢測技術的時效性很難適應海量的高分辨率遙感影像數(shù)據(jù),其所依賴的特征表達均為人工設計,非常耗時且強烈依賴于專業(yè)知識和數(shù)據(jù)本身特征。此外,在遙感影像中,由于目標距離較遠、在視場中的所占比例小,此類方法對于小目標的檢測依然乏力。而且,由于光照、成像角度及天氣存在多時相性,少量甚至缺失的邊緣和紋理信息會對目標的檢測和識別帶來極大的困難和挑戰(zhàn)。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡技術在圖像的深層次的特征提取方面有著傳統(tǒng)方法無可比擬的先天優(yōu)勢,隨著深度學習相關理論與技術的不斷發(fā)展,目標檢測和識別相關算法得到了飛速發(fā)展,推動了計算機視覺領域應用性能的極大提升,為遙感數(shù)據(jù)的解譯提供了新的思路和廣闊的應用空間。為此,本論文主要圍繞在保證檢測速度的前提下對大面幅的高分辨...

【文章頁數(shù)】：87 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.7Retinex光照均勻化

第2章高分辨率遙感影像預處理后涌現(xiàn)了大量的Retinex算法，這些算法一般處理過程如圖2.6所示，利用Retinex算法對光照不均勻的影像進行處理得到如圖2.7所示結果。Log入射圖像估計+EXPS(x,y)S(x,y)L(x,y)....

圖2.9同態(tài)濾波效果圖

(b)亮度較暗的影像處理效果圖2.9同態(tài)濾波效果圖Figure2.9Homomorphicfiltereffect通過圖2.9的對比可以發(fā)現(xiàn)，同態(tài)濾波對于平均灰度值較低的影像處理時效果顯著。同時對于平均灰度值較大的影像進行處理時，影像容易失真，效果不理想。因此需....

圖2.10光照均勻化處理

對影像的三種方法處理結果如圖2.10所示。(a)原始影像(b)同態(tài)濾波

圖2.12暗通道去霧效果

(a)原始影像(b)去霧影像圖2.12暗通道去霧效果Figure2.12Darkchanneltofogeffect2.5小結本章主要研究了光學遙感影像預處理過程，主要包括影像降噪、光照均勻化處理和影像去霧的影像增強方法。通過圖像處理方法恢復影像的細節(jié)信息....

本文編號：3991577