基于频谱分布量化分析的星载人工目标快速检测方法,这篇频谱论文范文为免费优秀学术论文范文,可用于相关写作参考。
频谱论文参考文献：
摘 要： 地物特征不单靠空域中像元灰度值的变化程度来表现,其频谱能够表征不同地物的特征,并可通过该频谱特征进行遥感图像的分析和目标的搜索、检测.提出一种通过频谱分析快速发现自然背景中人工目标及其所在区域的新方法,首先对图像的频谱分布特征进行了分析并提出了一种频谱分布量化的算法,定义频谱分布量化指数；根据计算出的区域频谱分布量化指数,借鉴视觉显著性的思想计算出各区域在整幅图像中的显著值,从而实现人工目标的检测.文中对该方法在海背景中舰船目标的检测和沙漠、戈壁中人工建筑的检测进行了实验,从结果可以看出新算法能够有效地实现自然背景潜在人工目标的快速搜索和发现,并确定出其所在区域,具有一定的灵活性,能够适应星上多变的检测场景.
关键词： 图像处理； 傅里叶变换； 频谱分析； 显著检测
中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）20?0139?04
Abstract： Ground object features can be reflected not only by pixel gray value changes in spatial domain, but also by their spectrums, whose features can be used for remote sensing image analysis, target search, and target detection. Therefore, a new fast detection method of man?made targets in natural background and their locations by using spectrum analysis is proposed. First, the spectrum distribution characteristics of the image are analyzed, and then a spectrum distribution quantification algorithm is put forward to define the quantification index of spectrum distribution. According to the calculated quantification index of spectrum distribution in the region, the salience value of each region in the whole image is calculated by drawing on the idea of visual saliency, to realize the detection of man?made targets. In this paper, an experiment of this method to detect ship targets in the sea background and man?made structures in desert and gobi is carried out. The results show that the new algorithm can effectively realize the rapid search and discovery of potential man?made targets in natural background, determine their locations, has certain flexibility, and can adapt itself to the changeable detection scenarios on satellites.
Keywords： image processing； Fourier tranorm； spectrum analysis； saliency detection
0 引 言
在星上資源和时间受限的条件下,如何通过遥感图像信息处理使卫星能够快速聚焦到目标或者目标区域是星载遥感图像信息处理的重点问题之一.目标检测是星上图像信息处理的重要研究领域,其通常算法是对图像进行分割,提取出目标的特征,再通过分类器根据特征实现人工目标的检测.这类算法通常可分为两种：一种是由下而上的数据驱动方法,另一种是由上而下的知识驱动方法[1].前一种先对图像进行一般性分割,缺乏先验知识的指导盲目性大,计算比较复杂；后一种方法针对目标进行有目的的分割,计算效率较高,但当目标改变时,知识假设也需要随之改变,不具有灵活性和自适应能力.基于图像分割的目标检测都会受到分割算法的影响,不能在保证一定检测精度的条件下适应星上复杂多变的观测场景.近年来,视觉显著性计算模型[2?5]由于能够快速寻找图像中具有显著性的区域得到了研究者的关注,显著性计算原理为自然背景中人工目标的在轨快速检测提供了新的方法.
地物特征不单靠空域中像元灰度值的变化程度来表现,还可以通过其频域中所固有的频谱能量值来表征,频域中频谱分量作为物质能量的特征之一,在描述物体的纹理、结构、形态等特征上具有独特的优势[6?8].图像的频谱不仅能够表征目标的特征,还可通过频谱特征实现遥感图像的分析和目标搜索、检测.文献[9]将能量谱作为特征,通过提取能量谱特征、设计分类器实现了不同地物信号的分类识别,平均分类精度可达88.96%.自然背景中的人工目标具有与背景明显不同的亮度、纹理和几何特征,例如海面上的舰船,山地、沙漠中的人工建筑等.这种差异性可以通过借鉴视觉显著性的方法凸显出来,从而实现自然背景下人工目标的快速检测.本文提出了一种通过频谱分布分析快速发现自然背景中人工目标及其区域的新方法.文中首先定义了频谱分布指数提取图像的频谱分布特征,然后根据不同区域的频谱分布量化指数,计算出各区域在整幅图像中的显著值,从而实现人工目标的快速检测.
结论：关于本文可作为相关专业频谱论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文频谱论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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