發(fā)布時(shí)間：2020-12-01 14:30

【文章摘要】：隨著各國對海洋資源的保護(hù)和開發(fā)日益重視,船舶目標(biāo)的檢測方法有著越來越重要的研究價(jià)值。紅外與傳統(tǒng)探測方式相比,在海洋監(jiān)測方面有著巨大的應(yīng)用前景,適合于較弱目標(biāo)信號的探測。現(xiàn)階段針對天基紅外船舶檢測的研究相對較少,而且對目標(biāo)特性的研究不夠深入。由于天基紅外高分辨率船舶數(shù)據(jù)的缺乏,紅外船舶目標(biāo)檢測只能在中低分辨率下開展研究。論文以低分辨率復(fù)雜背景下船舶弱小目標(biāo)為研究對象,對星載紅外目標(biāo)探測技術(shù)進(jìn)行研究,并從定量化角度對紅外目標(biāo)檢測方法進(jìn)行深化,本文的定量化圍繞幾何特征和輻射特征,目標(biāo)幾何特征定量化體現(xiàn)在對多尺度和不同采樣體制下的目標(biāo)幾何特征進(jìn)行分析,對分辨率和采樣體制等系統(tǒng)指標(biāo)進(jìn)行評價(jià);輻射特征定量化體現(xiàn)在對目標(biāo)的紅外不同譜段輻射特征嘗試進(jìn)行精確計(jì)算。希望本文的研究能為衛(wèi)星目標(biāo)的檢測、識別、反演、載荷性能優(yōu)化提供一定的支撐和參考。論文主要研究成果和創(chuàng)新點(diǎn)如下:（1）對厚云和海岸這兩種在中短紅外波遙感圖像上能量較高,對目標(biāo)檢測有較多影響的區(qū)域進(jìn)行了檢測和分離。借助超像素對圖像上邊界突出且規(guī)則的地物敏感的特點(diǎn)完成對陸地的分割。利用支持向量機(jī)（SVM）對圖像灰度多維特征進(jìn)行分類,對厚云進(jìn)行了較為準(zhǔn)... 
【文章來源】：中國科學(xué)院大學(xué)(中國科學(xué)院上海技術(shù)物理研究所)上海市
【文章頁數(shù)】：124
【部分圖文】：

本文研究內(nèi)容Figure1.2Researchcontentofthispaper目標(biāo)多尺度幾何特征

圖 2.5 長波紅外有云圖像Figure 2.5 Long wave infrared with cloud image特征的云檢測方法比下墊面灰度級高，有其一定的灰度范圍，和背很多的灰度跳變，即云的邊緣不是光滑的而是有面積。為是亮度在不同空間位置上的分布，而灰度共生trix, GLCM）是一種典型的基于統(tǒng)計(jì)的圖像紋夠通過計(jì)算圖像各像素之間的距離和方向來綜合條件概率密度函數(shù)的形式來描述紋理，即以

圖 3.5 檢測對比結(jié)果圖Figure 3.5 Comparison of test results of various methods地，在實(shí)際應(yīng)用場景中，很大概率是圖像中并不包含有效目標(biāo)，但有著的背景雜波，如下圖場景：
【參考文獻(xiàn)】：
期刊 共38條
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碩士 共4條
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本文編號：2894865