光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测

• 作者: 朱明 杨航 王慧利 蔺春波 陈典兵
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 舰船检测 遥感图像 显著性检测 AdaBoost分类器
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 723-732
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 4806字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3788/OPE.20182603.0723

摘要

本文针对光学遥感图像中复杂海背景下的舰船检测问题,提出一种快速精确的舰船检测方法.首先,基于最大对称环绕显著性检测完成初始目标候选区域提取,并结合一种基于元胞自动机的同步更新机制,利用图像局部相似性和舰船目标几何特征,对初始目标候选区域进行更新,并通过OTSU算法获取最终目标候选区域;然后,根据舰船目标的固有特性对方向梯度直方图特征进行改进,提出一种新的表征舰船特性的边缘-方向梯度直方图特征对舰船目标进行描述,与传统HOG特征相比,这种特征向量侧重于对边缘特征的描述,对梯度向量鲁棒性更强,并且仅为一个24维的特征向量,计算复杂度低;最后,通过构建的训练库完成AdaBoost分类器的训练,并利用训练完成后的AdaBoost分类器完成目标的最终判别确认.本文的检测算法,针对尺寸为1024 pixel×1024 pixel的遥感图像,检测时间为2.3860 s,召回率为97.4％,检测精度为97.2％.实验表明,本文提出算法的检测性能优于目前主流的舰船检测算法,在检测时间和检测精度上都能够满足实际工程需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱明	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	228	2519	25.0	40.0
2	杨航	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	16	157	7.0	12.0
3	蔺春波	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	24	3.0	4.0
4	王慧利	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	7	23	3.0	4.0
8	陈典兵	中国科学院长春光学精密机械与物理研究所	5	37	3.0	5.0