航空遥感影像中武器装备目标的提取方法研究

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1、硕士学位论文航空遥感影像中武器装备目标的提取方法研究DEVELOPMENTOFEXTRACTIONMETHODOFWEAPONTARGETFROMAERIALIMAGES漆恺哈尔滨工业大学2016年5月国内图书分类号：V476.3学校代码：10213国际图书分类号：629.7密级：公开工学硕士学位论文航空遥感影像中武器装备目标的提取方法研究硕士研究生：漆恺导师：赵阳教授申请学位：工学硕士学科：航空宇航科学与技术所在单位：航天学院答辩日期：2016年5月授予学位单位：哈尔滨工业大学ClassifiedIndex:V476.3U.D.

2、C.:629.7DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringDEVELOPMENTOFEXTRACTIONMETHODOFWEAPONTARGETFROMAERIALIMAGESCandidate：QiKaiSupervisor：Prof.ZhaoYangAcademicDegreeAppliedfor：MasterofEngineeringSpeciality：AeronauticalandAstronauticalScienceandTechnologyAffiliation：Scho

3、olofAstronauticsDateofDefence：May,2016Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology哈尔滨工业大学工学硕士学位论文摘要在现代化战争中，随着无人机技术的快速发展和应用，快速获取高精度的航空遥感影像的手段也越来越丰富。对于传统的卫星遥感影像提取地面目标，已经是极富挑战性的课题，本人则针对高精度的航空遥感影像中地面目标细节信息丰富的特点，重点研究了高精度航空遥感影像的分割及航空遥感影像中的车辆及装甲车辆的提取方法。本文主要研究了以下

4、内容：1）首先，本文介绍了几种传统的影像分割算法，并对算法进行了初步的评价，使用BSD500数据库对本文介绍的算法经行了定量的评价，建立了影像分割算法的评价准则。利用评价准则对区域生长法、分水岭算法、多尺度分割法以及SLIC超像素分割对于遥感影像的分割结果进行了性能评价；2）利用现有的高分辨率航空遥感影像首先对地物进行分类提取，并基于提取后的结果对航空遥感影像中的车辆进行提取与分类，为基于航空遥感影像中装甲车辆的识别与提取奠定了基础；3）基于航空遥感影像的特性对车辆的特征进行了描述，分别介绍了车辆在航空遥感影像中表现出的三种不同特

5、征，并基于此分析了装甲车辆的特征与一般车辆特征的区别，并选取了装甲车辆的特征，介绍了无人机遥感影像中装甲车辆提取的方法和流程。关键词：高精度，遥感影像，影像分割，装甲车辆提取I哈尔滨工业大学工学硕士学位论文AbstractInmodernwarfare,aerospaceinvestigationisanimportantmeanstoobtaininformation,withtherapiddevelopmentandapplicationofUAVtechnology,quickaccesstomeansofhigh-pre

6、cisionaerialremotesensingimageshasbecomeincreasinglyrich.Forconventionalsatelliteremotesensingimagegroundtargets,isalreadychallengingtask,himselfforprecisionaerialremotesensingimagesofgroundtargetsdetailedinformationrichfeatures,focusingonsegmentationandairborneremote

7、sensingprecisionaerospaceremotesensingimagesvehiclesandextractionofarmoredvehiclesinanimage.Themainworksarelistedasfollows：Firstly,thispaperintroducesseveraltraditionalimagesegmentationalgorithms,andmakesapreliminaryevaluationofthealgorithmusingtheBSD500database,theal

8、gorithmhasbeenevaluatedquantitativelyandtheevaluationcriteriaofimagesegmentationalgorithmisestablished.Usingtheevaluationcri