遥感图像中的目标识别

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1、遥感图像中的目标识别1、飞机识别2、机场识别3、桥梁识别1、飞机识别算法是基于部分的（Part-based）和层次的（hierarchical），包括两个部分：学习和识别，算法框图如下Error!Referencesourcenotfound.所示。（1）学习阶段。通过对属于同一类别的学习样本的学习，得到基于部分的结构模型，并针对问题特点用一个属性关系图来表示。然后由这些图匹配得到一个模糊属性关系图，以此作为形状模型。（2）识别阶段。用上述形状模型来检测识别形状。首先用柔性形态学凸集检测器检测出最显著的子部分，得到候选区域，然后在其邻域检测识别其它子部分，分析这些子

2、部分的几何结构关系，以此作进一步证实。下面就对各个部分作详细论述。训练结构模型输入图像凸子部分预处理形状分解图表示建模识别子部分关系证实描述图候选区•••••••••训练样本识别一组由40幅图像（其中包含97架飞机）组成的图像库被用来实验，其中之一示于下Error!Referencesourcenotfound.。(a)训练样本(b)识别结果2、机场识别机场识别系统界面：机场识别过程：3、桥梁识别桥梁识别系统界面：桥梁识别过程：像处理技术基本可以分成两大类：模拟图像处理（AnalogImageProcessing）和数字图像处理（DigtalImageProcess

3、ing）。数字图像处理是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机进行处理的过程。其优点是处理精度高，处理内容丰富，可进行复杂的非线性处理，有灵活的变通能力，一般来说只要改变软件就可以处理内容[1]。困难主要在处理速度上，特别是进行复杂的处理。数字图像处理技术主要包括如下内容：几何处理（GeometricalProcessing）、算术处理（ArithmeticProcessing）、图像增强（ImageEnhancement）、图像复原（ImageRestoration）、图像重建（ImageReconstruction）、图像编码（ImageEncoding）、图像

4、识别(ImageRecognition)、图像理解（ImageUnderstanding）。数字图像处理技术的发展涉及信息科学、计算机科学、数学、物理学以及生物学等学科[2]，因此数理及相关的边缘学科对图像处理科学的发展有越来越大的影响。近年来，数字图像处理技术日趋成熟，它广泛应用于空间探测、遥感、生物医学、人工智能以及工业检测等许多领域，并促使这些学科产生了新的发展。2 数字图像处理技术发展及应用数字图像处理技术使20世纪60年代随着计算机技术和VLSYVeryLargeScaleIntegration的发展而产生、发展和不断成熟起来的一个新兴技术领域，它在理论上

5、和实际应用中都取得了很大的成就。   视觉是人类最重要的感知手段，图像又是视觉的基础[3]。早期图像处理的目的是改善图像质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。图像处理中输入的是质量低的图像，输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。首次获得成功应用的是美国喷气推进实验室（JPL）。他们对航天探测器徘徊者7号在1964年发回的几千张月球照片进行图像处理，如几何校正、灰度变换、去除噪声等，并考虑了太阳位置和月球环境的影响。随后又对探测飞船发回的近十万张照片进行更为复杂的图像处理，获得了月球的地形图、彩色图及全景镶嵌图，为人类登月

6、创举奠定了基础，也推动了数字图像处理这门学科的诞生。在以后的宇航空间技术探测研究中，数字图像处理技术都发挥了巨大的作用。     数字图像处理技术取得的另一个巨大成就是在医学上。1972年英国EMI公司工程师Housfield发明了用于头颅诊断的X射线计算机断层摄影装置，也就是我们通常所说的CT（ComputerTomograph）。CT的基本方法是根据人的头部截面的投影，经计算机处理来重建截面图像，成为图像重建。1975年EMI公司又成功研制出全身用的CT装置，获得了人体各个部位鲜明清晰的断层图像。1979年，这项无损伤诊断技术被授予诺贝尔奖，以表彰它对人类做出的

7、划时代贡献。从20世纪70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理技术向更高、更深层次发展。人们已开始研究如何用计算机系统解释图像，类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。20世纪80年代末期，人们开始将其应用于地理信息系统，研究海图的自动读入、自动生成方法。数字图像处理技术的应用领域不断拓展。数字图像处理技术的大发