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《航空遙感影像中武器裝備目標(biāo)的提取方法研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、碩士學(xué)位論文航空遙感影像中武器裝備目標(biāo)的提取方法研究DEVELOPMENTOFEXTRACTIONMETHODOFWEAPONTARGETFROMAERIALIMAGES漆愷哈爾濱工業(yè)大學(xué)2016年5月國內(nèi)圖書分類號:V476.3學(xué)校代碼:10213國際圖書分類號:629.7密級:公開工學(xué)碩士學(xué)位論文航空遙感影像中武器裝備目標(biāo)的提取方法研究碩士研究生:漆愷導(dǎo)師:趙陽教授申請學(xué)位:工學(xué)碩士學(xué)科:航空宇航科學(xué)與技術(shù)所在單位:航天學(xué)院答辯日期:2016年5月授予學(xué)位單位:哈爾濱工業(yè)大學(xué)ClassifiedIndex:V476.3U.D.
2、C.:629.7DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringDEVELOPMENTOFEXTRACTIONMETHODOFWEAPONTARGETFROMAERIALIMAGESCandidate:QiKaiSupervisor:Prof.ZhaoYangAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpeciality:AeronauticalandAstronauticalScienceandTechnologyAffiliation:Scho
3、olofAstronauticsDateofDefence:May,2016Degree-Conferring-Institution:HarbinInstituteofTechnology哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文摘要在現(xiàn)代化戰(zhàn)爭中,隨著無人機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展和應(yīng)用,快速獲取高精度的航空遙感影像的手段也越來越豐富。對于傳統(tǒng)的衛(wèi)星遙感影像提取地面目標(biāo),已經(jīng)是極富挑戰(zhàn)性的課題,本人則針對高精度的航空遙感影像中地面目標(biāo)細(xì)節(jié)信息豐富的特點,重點研究了高精度航空遙感影像的分割及航空遙感影像中的車輛及裝甲車輛的提取方法。本文主要研究了以下
4、內(nèi)容:1)首先,本文介紹了幾種傳統(tǒng)的影像分割算法,并對算法進(jìn)行了初步的評價,使用BSD500數(shù)據(jù)庫對本文介紹的算法經(jīng)行了定量的評價,建立了影像分割算法的評價準(zhǔn)則。利用評價準(zhǔn)則對區(qū)域生長法、分水嶺算法、多尺度分割法以及SLIC超像素分割對于遙感影像的分割結(jié)果進(jìn)行了性能評價;2)利用現(xiàn)有的高分辨率航空遙感影像首先對地物進(jìn)行分類提取,并基于提取后的結(jié)果對航空遙感影像中的車輛進(jìn)行提取與分類,為基于航空遙感影像中裝甲車輛的識別與提取奠定了基礎(chǔ);3)基于航空遙感影像的特性對車輛的特征進(jìn)行了描述,分別介紹了車輛在航空遙感影像中表現(xiàn)出的三種不同特
5、征,并基于此分析了裝甲車輛的特征與一般車輛特征的區(qū)別,并選取了裝甲車輛的特征,介紹了無人機(jī)遙感影像中裝甲車輛提取的方法和流程。關(guān)鍵詞:高精度,遙感影像,影像分割,裝甲車輛提取I哈爾濱工業(yè)大學(xué)工學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractInmodernwarfare,aerospaceinvestigationisanimportantmeanstoobtaininformation,withtherapiddevelopmentandapplicationofUAVtechnology,quickaccesstomeansofhigh-pre
6、cisionaerialremotesensingimageshasbecomeincreasinglyrich.Forconventionalsatelliteremotesensingimagegroundtargets,isalreadychallengingtask,himselfforprecisionaerialremotesensingimagesofgroundtargetsdetailedinformationrichfeatures,focusingonsegmentationandairborneremote
7、sensingprecisionaerospaceremotesensingimagesvehiclesandextractionofarmoredvehiclesinanimage.Themainworksarelistedasfollows:Firstly,thispaperintroducesseveraltraditionalimagesegmentationalgorithms,andmakesapreliminaryevaluationofthealgorithmusingtheBSD500database,theal
8、gorithmhasbeenevaluatedquantitativelyandtheevaluationcriteriaofimagesegmentationalgorithmisestablished.Usingtheevaluationcri