基于特征融合的遥感图像飞机目标识别研究

卫星遥感图像识别技术是当今世界上研究的一个热点课题。随着科技的发展，卫星图像的拍摄和传输速度有了大幅度的提高，同时分辨率不断增强，使得基于遥感图像的目标识别技术成为现实。飞机目标作为一种重要的战略资源，因而基于遥感图像的飞机目标识别技术有着广泛的应用前景。在民用领域，可以为民航机场的飞行情况提供动态监督；在军事领域，能为掌握敌机的部署和分布动态提供实时信息。但是在实际上，遥感图像存在着大量的干扰因素，如噪声、背景、天气等，都会对飞机目标的识别造成很大的影响。 论文首先介绍了基于高清卫星遥感图像飞机目标识别的意义。飞机识别作为目标识别技术的一种，广泛地应用于现今各种高科技领域之中。尤其是在军事领域，快速、准确地识别出他国军用机场的各种飞机目标的最新调动情况，能为分析其军事部署的最新调整提供信息参考，从而为战争的胜利赢得关键的作用。 本论文以飞机识别为研究目的，详细介绍了各种飞机识别算法的优劣，在现有算法的基础上提出了本文研究算法。本文研究的主要内容包括两个方面：1、飞机识别算法；2、飞机检测算法。从这两方面的内容上展开了本课题的研究，主要思路包括提高现有算法的飞机检测精度和飞机识别精度。 近年来，国内外飞机目标识别技术已经取得了很大的进展。目前，基于特征点和不变矩的飞机识别算法占绝大多数，但是仍然没有一种能适应各种机型的通用算法。针对现有的飞机识别算法中存在的精度低、通用性不强的缺点，提出了基于特征点和不变矩的飞机识别算法。特征点可以描述目标的精确细节信息，能够区分不同的机型，而不变矩稳定性好，能在目标发生多种干扰时保持较好的不变性，因而基于特征点和不变矩的飞机识别算法抗干扰性强，识别精度高。 然后针对现有的飞机识别检测算法存在速度慢、鲁棒性差的缺点，提出了基于显著图和不变矩的飞机检测算法。显著图是采用特定显著性理论计算出来的灰度图像，可以滤除大量的背景干扰部分，突出原图的显著目标，从而有利于候选目标的快速定位，而不变矩抗干扰性强，具有原理简单、计算方便、易于实现的优点，因而基于显著图和不变矩的飞机检测算法耗时量少、鲁棒性高。 最后，对本文研究的内容和思路作了总结，分析了本研究的创新亮点和不足之处，并对后续研究内容作了具体的展望。