基于短波红外遥感影像的船只自动检测方法研究

"基于短波红外遥感影像的船只自动检测方法" 在遥感图像处理领域中，船只检测是一项具有挑战性的任务，特别是在近海和内河场景中。为了解决该问题，本方法提出了一种基于短波红外遥感影像的船只自动检测方法。 首先，本方法利用水体在短波红外波段反射率低的特点，采取阈值分割和形态学处理的方法，从影像中快速准确地提取水体区域。然后，使用视觉显著模型搜索水面目标，提取候选目标的图像切片。 为了去除伪目标，本方法使用灰度分布直方图描述目标切片的灰度分布特征，并结合梯度方向信息通过阈值判别的方法去除伪目标。实验结果表明，该方法能高效检测近海、内河中不同尺寸的船只目标。 本方法的优点在于： 1. 高效检测：该方法可以快速准确地检测船只目标，召回率大于97%。 2. 低虚警率：该方法可以有效地去除伪目标，虚警率小于6%。 3. 可靠性高：该方法可以在不同尺寸的船只目标中取得良好的检测结果。 本方法的应用前景非常广泛，例如可以应用于海洋监测、水利监测、环境监测等领域。 知识点： 1. 短波红外遥感技术：短波红外遥感技术是一种基于短波红外波段的遥感技术，可以用于检测水体和船只目标。 2. 阈值分割：阈值分割是一种图像处理技术，用于将图像分割成不同的区域。 3. 形态学处理：形态学处理是一种图像处理技术，用于处理图像中的形态学特征。 4. 视觉显著模型：视觉显著模型是一种计算机视觉技术，用于检测图像中的目标。 5. 灰度分布直方图：灰度分布直方图是一种图像处理技术，用于描述图像中的灰度分布特征。 6. 梯度方向信息：梯度方向信息是一种图像处理技术，用于描述图像中的梯度方向特征。 7. 伪目标检测：伪目标检测是一种图像处理技术，用于检测和去除伪目标。 本方法的贡献在于： 1. 提出了基于短波红外遥感影像的船只自动检测方法。 2. 提出了结合阈值分割、形态学处理和视觉显著模型的船只检测方法。 3. 提出了使用灰度分布直方图和梯度方向信息的伪目标检测方法。 本方法为船只检测领域提供了一种高效、可靠的解决方案，并且具有广泛的应用前景。