光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现
光学遥感图像船只目标检测识别技术
第42卷第3期遥测遥控V ol. 42, No. 3 2021年5月Journal of Telemetry, Tracking and Command May 2021光学遥感图像船只目标检测识别技术陈昱文，熊建林，刘斌，刘颖，张永倩（北京遥测技术研究所北京100076）摘要：船只目标检测识别技术是现阶段遥感图像研究领域的一个重要发展方向。
随着国产高分辨率卫星的快速发展，高分遥感卫星陆续发射，基于光学遥感图像的船只检测识别技术会逐步成为研究热门。
主要介绍了近年来基于光学图片的船只检测识别技术发展、以及当前技术存在的问题。
当前基于深度学习的船只目标检测识别技术取得了较好的检测效果，成为主流研究方向，但在光学遥感图像船只检测领域基于深度学习的方法有一些基本问题限制了检测效果，对这些问题进行了归纳总结，并对未来光学遥感图像船只检测技术的发展进行了展望。
关键词：光学遥感图像；船只目标识别；深度学习中图分类号：TP751 文献标识码：A 文章编号：CN11-1780(2021)03-0057-10Survey of ship detection and recognition technology inoptical remote sensing imagesCHEN Yuwen, XIONG Jianlin, LIU Bin, LIU Ying, ZHANG Yongqian（Beijing Research Institute of Telemetry, Beijing 100076, China）Abstract: At this stage, ship detection and recognition technology is an important development direction in the field of remote sensing image research. With the rapid development of domestic high-resolution satellites, high-resolution remote sensing satellites have been launched one after another, and ship detection and recognition technology based on optical remote sensing images will gradually become a research hotspot. This article introduces the development of ship detection and recognition technology based on optical images in recent years, and the problems of current technology.The current deep learning-based ship target detection technology has achieved good detection results and has become the mainstream research direction. However, in the field of optical remote sensing image ship detection, deep learning-based methods have some basic problems which limit the detection effect. This article summarizes some of the problems that currently limit the deep learning-based optical remote sensing image ship detection technology, and looks forward to the future development of optical remote sensing image ship detection technology.Key words: Optical remote sensing image; Ship detection technology; Deep learning引言船只目标检测识别技术是卫星光学图像处理领域中一个重要的发展方向。
高分辨率遥感影像的目标检测与识别
高分辨率遥感影像的目标检测与识别随着遥感技术的不断进步，现在的遥感影像分辨率越来越高，已经可以达到亚米级甚至亚亚米级，这样的高分辨率让我们可以直观地观察到地面的微小变化，更好地理解地球的动态变化。
但是高分辨率也带来了一个问题，那就是目标的数量和种类变得更多，因此，如何在这样的影像中快速、准确地进行目标检测和识别成为了一个热门的技术问题。
一、目标检测目标检测是指在遥感影像中找出与所需要的目标形状匹配的目标，并标出其位置和轮廓。
目标检测方法主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
1.基于特征的方法基于特征的方法一般包括特征提取和分类两个步骤，其中特征提取是指从遥感图像中选择适合的特征参数，用于分类器所需的输入。
特征提取常用的方法有基于灰度值的区域方法、基于边缘的方法、基于形态学的方法等。
而分类一般采用支持向量机、决策树、随机森林等机器学习算法。
基于特征的方法虽然准确率较高，但它的局限性也显而易见，就是人为设计的特征可能无法充分提取图像中的信息，导致分类器性能难以充分利用。
2.基于深度学习的方法随着深度学习技术的迅速发展，基于深度学习的方法在目标检测中也被广泛应用。
深度学习无需人工选择特征，自己可以学习到最适合的特征。
深度学习模型常用的框架有卷积神经网络（CNN）、残差网络（ResNet）、多尺度卷积网络（MS-CNN）等。
相比于基于特征的方法，深度学习方法可以处理更复杂、更难分辨的遥感图像，提升了检测的准确率和鲁棒性。
二、目标识别目标识别是指识别目标所属的种类，常用的算法有多分类器（SVM、KNN、随机森林等）和深度学习（深度卷积神经网络）。
而深度学习在目标识别中的表现尤为突出，由于深度学习的模型具有较强的表征能力和高鲁棒性，因此在目标识别方面非常优秀。
1.基于深度学习的方法基于深度学习的目标识别方法可以大致分为两类：监督学习和迁移学习。
其中，监督学习是指模型需要了解样本的具体信息，包括类别标签等，从而进行分类。
遥感图像中的目标检测与识别
遥感图像中的目标检测与识别遥感图像是通过航空器、卫星等远距离传感器获取的地球表面信息的图像。
随着遥感技术的不断发展，遥感图像已经成为了获取地球表面信息最重要的手段之一。
在众多应用中，目标检测与识别是遥感图像处理中最为重要和具有挑战性的任务之一。
目标检测与识别在军事、环境监测、城市规划等领域具有广泛应用，对于提高生产效率和资源利用率具有重要意义。
目标检测与识别是指在遥感图像中自动地找到并判断出特定目标物体并进行分类和识别。
由于地球表面信息十分庞大且复杂多样，传统手动分析方法已经无法满足对大规模数据进行高效处理和分析的需求。
因此，自动化处理技术成为了解决这一问题的关键。
在过去几十年里，研究者们提出了许多不同方法来解决遥感图像中目标检测与识别问题。
其中最常用且最成功的方法之一是基于机器学习算法的方法。
机器学习是一种通过从数据中学习模式和规律来进行预测和决策的方法。
在遥感图像中，机器学习方法通过学习目标物体的特征和上下文信息，来判断图像中是否存在目标物体，并进行分类和识别。
常用的机器学习算法包括支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。
除了机器学习算法，深度学习技术也在遥感图像目标检测与识别中取得了巨大的突破。
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构进行模式识别和决策的方法。
与传统机器学习算法相比，深度学习具有更强大的模式识别能力，并且能够自动从大规模数据中提取特征。
在遥感图像处理中，深度学习可以通过卷积神经网络(CNN)等结构来自动提取目标物体的特征，并进行分类和识别。
除了算法方法，在遥感图像目标检测与识别中还存在一些挑战。
首先是数据量庞大且复杂多样。
地球表面信息非常庞大且复杂多样，遥感图像处理需要处理海量的数据，并从中提取出有效的特征。
其次是目标物体的多尺度和多角度。
遥感图像中目标物体往往具有不同尺度和角度，需要对图像进行多尺度和多角度的处理。
再次是遥感图像中的噪声和干扰。
由于遥感图像是通过远距离传感器获取，其受到了大气、云层、地表反射等因素的干扰，需要进行噪声和干扰的去除。
遥感卫星图像中的目标检测与跟踪
遥感卫星图像中的目标检测与跟踪遥感卫星图像的目标检测与跟踪是一项具有重要意义的研究领域。
随着遥感技术的不断发展和卫星图像数据的不断增加，目标检测与跟踪技术在军事、环境监测、城市规划等领域具有广泛应用。
本文将从目标检测和目标跟踪两个方面展开探讨，探讨其在遥感卫星图像中的应用和发展趋势。
一、目标检测1.1 目标检测概述目标检测是指从图像中自动识别并定位感兴趣的对象。
在遥感卫星图像中，常见的目标包括建筑物、道路、水体等。
传统的目标检测方法主要基于特征提取和分类器设计，如基于纹理特征、形状特征等。
1.2 目前主流方法随着深度学习技术的兴起，基于深度学习的目标检测方法取得了显著进展。
其中最具代表性的是基于卷积神经网络（CNN）的目标检测方法，如Faster R-CNN、YOLO、SSD等。
这些方法通过引入区域建议网络（RPN）和多尺度特征融合等技术，实现了高效准确的目标检测。
1.3 遥感卫星图像中的挑战遥感卫星图像中的目标检测面临着一些特殊挑战。
首先，遥感图像分辨率较高，目标尺度多样，使得目标的形状和纹理特征变化较大；其次，背景复杂多变，存在大量干扰信息；此外，遥感图像中常常存在遮挡、光照变化等问题。
1.4 未来发展趋势未来发展趋势主要包括以下几个方面。
首先，深度学习技术将继续发展并得到应用，在提高检测精度和速度方面有更大突破；其次，在数据集方面需要更多包含不同场景和不同尺度的遥感图像数据集；此外，在结合多源数据（如光学影像、雷达影像）方面有待进一步研究。
二、目标跟踪2.1 目标跟踪概述目标跟踪是指在连续的图像序列中，通过对前一帧中的目标进行定位，预测目标在下一帧中的位置。
目标跟踪在遥感卫星图像中具有重要应用，如对自然灾害进行监测、对城市变化进行分析等。
2.2 目前主流方法目前主流的目标跟踪方法包括基于特征点、基于模型、基于深度学习等。
其中，基于深度学习的方法由于其强大的特征学习能力和鲁棒性，在遥感卫星图像中得到了广泛应用。
遥感图像的目标检测方法研究
检测结果后处理
边缘检测：提取目标边缘， 提高检测精度
滤波处理：去除噪声和干扰， 提高图像质量
阈值分割：设定阈值，将图 像分为目标和背景两部分
形态学处理：去除小目标， 填补空洞，改善图像结构
遥感图像目标检测的性能评估
评价指标
准确率：预测结果与实际结果的一致性 召回率：预测结果中正确结果的比例 F1分数：准确率和召回率的调和平均值
的过程。
目标检测包括 目标定位、目 标分类和目标 识别三个步骤。
目标检测技术 广泛应用于遥 感图像处理、 地理信息系统、 军事侦察等领
域。
目标检测方法 包括传统方法 （如边缘检测、 阈值分割等） 和深度学习方 法（如卷积神
经网络、 YOLO等）。
遥感图像目标检测的应用场景
城市规划：检测城市中的建筑物、道路等 农业监测：检测农田中的农作物、病虫害等 环境监测：检测大气污染、水质污染等 灾害监测：检测地震、洪水、火灾等自然灾害
遥感图像的目标检测方法研究
汇报人：
单击输入目录标题 遥感图像目标检测概述
遥感图像目标检测的主要方法 遥感图像目标检测的算法流程 遥感图像目标检测的性能评估 遥感图像目标检测的未来展望
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遥感图像目标检测概述
遥感图像目标检测的定义
遥感图像目标 检测是指从遥 感图像中识别 和定位感兴趣 的目标或特征
基于稀疏表示的方法
稀疏表示：将图 像分解为多个稀 疏表示，每个表 示对应一个目标
特征提取：提取 图像中的特征， 如颜色、纹理、 形状等
目标检测：通过 比较特征与目标 特征的相似度， 确定目标位置
应用领域：遥感 图像、医学图像、 人脸识别等
遥感图像目标检测的算法流程
光学图像海面舰船目标智能检测与识别方法研究
光学图像海面舰船目标智能检测与识别方法研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，光学图像作为其中的一种重要数据源，广泛应用于海面舰船目标的检测与识别。
光学图像海面舰船目标的智能检测与识别方法研究，不仅有助于提升海洋安全监管的自动化和智能化水平，也对军事侦察、民用船舶监控等领域具有重要意义。
本文旨在探讨和研究基于光学图像的海面舰船目标智能检测与识别的相关技术和方法。
本文将对光学图像海面舰船目标检测与识别的研究背景和意义进行阐述，分析当前国内外的研究现状和发展趋势。
接着，文章将详细介绍基于光学图像的海面舰船目标检测与识别所涉及的关键技术，包括图像预处理、特征提取、目标检测和识别等步骤，并对各种方法的优缺点进行比较分析。
在此基础上，本文将提出一种基于深度学习的海面舰船目标智能检测与识别方法，该方法能够充分利用光学图像中的多尺度、多特征信息，实现对海面舰船目标的快速、准确检测与识别。
文章将详细阐述该方法的实现过程，包括模型的构建、训练、优化和测试等步骤，并通过实验验证该方法的有效性和鲁棒性。
本文将对研究成果进行总结，并对未来研究方向进行展望。
通过本文的研究，旨在为光学图像海面舰船目标智能检测与识别技术的发展提供理论支持和实践指导，推动相关领域的科技进步和应用发展。
二、相关理论和技术随着光学成像技术的不断进步，海面舰船目标的智能检测与识别已成为当前研究的热点。
在这一领域中，涉及的理论和技术众多，主要包括图像处理、机器学习、深度学习等。
图像处理技术是海面舰船目标检测的基础。
常用的图像处理技术包括图像增强、滤波、边缘检测等。
这些技术可以有效地提高图像质量，减少噪声干扰，突出目标特征，为后续的目标识别提供基础。
机器学习算法在舰船目标识别中发挥着重要作用。
通过训练大量的样本数据，机器学习模型可以学习到舰船目标的特征表示，从而实现自动的目标分类和识别。
常见的机器学习算法包括支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）等。
遥感图像物体识别的算法研究
遥感图像物体识别的算法研究遥感图像物体识别技术是利用遥感图像的特点，将遥感图像分割为不同的目标区域，对各目标区域进行分析识别，并提取目标物体的特征信息，以实现对遥感图像中各目标物体的识别分类。
遥感图像物体识别对地球信息的精度提升和资源管理有重要的应用价值。
为了提高遥感图像物体识别的效率和准确性，需要对算法进行不断地优化和改进。
本文将从算法的三个方面进行探讨。
一、基于特征提取的算法研究特征提取是一种常用的图像预处理算法，其通过分析图像中的特征信息来实现对图像的处理。
在遥感图像物体识别中，特征提取被视为是提高遥感图像识别准确性的关键。
目前，常用的特征提取算法有：边缘检测算法、颜色分布算法、纹理分析算法、形状分析算法等。
但是由于遥感图像中存在噪声和图像复杂度较高的问题，目前的特征提取算法仍存在提取不到关键信息、提取出的特征过于冗杂等问题，需要进一步优化和改进。
二、基于分类器的算法研究分类器是指用来分类的算法模型，其通过学习一系列已知的样本数据，根据这些数据的特征规律来进行分类，然后将这些规律应用到新数据上，实现对新数据的分类。
在遥感图像物体识别中，常用的分类器有：支持向量机、决策树、神经网络等。
分类器的优化和改进对于提高遥感图像物体识别的准确率非常重要。
目前，研究人员在分类器方面的研究主要针对分类器的算法复杂度、分类精度和分类速度进行优化和改进。
未来，分类器的研究方向应该是提高分类器的运作效率，使其更加适应遥感图像物体识别的需要。
三、基于深度学习的算法研究深度学习是一种机器学习算法的分支，其通过神经网络对数据进行学习和训练，以实现对未知数据的分类和预测。
在遥感图像物体识别中，深度学习可以通过卷积神经网络等模型实现对遥感图像物体特征信息的自动提取和分类。
相比于传统的分类器算法，深度学习具有自动化、高精度、高效率等优势。
但是深度学习还存在模型复杂度大、难以解释等缺陷，需要进一步研究和改进。
综上所述，遥感图像物体识别的算法研究是提高遥感应用的关键之一，包括特征提取、分类器和深度学习等方面。
基于光学遥感图像的目标检测与分类识别方法
檪檪檪檪殏 控制工程文章编号: 2095 － 1248( 2015) 01 － 0023 － 09基于光学遥感图像的目标检测与分类识别方法姬晓飞，秦宁丽( 沈阳航空航天大学 自动化学院，沈阳 110136)摘要: 基于光学遥感图像的目标检测与分类识别是遥感图像处理与分析领域备受关注的课题，其核心任务是判断遥感图像中是否存在目标，并对其进行检测、分割、特征提取与分类识 别。
遥感图像的目标检测是大范围地面信息获取的重要途径，目标分割是对遥感图像进行进 一步处理和应用的基础，提取特征能否有效描述目标区域将直接影响后期检测和识别的结 果，识别算法的选取对于目标的正确识别至关重要。
因此从以下四个方面对这一研究领域进 行介绍: 1) 目标检测; 2) 图像分割; 3) 特征提取; 4) 分类识别，并对研究难点及未来的发展趋 势作较为详细的分析。
关键词: 光学遥感图像; 目标检测; 图像分割; 特征提取; 分类识别 中图分类号: TP 751文献标志码: Adoi: 10． 3969 / j ． i ss n ． 2095 － 1248． 2015． 01． 005T a r ge t detection and classified r e c og n it ion m e th o dbased on optical r e m o t e sensing ima geJI Xi ao -f ei ，Q I N N i ng -li( C o ll e g e of A ut o m at i o n ，S heny an g Aerospac e U n i v ers i ty ，Sheny an g 110136，C h i na)Abstract: The m et ho d of targ et detect i o n and cl assified reco g ni t i o n based on o pt i m al remote sens i ng i m ag e is a focus in the fi eld of rem ot e s ens i ng process and analy s i s ． The ai m is t o l o cate targets and car - ry o ut detect i o n ，s eg m entat i o n ，f eature ex t ract i o n and cl assified reco g ni t i o n ． The target detect i o n of re- m ot e sens i ng i m ag e is an i m po r t ant channel to obtain the ground i nf o rmat i o n in a l ar g e sc al e ． The t ar g et s eg mentat i o n is the f o undat i o n of complet i ng the f urther pr o c ess i ng and appl i c at i o n ． F eature ex t rac t i o n w ill directly aff ect the res ults of l ater detect i o n and reco g ni t i o n ． T he s elect i o n of reco g ni t i o n al g o r i t hm i s v ital for the correct reco g ni t i o n of t he t ar g et ． S o w e w ill i ntr o duce the research field from the f o ll o w i ng four aspects : 1) target detect i o n ; 2) i m ag e s eg mentat i o n ; 3) feature ex t ract i o n ; and 4 ) classifi ed reco g ni - t i o n ． F ur t herm o re ，a detai l ed analysis of t he diffic ulti es and the f uture dev elopm ent trends in this re- s earc h field are li s t ed ． 收稿日期: 2014 － 10 － 17基金项目: 国家自然科学基金青年基金( 项目编号: 61103123) ; 教育部留学回国人员启动基金资助( 项目编号: 2013693) 作者简介: 姬晓飞( 1978 － ) ，女，辽宁鞍山人，副教授，主要研究方向: 视频分析与处理、模式识别理论。
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测
如何进行遥感图像的特征提取与目标检测遥感图像是一种通过航天技术获取的地球或其他天体上的图像，它能提供大量的地理信息和环境数据。
然而，由于遥感图像具有高维复杂性和丰富的信息量，解读和利用这些图像是一项具有挑战性的任务。
在本文中，我将介绍如何进行遥感图像的特征提取与目标检测，以便更好地理解和利用遥感图像的信息。
一、遥感图像的特征提取特征提取是从原始数据中选择和提取出与特定任务相关的信息的过程。
对于遥感图像，我们可以通过以下几种方法进行特征提取。
1. 颜色特征提取遥感图像中的颜色信息具有重要的地理、环境和地物属性。
通过使用颜色直方图、颜色矩和颜色空间变换等方法，可以从遥感图像中提取出丰富的颜色特征。
这些颜色特征可以用于分类、目标检测和地物识别等应用。
2. 纹理特征提取纹理是遥感图像中地物表面的经典特征之一。
通过灰度共生矩阵、局部二值模式和小波变换等方法，可以提取出遥感图像中地物的纹理信息。
这些纹理特征可以用于地物分类、目标检测和地貌分析等任务。
3. 形状特征提取遥感图像中的地物形状信息也具有重要的地理和环境属性。
通过使用边缘检测、形态学操作和轮廓描述等方法，可以提取出遥感图像中地物的形状特征。
这些形状特征可以用于地物识别、目标检测和地貌分析等应用。
二、遥感图像的目标检测目标检测是通过分析遥感图像，自动或半自动地识别和定位其中的目标。
遥感图像的目标检测是遥感技术的重要应用之一，它可以用于农业监测、城市规划和环境监测等领域。
1. 基于区域的目标检测方法基于区域的目标检测方法是一种常用的遥感图像目标检测方法。
该方法先通过图像分割将图像分成多个区域，然后通过计算每个区域的特征向量，利用机器学习算法进行分类和目标检测。
常用的图像分割算法包括基于阈值、基于区域增长和基于图割等方法。
2. 基于卷积神经网络的目标检测方法随着深度学习的兴起，卷积神经网络在遥感图像的目标检测中得到了广泛应用。
通过训练深度卷积神经网络，可以实现对遥感图像中的目标进行准确识别和定位。
基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究
基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究一、本文概述随着遥感技术的快速发展，可见光遥感图像作为一种重要的数据源，在军事侦察、城市规划、环境监测等领域得到了广泛应用。
然而，如何从大量的遥感图像中快速、准确地检测出特定的典型目标，一直是遥感图像处理领域的研究热点。
本文旨在探讨基于可见光遥感图像的典型目标自动检测技术研究，以提高目标检测的准确性和效率。
本文首先介绍了可见光遥感图像的特点和典型目标检测的重要性，阐述了目标检测在遥感图像处理中的地位和作用。
接着，综述了国内外在可见光遥感图像目标检测领域的研究现状和发展趋势，指出了现有方法存在的问题和不足之处。
在此基础上，本文提出了一种基于深度学习的典型目标自动检测算法，并详细介绍了算法的原理、实现过程以及实验结果。
本文的研究内容主要包括以下几个方面：对可见光遥感图像进行预处理，包括图像增强、噪声抑制等，以提高图像质量和目标检测的准确性；利用深度学习技术构建目标检测模型，通过对大量遥感图像的学习，实现对典型目标的自动识别和定位；通过对比实验和性能评估，验证了本文所提算法的有效性和优越性。
本文的研究成果对于推动可见光遥感图像目标检测技术的发展具有重要意义，不仅有助于提高目标检测的准确性和效率，还可以为军事侦察、城市规划、环境监测等领域提供有力的技术支持。
本文的研究也为其他领域的图像处理和目标检测提供了有益的参考和借鉴。
二、可见光遥感图像特点与目标检测难点可见光遥感图像，作为一种重要的遥感数据源，具有其独特的特点和优势。
可见光遥感图像具有较高的空间分辨率，能够清晰地呈现出地表目标的形态和结构，有利于目标的精确识别。
可见光遥感图像色彩丰富，可以通过色彩信息来区分不同类型的目标。
然而，这些特点也带来了一些挑战。
在可见光遥感图像中，目标检测面临着一些难点。
由于地表环境的复杂性，目标的形态、大小和颜色都可能发生变化，这给目标的准确识别带来了困难。
可见光遥感图像中常常存在大量的噪声和干扰信息，如云层、阴影等，这些噪声会干扰目标的检测。
基于多普勒雷达和光学图像的遥感图像目标检测技术研究
基于多普勒雷达和光学图像的遥感图像目标检测技术研究遥感技术在人类社会中应用广泛，带来了诸多发展机会。
光学图像和多普勒雷达是两种常见的遥感图像获取方式。
然而，这些图像经常包含大量信息，挖掘这些信息需要利用计算机图像处理算法来对图像进行分析和处理。
其中重要的一个问题是目标检测。
本文将重点探讨基于多普勒雷达和光学图像的遥感图像目标检测技术研究。
一、多普勒雷达的应用多普勒雷达是一种能够测量目标运动速度的雷达。
利用多普勒效应，雷达可以测量目标的速度和运动方向。
多普勒雷达主要应用于雷达成像、空中侦察、海洋监测、天气预报等方面。
在遥感领域，多普勒雷达可以测量地表运动和其它地球物理现象，如地震和冰山形状变化。
同时，多普勒雷达也可以探测瓦解、控制水位、瞄准枪弹等。
二、光学图像的应用光学图像是一种人类以光学显微镜或透射电子显微镜等方式获得的图片。
光学图像包含了很多潜在的信息，如物理、化学和生物学等属性。
通过分析光学图像的颜色、亮度和形状等属性，可以识别出目标物体。
在遥感领域，光学图像也是一种非常重要的遥感图像获取方式。
它常常被用于动态纹理、景观盖度、土地类型、城市开发等方面的研究。
三、基于多普勒雷达和光学图像的遥感目标检测基于多普勒雷达和光学图像的遥感目标检测需要结合图像处理和分析技术。
其主要过程包括：1. 信息预处理。
对原始图像进行去噪、滤波、增强，提高图像质量和对比度。
2. 特征提取。
对图像中的目标进行目标边界的分割和特征提取，在数学上描述目标的特征。
3. 目标识别。
根据特征描述，利用机器学习等模型对目标进行识别，并得出目标的属性。
4. 目标分类。
根据目标属性，将目标根据不同的属性归类。
基于多普勒雷达和光学图像的遥感目标检测研究是一个非常有挑战性的工作。
在实际的应用中，需要考虑到复杂场景、目标遮蔽、运动模糊等问题。
因此，如何充分利用多种传感器的信息和选择合适的模型来实现目标检测，是研究遥感图像处理的重要问题之一。
论文范文：概述遥感技术图像之目标检测及运动目标跟踪
论文范文：概述遥感技术图像之目标检测及运动目标跟踪第一章绪论本章分析了遥感图像目标检测以及运动目标跟踪问题的研究背景、意义，并总结了该领域国内外的发展动态和需要解决的问题，在此基础上，确立本文的研究目的、范围和研究方向，概括本文的结构与工作内容。
1.1 研究背景和意义20世纪60年代以来，随着计算机科学和空间技术的进步，遥感技术，包括传感器技术、航天航空平台技术以及数据通信技术都得到了飞跃式的发展。
作为大范围综合性的对地观测手段，遥感对地观测呈现出多平台、多传感器和多角度的发展趋势，所获得的遥感图像也表现出高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的特点。
遥感技术凭借其迅猛的发展以及在获取地面信息方面所特有的优势，广泛地应用到军事和国民经济的各个领域。
在国防和军事领域，世界各国都非常重视遥感技术在军事上的应用，这已经成为国家军事实力竞争的关键之一。
尤其是自从海湾战争以来，多时相、高分辨率的星载遥感成像技术和机载遥感对地观测技术被大量应用于战场动态分析、打击效果评估、军事目标检测、武器导航、导弹预警、目标跟踪等现代战争的各个方面。
在国民经济领域，研究者们通过各种技术手段分析遥感影像中颜色、纹理、规则度等特征及其变化，解译地物类型之间、目标与背景之间的映射关系，从中提取有用信息，以服务于交通、农林、环境监测、海洋研究、大气研究、气候变化监测、资源勘探以及地形测绘等方面的应用。
总之，遥感技术已经在国防军事建设、城市建设、自然科学研究中体现出重要的应用价值。
遥感图像目标检测就是通过一些技术手段，在遥感图像中搜索定位感兴趣的目标，并进行识别和确认的过程。
更高级别的目标检测是在保证处理结果可靠性的同时，还能获取关于目标的定量描述信息，包括轮廓尺寸、部件结果、置信度等。
运动目标跟踪则是在局部战场环境下，监视跟踪特定运动目标，获取其运动参数的过程。
作为众多的遥感具体应用中的一个重要方面，基于遥感图像的目标检测和运动目标跟踪技术无论是在军事领域还是在民用领域都有着广泛的应用和发展前景。
高光谱图像中目标检测与识别算法研究
高光谱图像中目标检测与识别算法研究摘要：高光谱图像是一种具有丰富光谱信息的遥感图像，广泛应用于农业、环境、军事等领域。
然而，由于高光谱图像具有高维度和大量冗余信息的特点，传统的图像处理方法往往难以有效地进行目标检测与识别。
因此，本文对高光谱图像中目标检测与识别算法进行了研究，提出了一种基于深度学习的方法，并通过实验证明了其在高光谱图像中的有效性和鲁棒性。
1. 引言高光谱图像是一种多光谱通道的遥感图像，相比于传统的彩色图像，它可以提供更加详细的光谱信息。
因此，高光谱图像在目标检测与识别方面具有很大的潜力。
然而，由于高光谱图像具有维度高和冗余信息多的特点，传统的图像处理方法在处理高光谱图像时存在着一定的挑战。
2. 高光谱目标检测算法研究2.1 特征提取在高光谱图像中，目标与背景之间的光谱特征差异较大。
因此，通过提取目标与背景之间的差异性特征，可以实现目标的有效检测。
常用的特征提取方法包括主成分分析（PCA）、线性鉴别分析（LDA）和小波变换等。
这些方法可以通过将高维数据降低到低维空间，从而减少特征冗余并提高分类准确性。
2.2 分类算法目标检测与识别的关键在于选择合适的分类算法。
针对高光谱图像中目标检测与识别的问题，近年来深度学习算法得到了广泛应用。
卷积神经网络（CNN）作为深度学习的代表，通过多层卷积与池化操作，可以有效地学习到图像中的抽象特征。
同时，针对高光谱图像的特点，研究者们也提出了一系列基于深度学习的方法，如卷积自编码器（CAE）和卷积长短时记忆网络（ConvLSTM）等。
3. 实验设计与结果分析为了验证所提算法的有效性，本文设计了一组实验，并使用了公开的高光谱遥感图片进行测试。
实验结果表明，所提出的基于深度学习的方法在高光谱图像中具有较高的准确性和鲁棒性。
4. 讨论与展望尽管基于深度学习的算法在高光谱图像中的目标检测与识别方面取得了一定的成果，但仍存在一些问题有待解决。
例如，算法的复杂性限制了其在实时应用中的使用，优化算法的训练速度与准确性依然是一个重要的研究方向。
遥感图像中的目标检测与识别技术研究
遥感图像中的目标检测与识别技术研究当今社会中，随着技术的不断发展和创新，遥感技术越来越受到人们的关注和重视。
其中，遥感图像中的目标检测和识别技术是研究和应用非常广泛的一个领域。
所谓遥感图像，就是使用遥感技术获取的空间数据，它广泛应用于地球资源调查、环境保护、城市规划、农业发展、地质勘探、国土安全等领域。
遥感图像中，通过目标检测和识别技术能够分析和提取出图像中的有用信息，支持和促进各种应用。
目标检测和识别技术是遥感图像处理中的核心技术之一。
它不仅可以在遥感数据分析中发挥重要作用，还可以被广泛应用于不同领域。
目标检测和识别技术的发展，也受到了计算机科学、人工智能领域的广泛关注。
在目标检测中，我们需要检测出图像中的感兴趣区域，并将这些区域与背景区域进行区分。
这需要通过各种特征提取算法和分类算法来实现。
在目标识别中，我们需要对检测出的感兴趣区域进行分类，以确定它们所代表的实体。
这需要使用分类算法和机器学习算法。
近年来，随着计算机视觉和机器学习领域的发展和创新，目标检测和识别技术也在不断提升和进化。
其中，深度学习技术的广泛应用，为目标检测和识别带来了重要的推动力。
深度学习技术能够自动学习特征，从而实现对图像中目标的快速、精确和准确的检测和识别。
其中，卷积神经网络（CNN）是一种非常有效的深度学习神经网络模型，并被广泛应用于目标检测和识别。
遥感图像中的目标检测和识别技术需要面临许多挑战。
由于遥感图像具有大规模、高分辨率和多维多通道的特点，因此需要处理大量的数据和特征。
这需要算法能够处理高效的数据和特征，以减少计算开销和需求。
此外，由于遥感图像中的目标通常具有多尺度和复杂形状，因此算法还需要适应各种目标大小和形状变化，以保证高精度的识别。
在解决这些挑战的过程中，我们可以采用一些成熟的技术和策略。
例如，我们可以使用多层级特征提取和融合算法，在不同层级上提取特征并融合，从而获得更加准确和高效的检测和识别结果。
我们还可以使用迁移学习和弱监督学习技术，利用现有数据和知识来提高算法的性能和精度。
面向可见光遥感图像的海上目标快速检测和识别技术
1、目标识别率
实验结果显示，卷积神经网络在目标识别方面具有较高的准确率。在我们的数 据集上，卷积神经网络的目标识别率达到了90%以上。相比之下，支持向量机 和神经网络的识别率略低，但也达到了80%以上。
2、时间成本
在实验中，我们还对三种分类算法的时间成本进行了比较。结果表明，卷积神 经网络的时间成本相对较低，能够在较短的时间内完成目标识别任务。而支持 向量机和神经网络的时间成本相对较高，尤其是在处理大规模数据集时更为明 显。
四、总结与展望
面向可见光遥感图像的海上目标快速检测和识别技术是遥感技术应用中的重要 研究方向之一。虽然现有的方法已经取得了一定的成果，但仍存在一些挑战和 问题需要进一步研究和解决。例如，如何进一步提高算法的实时性和准确性、 如何处理复杂多变的海面背景、如何降低光照条件等因素对目标检测和识别的 影响等。
关键技术分析
1、图像采集
图像采集是遥感技术的首要环节。对于大幅面可见光遥感图像，通常采用高分 辨率卫星或航空相机进行采集。近年来，随着无人机技术的发展，低空遥感图 像的获取也越来越普遍。在图像采集过程中，需要控制照相机的曝光时间、光 圈大小、焦距等参数，以获取高质量的遥感图像。
2、特征提取
特征提取是目标识别的关键步骤。对于大幅面可见光遥感图像，目标的特征通 常包括纹理、形状、颜色等。这些特征可以通过图像处理技术进行提取。常用 的图像处理技术包括灰度化、二值化、滤波、边缘检测等。在特征提取过程中， 需要选择合适的处理技术，并根据目标的特点进行特征提取和优化。
一、可见光遥感图像的特点
可见光遥感图像是以电磁波谱中的可见光部分为基础，通过遥感器收集并处理 后得到的图像。它们通常具有较高的空间分辨率和光谱分辨率，能够提供较为 直观和丰富的地表信息。但是，由于大气散射、海面波动、光照条件等多种因 素的影响，可见光遥感图像往往存在一定的噪声和模糊。
基于光学遥感图像的目标检测算法的研究与实现的开题报告
基于光学遥感图像的目标检测算法的研究与实现的开题报告一、选题背景随着遥感技术的不断发展和普及，遥感数据在许多领域都得到了广泛的应用，如环境监测、城市规划、农业资源管理等。
目标检测是遥感图像处理中的重要内容之一，对于快速、准确的提取出遥感图像中的目标物具有重要意义，如建筑物、道路、水体等。
然而，遥感图像中的目标物性质复杂、遮挡率高、亮度、颜色等差异性大，给目标检测带来了很大的挑战。
面对遥感图像中目标检测的挑战，很多学者进行了深入的研究和探索，提出了各种各样的目标检测算法，如传统的模板匹配法、基于颜色和纹理特征的方法、卷积神经网络（CNN）等。
其中，卷积神经网络由于其端到端的优势和适应性广泛应用于遥感图像中目标检测问题中。
二、选题意义目标检测是遥感图像处理中的重要问题之一，对于在国土测绘、城市规划、环境保护等领域中进行遥感图像信息的提取和分析具有极大的作用。
因此，研究遥感图像中的目标检测算法，对于提高遥感图像处理技术和信息的提取和分析具有重要的现实意义。
三、研究内容（一）研究现有遥感图像目标检测算法的优缺点和适用范围，分析其存在的问题和不足之处。
（二）研究基于卷积神经网络的遥感图像目标检测算法，探讨卷积神经网络在遥感图像目标检测中的优势和适用性。
（三）通过实验验证，验证所提算法的可行性和有效性。
四、研究方法（一）文献研究法：对现有遥感图像目标检测算法进行全面综述及分析，理解其优缺点、适用范围与存在问题，阅读相关刊物和论文，从而建立起研究框架。
（二）算法设计法：设计基于卷积神经网络的遥感图像目标检测算法，研究卷积神经网络在遥感图像目标检测中的特点和优势，结合问题特点，考虑设计合适的结构和模型，实现遥感图像中目标物的自动检测。
（三）数据验证法：建立相应的遥感图像数据集，通过计算机模拟和实际采集的遥感图像数据进行算法验证和性能评价，以证明算法的有效性和可行性。
五、预期结果（一）通过文献综述，深入了解遥感图像目标检测的现有算法、存在问题及优劣势，为进一步研究提供指导。
基于深度学习算法的遥感图像目标检测与识别
基于深度学习算法的遥感图像目标检测与识别遥感图像目标检测与识别是近年来在地理信息系统和遥感技术领域中备受关注的研究方向之一。
深度学习算法的应用为遥感图像目标检测和识别提供了一种新的方法和技术手段。
本文将探讨基于深度学习算法的遥感图像目标检测与识别的原理、方法和应用。
一、深度学习算法的原理与概述深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其核心思想是通过多层次的非线性变换实现对输入数据的抽象和表示。
深度学习算法通过在训练集上学习特征抽取和模式识别来实现对未知数据的预测和分类。
深度学习算法最著名的应用是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN），该算法模拟人的视觉系统对图像进行处理和分析。
CNN可以自动从原始图像中学习到具有鉴别性的特征，并通过全连接层进行高级别的决策和分类。
在遥感图像目标检测与识别任务中，使用CNN可以提取出图像中的纹理、形状、边缘等特征，从而实现对目标的检测和识别。
二、基于深度学习算法的遥感图像目标检测1. 数据预处理遥感图像通常具有高分辨率和大尺度的特点，因此在进行目标检测前需要对图像进行预处理。
预处理步骤包括图像重采样、图像增强、边缘检测等。
重采样可以将图像的分辨率降低到合适的范围，以减少计算量；图像增强可以提升图像的对比度、亮度和色彩饱和度，以增加目标的可见性；边缘检测可以将目标和背景的边界进行分离，以便后续的目标检测和识别。
2. 目标检测模型训练目标检测模型训练是基于深度学习算法的遥感图像目标检测的关键步骤。
在训练过程中，需要使用带有标注的遥感图像数据集作为训练样本，同时采用合适的损失函数和优化算法进行模型参数的优化。
常用的目标检测模型包括Faster R-CNN、YOLO、SSD等，这些模型或通过区域建议网络（Region Proposal Network，RPN）或通过密集的边框预测来实现对目标的定位和分类。
3. 目标检测与定位目标检测与定位是基于深度学习算法的遥感图像目标检测的核心任务。
遥感图像处理中的多目标跟踪算法研究
遥感图像处理中的多目标跟踪算法研究遥感技术可以帮助人类更好地了解地球与自然界，比如进行林火探测、洪水监测、气象预报等。
在遥感图像处理过程中，多目标跟踪算法是十分关键的一步。
该算法可以帮助我们在遥感图像中准确地追踪多个目标的运动轨迹，并对目标进行实时跟踪和分析。
在多目标跟踪算法研究中，首先需要完成的任务是目标检测。
目标检测可以得到遥感图像中的所有目标位置，然后根据其运动轨迹进行跟踪。
常用的目标检测算法有卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）和传统的图像处理算法。
在实际应用中，由于遥感图像存在很大的噪声和复杂的背景，传统的图像处理算法可能会存在误检等问题。
因此，目前较为常用的是基于深度学习的目标检测算法，例如YOLO、RCNN、SSD 等。
在完成目标检测后，多目标跟踪算法需要对目标的运动轨迹进行处理和分析。
多目标跟踪算法最主要的挑战在于目标的数量和速度问题。
传统的目标跟踪算法在较高的目标密度下存在很大的问题，而深度学习算法在速度上会存在一定的瓶颈。
因此，当前多目标跟踪算法主要采用两种策略：单目标跟踪和多目标跟踪。
单目标跟踪算法将每个物体视为一个单独的目标进行跟踪，跟踪某些物体时可能会存在跟踪误差。
多目标跟踪算法则通过对物体进行聚类，将概率最高的物体集中在一起进行跟踪，大大提高了跟踪的准确性和可靠性。
除此之外，对跟踪算法的优化也是研究的重点之一。
除了改进算法本身外，也可以通过调整遥感图像的参数等方式来提高跟踪的效果。
例如，可以根据光照、质量、角度、镜头状态等因素调整遥感图像的参数来增加跟踪的准确性和可靠性。
总的来说，多目标跟踪算法是遥感图像处理中非常重要的一部分。
目前，该领域仍然存在许多挑战和问题需要解决，但是随着深度学习和计算能力的不断发展，我们相信多目标跟踪算法的研究会在未来不断迈上新的台阶。
高光谱遥感图像分类与目标检测算法研究
高光谱遥感图像分类与目标检测算法研究高光谱遥感图像是一种新型的遥感图像，它能够获取物体光谱信息的连续光谱数据。
与传统的光学遥感图像相比，高光谱遥感图像具有更高的光谱分辨率和更多的光谱波段。
这使得高光谱遥感图像在资源管理、环境监测、农业和林业等领域有着广泛的应用。
然而，由于高光谱遥感图像数据维度高、数据量大且光谱细节丰富，传统的分类和目标检测算法难以胜任。
因此，研究高光谱遥感图像分类与目标检测算法成为一个重要的课题。
高光谱图像分类是根据图像中物体的光谱信息来确定物体类别的过程。
传统的高光谱图像分类算法主要基于光谱角度来对图像进行分类。
然而，由于光谱角度分类方法仅仅考虑到了图像中物体的光谱信息，忽略了空间和光谱之间的关联性，分类精度较低。
因此，研究高光谱图像分类算法需要考虑到光谱、空间和光谱空间的信息。
近年来，随着深度学习的发展，利用深度学习算法对高光谱图像进行分类已经成为研究的热点。
深度学习算法通过多层神经网络将输入数据映射到特定类别上，可以自动学习特征和分类规则。
因此，深度学习算法在高光谱图像分类中能够得到较好的效果。
例如，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的出现极大地改进了高光谱图像的分类性能。
CNN通过卷积和池化操作可以自动提取图像的空间和光谱特征，从而实现高光谱图像的分类。
除了高光谱图像分类，目标检测也是高光谱遥感图像处理中的重要任务。
高光谱遥感图像中的目标检测主要是指对特定目标进行定位和识别，并进一步提取目标的光谱特征。
传统的目标检测算法主要基于像素级别的特征和核函数来进行目标检测。
这种方法需要大量的先验知识，并且在目标边界不清晰的情况下容易出现误检和漏检的问题。
因此，研究高光谱遥感图像的目标检测算法需要考虑光谱、空间和目标边界信息。
近年来，基于深度学习的目标检测算法在高光谱遥感图像处理中得到了广泛应用。
深度学习算法通过构建多层神经网络进行目标检测，可以自动学习目标的特征和分类规则。
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光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现作者：姬晓飞秦宁丽来源：《计算机应用》2015年第11期摘要：针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性，多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题，提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法。
首先，采用自适应阈值算法对目标快速检测分割；然后，结合图像金字塔思想和基于尺度不变特征变换的特征包（BoFSIFT）特征提出了一种分层的BoFSIFT特征表示目标的全局特征和局部特征，详细地描述了目标的分布特性；最后，采用基于径向基核函数的支持向量机为弱分类器的AdaBoost算法，经过不断更新权重之后得到一个强分类器对待测试目标图像完成分类识别，识别率达到了93.52%。
实验结果表明，所提算法对多类遥感图像目标的分割效果显著，特征选取恰当，识别方法快速有效。
关键词：光学遥感图像；多类目标；自适应阈值；基于尺度不变特征变换的特征包特征；AdaBoost算法中图分类号： TP751.1文献标志码：A0引言光学遥感图像通常是指可见光和部分红外波段传感器获取的影像数据，其直观易理解，空间分辨率通常比较高，在有光照和晴朗的天气条件下，图像内容丰富，目标结构特征明显，便于目标分类识别。
随着遥感技术和模式识别技术的发展，对光学遥感图像多目标分类和识别的研究已引起了广泛关注，它的发展对对地观测、军事侦察等领域有广泛的意义[1]。
基于光学遥感图像的多目标检测与识别研究主要涉及目标分割检测、特征提取和目标识别3个阶段。
目标的检测分割阶段是提取遥感图像信息的重要准备环节，在目标点检测的基础上，依据特征把图像划分成多个区域[2]。
文献[3]对纯海洋背景和海陆背景两种情况下的舰船目标分别用区域生长法和先验法完成目标分割；文献[4]对传统的圆形检测Hough变换方法作了改进，首先是计算目标梯度场检测油库圆心坐标，然后通过计算梯度值加权估计半径值以便对目标准确定位；文献[5]首先用小波分析建筑物目标，然后结合马尔可夫随机场（Markov Random Field，MRF）完成检测分割。
目标的特征提取阶段对识别结果有至关重要的作用，通过提取图像的某些直观自然特征或变换得到的构造特征在实现数据压缩的同时，提高目标之间的特征差异性。
文献[6]提出了一种通过对遥感图像提取局部纹理特征的纹理分类算法；文献[7]提出了一种新的圆形目标提取方法，该方法耗时低、检出率高、抗噪能力强；文献[8]提出了一种新的由粗到细的飞机识别方法，采用Sobel算子提取边缘特征和加权像素位置后识别效果明显改善了。
以上方法由于选取特征单一，对遥感图像目标的准确识别具有一定的局限性。
文献[9]综合轮廓、小波系数和原来的位图等特征对飞机型号进行识别；文献[10]提出了一种基于光学遥感图像形状和纹理特征融合的舰船识别方法，取得了良好的效果；文献[11]融合点特征和表观特征，提高目标的正确识别率。
目标识别阶段是对光学遥感图像中的目标通过某种分类器准确定位识别。
文献[12]提出主从神经元结构的模糊神经网络用于大型舰船的分类识别；文献[13]采用主成分分析（Principal Components Analysis， PCA）降维方法和有向无环支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器对飞机识别取得了较高的识别率；文献[14]提出稀疏矩阵形式为特征的目标识别方法，既对不完整的遥感图像具有更好的鲁棒性，在小样本低采样率情况下也能具备良好的识别性能。
目前，基于光学遥感图像的多目标检测及识别方法存在以下问题： 1）选用的特征对于目标旋转的适应性较差；2）检测和识别方法大多只能处理一种特定类别目标的检测和识别，无法实现多种目标的同时检测和识别。
针对以上问题，本文提出一种光学遥感图像的多目标检测及识别算法，首先采用自适应阈值分割算法实现多目标检测与分割，然后在特征提取阶段将图像金字塔的分层思想与基于尺度不变特征变换的特征包（Bag of FeatureScale Invariant Feature Transform， BoFSIFT）特征有效结合，提出了一种分层的BoFSIFT特征，最后选用基于SVM的AdaBoost算法对多目标遥感图像进行分类识别。
该算法实现简单，可以同时实现光学遥感图像的多目标准确分类。
第11期姬晓飞等：光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现计算机应用第35卷1算法的总体框架如图1所示为本文算法的总体框架：在训练过程中，采用手动分割得到目标的图像，并进行归一化处理，之后对其提取分层的BoFSIFT特征并训练支持向量机得到分类器；在测试过程中，将包含多个待识别目标的光学遥感图像通过自适应阈值分割得到待识别的目标图像，进行归一化处理后同样提取分层的BoFSIFT特征，送入训练过程得到的SVM分类器，然后采用基于支持向量机的Adaboost算法实现目标识别的准确识别。
图片图1本文算法的总体框架2分割算法阈值分割法是一种基于全局的图像分割方法[15-17]，典型的有：分水岭分割、区域跟踪分割、聚类分割等。
传统的阈值分割法效果多依赖于图像灰度分布良好的双峰性质。
由于本文的遥感图像均属于光学遥感图像，因此分割算法应该对光照天气有一定的适应性。
由于图像背景往往比较复杂，多个目标间的灰度级存在较大差异，因此采用固定阈值进行多目标的同时分割是很难实现的。
基于以上分析本文采用局部自适应阈值分割算法[18-20]对光学遥感图像多目标进行分割，通常这类算法具有较强的适应性，它是根据像素所在邻域块的像素值分布来确定该像素位置上的二值化阈值。
对于一幅大小为H×H的光学遥感图像f， f（x，y）表示第x行、第y列的像素点灰度值，本文对图像中的每一个邻域块高斯加权求取一个阈值，从而构造出整幅图像的一个阈值平面，记为T（x，y），然后利用这个阈值平面对图像完成二值化操作，阈值化后的像素点灰度值g（x，y）用式（1）表示：g（x，y）=black，f（x，y）≤T（x，y）white，f（x，y）>T（x，y）（1经典的局部自适应阈值分割算法主要有Bernsen法、Niblack法以及Sauvola法等。
本文选取其中的Sauvola法[21]，是通过计算图像当前点在窗口w×w内的加权均值m（x，y）和标准差s（x，y）得出相应的阈值，以一种自适应的方式调节方差的贡献，对w×w窗口中心像素点，给定参数k，标准差s（x，y）的最大值R，则该阈值计算公式为：T（x，y）=m（x，y）1+ks（x，y）R-1（2式（2）涉及到的第1个参数w的选择对阈值分割效果影响较大：若w取值过大，自适应程度低，则有可能失去局部处理的意义，导致算法运行速度较慢；若w选择过小，自适应程度高，则可能导致前景或背景内部产生噪声干扰。
第2个参数k对图像的分割效果也有着一定的影响：随着k取值的增大，目标的宽度变粗；随着k取值的减小，目标的宽度变细。
第3个参数R取标准差的最大值，局部加权均值m（x，y）和标准差s（x，y）根据像素局部邻域的对比度调节阈值的选取。
当图像的一些区域具有较高的对比度时s（x，y）≈R使得T（x，y）=m（x，y），当局部邻域的对比度较低时阈值T（x，y）往往低于平均值，因而可以成功地消除背景中的阴影部分。
在复杂的光学遥感图像上采用自适应阈值算法得到的图像分割效果如图2所示。
图片图2分割效果示意图由图2可以看出，图2（a）的分割效果较图2（b）的分割效果要好，观察图2（b）可以发现分割框与目标有匹配不够准确的现象，如船舰分割中其中一艘船的背景信息比较多，汽车分割中未能将紧挨着的多辆汽车逐一分开，油罐分割中目标由于阴影的干扰未能完全分割出来，之后可以采用滑窗法对目前初步分割出来的区域进行特征提取和识别，给出更加精确的目标区域。
飞机分割中跑道也作为目标被分割出来，后期的识别方法可以很容易地对目标和非目标作一个分类处理，剔除分割出来的背景图像。
阈值分割本身没有将图像的空间信息考虑在内，并且当图像前景与背景或目标与目标之间灰度信息可区分性不高时，可能会有冗余信息或是部分目标被遗漏。
鉴于本文分割操作的出发点是将目标尽可能全部检测出来，对于不够准确的区域可以在后期的识别中进行进一步的精确处理。
3特征提取由于BoFSIFT [22-24]特征不仅仅满足其他特征所具有的尺度缩放、亮度变化不变性，最重要的是它具备一定的旋转鲁棒性，被广泛地用于目标图像的特征表示。
它的不足之处是对目标的分布特性不能很好地表征，而基于图像金字塔思想的分层特征能弥补BoFSIFT特征的不足，因此本文将分层思想与BoFSIFT特征有效结合，提出了一种新的分层BoFSIFT特征用于目标图像的特征表示。
生成BoFSIFT描述子的步骤是：1）将所有训练集图像的SIFT描述子进行KMeans++聚类[25]，形成K个基础词汇的单词表；2）将图像SIFT特征点向单词表作投影，统计单词表中每个词汇获得的票数，构成一个表征这幅图像的K维向量。
在BoFSIFT特征基础上再加入空间金字塔[26]思想，形成的分层的BoFSIFT特征，能有效地表示图像的局部特征和全局特征，并能表示图像关键点的分布特性。
分层的BoFSIFT特征整个提取过程为：1）生成图像BoFSIFT特征描述子：样本数为m幅图像，聚类中心数为K，最终提取的BoFSIFT特征是K维；2）构造图像金字塔：将原图像分成不同的块，构造一个三层的图像金字塔，第一层为整个图像，第二层将整个图像划分为2×2个子块，第3层将整个图像划分为4×4个子块；3）基于金字塔结构的特征表示：在图像金字塔中的每一层子块中生成K个视觉码字的BoFSIFT描述子，将每层的直方图描述子等比例组合构造21个K维特征列向量。
分层的BoFSIFT特征提取算法过程如图3所示。
图4中的直方图第1行为四类目标（74×4）的特征值叠加后的表示，第2行和第3行分别为四类目标第一幅原图像和旋转10°后图像的特征表示，横向分析表明不同目标的特征可区分性较强；纵向分析表明同一目标的特征具有较高的相似度，该特征对于一定范围的目标旋转具有适应性。
图片图3分层的BoFSIFT特征提取算法示意图不同目标分层的BoFSIFT特征表示如图4所示。
图片图4不同目标分层的BoFSIFT特征表示4识别算法支持向量机[27]是一种在处理小样本、非线性及高维模式识别中有很大优势的分类算法，能有效地克服样本数对传统的统计模式识别方法的依赖。
SVM实际中解决的大多数分类问题属于非线性，它通过选择合适的核函数变换样本到高维空间，使得变换后的样本线性可分。