多源遙感圖像識別關鍵技術研究

《多源遙感圖像識別關鍵技術研究》是依託北方工業大學，由張永梅擔任項目負責人的面上項目。

基本介紹

• 中文名：多源遙感圖像識別關鍵技術研究
• 項目類別：面上項目
• 項目負責人：張永梅
• 依託單位：北方工業大學

項目摘要

遙感圖像目標識別技術是多媒體分析與理解、模式識別等領域的研究熱點，具有重要的理論和套用價值，對解決高解析度遙感圖像的理解和處理問題具有重要意義。本項目針對多源遙感圖像目標識別中的關鍵科學問題和套用需求，以橋樑、機場、道路等典型目標為研究對象，研究Ratio梯度與交叉累積剩餘熵相結合的SAR與全色圖像自動配準算法，提高配準精度和速度；研究針對多源遙感圖像的視覺識別機理，將認知科學中的視覺整體性原理運用到目標識別中，建立一種融多源遙感圖像互補、多尺度特徵耦合的目標識別框架；分析目標特徵在多光譜、全色、SAR圖像中的互補作用，以及多尺度間的關係，研究多源遙感圖像的特徵提取技術與耦合機制；利用遙感圖像特徵和經驗知識，研究適應性強、準確性高的目標識別推理模型。本項目的研究成果將有助於突破當前目標識別的技術瓶頸，有效提高典型目標的識別率，可以為相關套用提供可靠的理論基礎和有效的解決途徑。

結題摘要

遙感圖像目標識別技術是多媒體分析與理解、模式識別、遙感等學科領域的研究熱點，具有重要的理論和套用價值。本項目提出了一種二維希爾伯特變換和BEMD結合的圖像去噪方法。由於光學圖像與SAR圖像成像機理不同，本項目提出了一種基於Ratio梯度和CCRE的SAR與全色圖像快速配準算法，提高了配準速度和精度，提出了多光譜與全色圖像的高精度配準算法。目前的識別方法僅側重於研究目標的局部特徵，忽略了目標的整體特徵，本項目提出了一種基於模糊閾值的自適應圖像分割方法，建立了基於視覺整體性的目標識別框架，研究設計了多源圖像特徵提取方法、面向目標的多源遙感圖像特徵耦合機制，研究實現了圖像特徵與知識結合的推理模型。提出了一種多源遙感圖像互補特徵和知識相結合的橋樑識別方法、基於視覺整體性的建築物識別方法、遙感圖像多尺度特徵與知識結合的機場識別方法、多源遙感圖像特徵與知識結合的碼頭識別方法，以及基於改進BP神經網路的道路識別方法，有效提高了典型目標的正確識別率。本項目已經授權發明專利8項，受理髮明專利4項，獲軟體著作權13項，發表SCI檢索期刊論文4篇，EI檢索期刊論文7篇，EI檢索會議論文6篇，核心期刊論文11篇，普通期刊論文8篇，錄用核心期刊論文4篇。項目負責人指導了碩士研究生16名，其中2名獲校級優秀碩士學位論文。