利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测

美国《工程索引》（EI）核心期刊
美国《剑桥科学文摘》（CSA）收录期刊
荷兰斯高帕斯数据库（Scopus）收录期刊
英国INSPEC数据库（SA）收录期刊

留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测

胡学敏, 郑宏, 司小书

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2010 > 35(11): 1265-1270

胡学敏, 郑宏, 司小书. 利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1265-1270.

引用本文:

胡学敏, 郑宏, 司小书. 利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1265-1270.

HU Xuemin, ZHENG Hong, SI Xiaoshu. A Novel High Resolution Satellite Imagery Object Detection Based on Derivative of Double Exponential[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(11): 1265-1270.

Citation:

HU Xuemin, ZHENG Hong, SI Xiaoshu. A Novel High Resolution Satellite Imagery Object Detection Based on Derivative of Double Exponential[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(11): 1265-1270.

利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测

¹武汉大学电子信息学院智能计算与智能系统联合实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40571102)；武汉大学自主科研基金资助项目(6081001)

作者简介:
胡学敏,博士生,主要研究方向包括图像处理、机器视觉、智能计算和智能系统。

中图分类号: P237.4

A Novel High Resolution Satellite Imagery Object Detection Based on Derivative of Double Exponential

¹Joint Lab for Intelligent Computing and Intelligent Systems,School of Electronic Information,Wuhan University,129 Luoyu Road,Wuhan 430079,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40571102)；武汉大学自主科研基金资助项目(6081001)

摘要: 提出了一种从高分辨率卫星影像中检测特定目标的方法。该方法首先用一种双边滤波的方法去除图像中的噪声,然后采用形态学处理的方法对图像进行分割和特征增强,并提取兴趣区域。在目标检测阶段,设计了一种基于双指数函数导数(DODE)模型的检测算子,该算子是面向具体目标设计的,能实现稳健的目标检测。对Google Earth中的影像分别进行了车辆检测实验和船舰检测实验,结果表明,此方法能够有效准确地检测高分辨率卫星影像中的特定目标。
- 双指数函数导数 /
- 目标检测 /
- 高分辨率卫星影像
Abstract: This paper presents a novel approach of detecting special objects from high resolution satellite imagery.In this approach,a bilateral filtering is used to reduce the noise firstly,and a morphology approach is proposed for ROI extraction and feature enhancement.A detection operator based on the derivative of the double exponential(DODE) is developed to detect enhanced objects.The operator is designed according to special objects.The experiments which include vehicle detection and ship detection from Google Earth images are discussed.The experimental results show that proposed approach is effective and feasible.
- DODE /
- object detection /
- high resolution satellite imagery

[1]	宋志娜, 眭海刚, 李永成. 高分辨率可见光遥感图像舰船目标检测综述 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(11): 1703-1715. doi: 10.13203/j.whugis20200481
[2]	任加新, 刘万增, 李志林, 李然, 翟曦. 利用卷积神经网络进行“问题地图”智能检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(4): 570-577. doi: 10.13203/j.whugis20190259
[3]	巨袁臻, 许强, 金时超, 李为乐, 董秀军, 郭庆华. 使用深度学习方法实现黄土滑坡自动识别 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(11): 1747-1755. doi: 10.13203/j.whugis20200132
[4]	张瑞倩, 邵振峰, Aleksei Portnov, 汪家明. 多尺度空洞卷积的无人机影像目标检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2020, 45(6): 895-903. doi: 10.13203/j.whugis20200253
[5]	叶昕, 秦其明, 王俊, 郑小坡, 王建华. 利用高分辨率光学遥感图像检测震害损毁建筑物 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2019, 44(1): 125-131. doi: 10.13203/j.whugis20150490
[6]	沈佳洁, 潘励, 胡翔云. 可变形部件模型在高分辨率遥感影像建筑物检测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(9): 1285-1291. doi: 10.13203/j.whugis20150048
[7]	康一飞, 潘励, 孙明伟, 陈奇, 王越. 基于高斯混合模型法的国产高分辨率卫星影像云检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(6): 782-788. doi: 10.13203/j.whugis20140875
[8]	黄秋燕, 冯学智, 肖鹏峰. 利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(8): 913-917. doi: 10.13203/j.whugis20130252
[9]	何楚, 张宇, 廖紫纤, 徐新. 基于压缩感知的sar图像cfar目标检测算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(7): 878-882.
[10]	张宇, 何楚, 石博, 徐新. 逐层特征选择的多层部件模型用于遥感图像飞机目标检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1406-1411.
[11]	何楚, 张宇, 廖紫纤, 廖明生. 基于分层自适应部分模型的遥感图像飞机目标检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 656-660.
[12]	李德仁, 胡晓光, 朱欣焰. 基于视觉反差的显著图生成与目标检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2012, 37(4): 379-383.
[13]	邵振峰, 李德仁, 朱先强. 利用改进的遗传算法对红外影像自适应目标进行检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(5): 535-539.
[14]	龚浩, 张景雄, 申邵洪. 基于对象的对应分析在高分辨率遥感影像变化检测中的应用 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(5): 544-547.
[15]	袁修孝, 刘欣. 基于有理函数模型的高分辨率卫星遥感影像匹配 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(6): 671-674.
[16]	雷波, 李清泉. 复杂交通场景中车辆视频检测的背景提取与更新 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(8): 906-909.
[17]	汪长城, 廖明生. 一种多孔径SAR图像目标检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2009, 34(1): 32-35.
[18]	张力, 张继贤. 基于多基线影像匹配的高分辨率遥感影像DEM的自动生成 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(9): 943-946.
[19]	杨文, 孙洪, 徐新, 徐戈. 星载SAR图像船舶及航迹检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(8): 682-685.
[20]	梅建新, 段汕, 秦前清. 基于支持向量机的特定目标检测方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2004, 29(10): 912-915,932.

WeChat

点击查看大图

计量

文章访问数: 787
HTML全文浏览量: 26
PDF下载量: 380
被引次数: 0

利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测

¹武汉大学电子信息学院智能计算与智能系统联合实验室,武汉市珞喻路129号430079

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40571102)；武汉大学自主科研基金资助项目(6081001)

作者简介:
胡学敏,博士生,主要研究方向包括图像处理、机器视觉、智能计算和智能系统。

收稿日期: 2010-09-15
修回日期: 2010-09-15
刊出日期: 2010-11-05

中图分类号: P237.4

关键词:

双指数函数导数 /

高分辨率卫星影像

摘要: 提出了一种从高分辨率卫星影像中检测特定目标的方法。该方法首先用一种双边滤波的方法去除图像中的噪声,然后采用形态学处理的方法对图像进行分割和特征增强,并提取兴趣区域。在目标检测阶段,设计了一种基于双指数函数导数(DODE)模型的检测算子,该算子是面向具体目标设计的,能实现稳健的目标检测。对Google Earth中的影像分别进行了车辆检测实验和船舰检测实验,结果表明,此方法能够有效准确地检测高分辨率卫星影像中的特定目标。

English Abstract

胡学敏, 郑宏, 司小书. 利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1265-1270.

引用本文:

胡学敏, 郑宏, 司小书. 利用双指数函数导数模型进行高分辨率卫星影像目标检测[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(11): 1265-1270.

HU Xuemin, ZHENG Hong, SI Xiaoshu. A Novel High Resolution Satellite Imagery Object Detection Based on Derivative of Double Exponential[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(11): 1265-1270.

Citation:

HU Xuemin, ZHENG Hong, SI Xiaoshu. A Novel High Resolution Satellite Imagery Object Detection Based on Derivative of Double Exponential[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(11): 1265-1270.

全文HTML

/

下载: 全尺寸图片幻灯片

分享

用微信扫码二维码

分享至好友和朋友圈

返回

我要投稿

投稿攻略

联系我们

二维码