一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法

刘进; 杨洁; 庞瑞帆; 陈慧颖

doi:10.13203/j.whugis20130824

一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法

doi: 10.13203/j.whugis20130824

1.
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北武汉, 430079;
2.
武汉大学测绘学院, 湖北武汉, 430079;
3.
中国航空无线电电子研究所, 上海, 200233

基金项目: 国家自然科学基金(41271454)。

详细信息

作者简介:
刘进,博士,副教授,主要从事模式识别与图像分析方面的研究。JLiu@sgg.whu.edu.cn

中图分类号: TP753;P237.4

A Method for Fast Ship Detection and Recognition in Sea-Sky Background Based on Multi-scale Feature Cluster

1.
State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China;
2.
School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China;
3.
China Aeronautical Radio Electronics Research Institute, Shanghai 200233, China

Funds: The National Natural Science Foundation of China, No. 41271454.

摘要: 针对海天背景下彩色近景舰船图像,采用了一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法,此方法对旋转具有鲁棒性,对光照具有良好的适应性。借鉴Canny边缘检测与图像金子塔及最小生成树聚类算法的思想,设计了一套可适应目标多尺度特性并提高Canny边缘检测自适应性的"特征簇"目标定位算法,结合概率树分类器与二维主成分分析算法,可对多视角、多目标类型舰船目标进行识别,并根据全概率公式评估识别结果。
- 舰船目标检测 /
- 目标定位与识别 /
- 彩色图像处理
Abstract: This paper approaches the problem of detecting and recognizing ship targets in color images based on sea-sky background. We propose a method based on multi-scale feature cluster robust to the changes in scale, orientation and illumination of the image and can fast detect and recognize ship targets. For ship detection, a "group feature" detecting method that can adapt to the multi-scale of the target and improve the adaptive of the canny edge detection is proposed that combines the canny edge detection algorithm, image pyramid algorithm and minimum spanning tree clustering algorithm. For ship recognition, a "probability tree" recognition method that can recognize a ship target in multi-angle, multi-target approach is proposed, combining with the probability tree classifier and principal component analysis algorithm. The recognition results are calculated by the total probability formula.
- ship target detection /
- object detection and recognition /
- color image processing

[1]	Corbane C, Najman L, Pecoul E, et al. A Complete Processing Chain for Ship Detection Using Optical Satellite Imagery[J]. International Journal of Remote Sensing, 2010, 31(22):5 837-5 854
[2]	Howell C, Power D, Lynch M, et al. Dual Polarization Detection of Ships and Icebergs:Recent Results with Envisat ASAR and Data Simulations of RADARSAT-2[C]. IGARSS, Boston, USA, 2008
[3]	Ouchi K.Ship Detection by ALOS-PALSAR:An Overview[C]. The 3rd International Asia-Pacific Conference on Synthetic Aperture Radar, Seoul, Korea (South), 2011
[4]	Wang Shiqing, Jin Yaqing. Ship Wake Detection in SAR Images Based on Radon Transformation and Morphologic Image Processing[J]. Journal of Remote Sensing, 2001,5 (4):289-294(王世庆,金亚秋. SAR图像船行尾迹检测的Radon变换和形态学图像处理技术[J]. 遥感学报, 2001, 5(4):289-294)
[5]	Yuan Xiuxiao, Wu Yingdan. Object Location of Space-Borne SAR Imagery Under Lacking Ground Control Points[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2010, 35(1):88-91 (袁修孝,吴颖丹. 缺少控制点的星载SAR遥感影像对地目标定位[J]. 武汉大学学报·信息科学版,2010,35(1):88-91)
[6]	Argenti F, Benelli G, Garzelli A, et al. Automatic Ship Detection in SAR images[C]. International Conference on Radar, Brighton, UK, 1992
[7]	Grasso R, Mirra S, Baldacci A, et al. Performance Assessment of a Mathematical Morphology Ship Detection Algorithm for SAR Images Through Comparison with AIS Data[C]. The Ninth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, Pisa, Italy, 2009
[8]	Liu C, Vachon P W, Geling G W. Improved Ship Detection Using Polarimetric SAR Data[C]. IGARSS, Anchorage, AK, USA, 2004
[9]	Withagen P J, Schutte K, Vossepoel A M, et al. Automatic Classification of Ships from Infrared (FLIR) Images[C]. SPIE AeroSense, Orlando, USA,1999
[10]	Liu Songtao, Wang Huili, Yin Fuliang. Interactive Ship Infrared Image Segmentation Method Based on Graph Cut and Fuzzy Connectedness[J]. Acta Automatica Sinica, 2012, 38(11):1 735-1 750(刘松涛, 王慧丽, 殷福亮. 基于图割和模糊连接度的交互式舰船红外图像分割方法[J]. 自动化学报, 2012, 38(11):1 735-1 750)
[11]	Wang Peng, Lv Gaojie, Gong Junbin, et al. An Automatic Target Detection Method for Infrared Ship in Complex Sea-Sky Background[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2011, 36 (12):1 438-1 441(王鹏,吕高杰,龚俊赋,等. 一种复杂海天背景下的红外舰船目标自动检测方法[J]. 武汉大学学报·信息科学版,2011, 36(12):1 438-1 441)
[12]	Mei Jianxin, Duan Shan, Qin Qianqing. Method for Special Targets Detection Based on Support Ector Machines[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2004, 29(10):912-915 (梅建新,段汕,秦前清.基于支持向量机的特定目标检测方法[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2004,29(10):912-915)
[13]	He Youjin, Li Kaiyong, Ren Jianguang. Improved Method of Infrared Ship Target Segmentation Based on Recursive Threshold Analysis[J]. Infrared and Laser Engineering, 2007, 36(S):267-270(何友金, 李凯永, 任建广. 一种改进的基于递归门限分析的红外舰船目标图像分割方法[J]. 红外与激光工程, 2007 36(S):267-270)
[14]	Ai Shufang, Zhang Guohua. Ship Detection in Sea Infrared Image with Complex Clutter Background[J]. Infrared and Laser Engineering, 2007, 36(S):331-334 (艾淑芳, 张国华. 海面杂波背景下红外图像中舰船目标的检测[J]. 红外与激光工程, 2007, 36(S):331-334)
[15]	Peng Haoyu, Wang Xinsai, Zhang Tianxu. Comparison Among Projecting Features of Infrared Warship Target[J]. Infrared and Laser Engineering, 2004, 33 (1):59-62(彭浩宇, 王新赛, 张天序. 红外舰船目标的投影特征比较[J]. 红外与激光工程, 2004, 33(1):59-62)
[16]	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, 34(11):1 265-1 270 (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, 34(11):1 265-1 270)
[17]	Xu Min, Niu Zhaodong, Chen Zengping. New Automatic Detection Method for IR Ship Target on the Condition of Low SNR[J]. Infrared and Laser Engineering, 2007,36(S):158-162 (许旻, 牛照东, 陈曾平. 一种新的低信噪比红外舰船目标自动检测方法[J]. 红外与激光工程, 2007,36(S):158-162)
[18]	Wang Weiwei, Xi Dengyan, Yang Gongpeng, et al. Warship Target Detection Algorithm Based on Cartoon-Texture Decompositipon[J]. Journal of Xi'dian University, 2012, 4(39):167-174(王卫卫, 席灯炎, 杨塨鹏, 等. 利用结构纹理分解的海洋舰船目标检测[J]. 西安电子科技大学学报, 2012, 4(39):167-174)
[19]	Zhou Hui, Guo Jun, Zhu Changren, et al. Ship Detection from Optical Remote Sensing Images Based on PLSA Model[J]. Journal of Remote Sensing,2010,14(4):663-680(周晖, 郭军, 朱长仁, 等. 引入PLSA模型的光学遥感图像舰船检测[J]. 遥感学报,2010,14 (4):663-680)
[20]	Wang Min, Luo Jiancheng, Ming Dongping. Extract Ship Targets from High Spatial Resolution Remote Sensed Imagery with Shape Feature[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2005, 30(8):685-688 (汪闽,骆剑承,明冬萍. 高分辨率遥感影像上基于形状特征的船舶提取[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2005, 30(8):685-688)
[21]	Lu Wei, Yu Xuchu, Ma Yonggang, et al. Research of Sea Fleet Targets Detection Approach in Hyperspectral Image[J]. Hydro-graphic Surveying and Charting, 2005, 25(5):8-12 (路威,余旭初,马永刚,等. 高光谱遥感影像海上舰船目标检测算法的研究[J].海洋测绘, 2005, 25 (5):8-12)
[22]	Tong Jian, Wen Biyang, Wang Song. Ship Target Detection in Strong Sea Clutter Background[J]. Journal of Wuhan University(Natural Science Edition), 2005, 51(3):370-374 (童健,文必洋,王颂. 强海杂波背景下的舰船目标检测[J]. 武汉大学学报(理学版),2005, 51(3):370-374)

[1]	张星, 刘涛, 孙龙培, 李清泉, 方志祥. 一种视觉与惯性协同的室内多行人目标定位方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(5): 672-680. doi: 10.13203/j.whugis20200454
[2]	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
[3]	叶语同, 李必军, 付黎明. 智能驾驶中点云目标快速检测与跟踪 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(1): 139-144, 152. doi: 10.13203/j.whugis20170146
[4]	李健伟, 曲长文, 彭书娟. SAR图像舰船目标联合检测与方向估计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2019, 44(6): 901-907. doi: 10.13203/j.whugis20170328
[5]	黄远程, 钟燕飞, 赵野鹤, 朱卫恒. 联合盲分解与稀疏表达的高光谱图像异常目标检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(9): 1144-1150. doi: 10.13203/j .whu g is20140575
[6]	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.
[7]	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.
[8]	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.
[9]	杨露菁, 郝威, 王德石. 基于静态模型的多视角SAR图像目标识别方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2012, 37(1): 26-30.
[10]	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.
[11]	王鹏, 吕高杰, 龚俊斌, 田金文. 一种复杂海天背景下的红外舰船目标自动检测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(12): 1438-1441.
[12]	袁修孝, 吴颖丹. 缺少控制点的星载SAR遥感影像对地目标定位 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(1): 88-91.
[13]	杨育彬, 林珲. 利用天文观测图像对空间碎片目标进行自动识别与追踪 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(2): 209-214.
[14]	郑宏. 危险理论与影像目标检测 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2009, 34(7): 799-804.
[15]	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.
[16]	赖志坤, 朱欣焰. 基于差异信息理论的彩色图像边缘检测算法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(6): 584-587.
[17]	明英, 蒋晶珏. 视频序列图像中运动目标检测与阴影去除 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2008, 33(12): 1216-1220.
[18]	袁修孝, 傅建红, 左正立, 孙红星. 机载POS系统用于航空遥感直接对地目标定位的精度分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(10): 847-850.
[19]	潘励, 郑宏, 张祖勋, 张剑清. 集成高度和彩色纹理特征的影像目标模糊聚类识别方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2004, 29(4): 311-314.
[20]	袁修孝, 张过. 缺少控制点的卫星遥感对地目标定位 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2003, 28(5): 505-509.

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一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法

doi: 10.13203/j.whugis20130824

作者简介:
刘进,博士,副教授,主要从事模式识别与图像分析方面的研究。JLiu@sgg.whu.edu.cn

A Method for Fast Ship Detection and Recognition in Sea-Sky Background Based on Multi-scale Feature Cluster

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一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法

doi: 10.13203/j.whugis20130824

1. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北武汉, 430079;

2. 武汉大学测绘学院, 湖北武汉, 430079;

3. 中国航空无线电电子研究所, 上海, 200233

作者简介:
刘进,博士,副教授,主要从事模式识别与图像分析方面的研究。JLiu@sgg.whu.edu.cn

English Abstract

A Method for Fast Ship Detection and Recognition in Sea-Sky Background Based on Multi-scale Feature Cluster

1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China;

2. School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China;

3. China Aeronautical Radio Electronics Research Institute, Shanghai 200233, China

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一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法

doi: 10.13203/j.whugis20130824

作者简介: 刘进,博士,副教授,主要从事模式识别与图像分析方面的研究。JLiu@sgg.whu.edu.cn

A Method for Fast Ship Detection and Recognition in Sea-Sky Background Based on Multi-scale Feature Cluster

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出版历程

一种基于多尺度特征簇的舰船目标快速定位与识别方法

doi: 10.13203/j.whugis20130824

1. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北 武汉, 430079; 2. 武汉大学测绘学院, 湖北 武汉, 430079; 3. 中国航空无线电电子研究所, 上海, 200233

作者简介: 刘进,博士,副教授,主要从事模式识别与图像分析方面的研究。JLiu@sgg.whu.edu.cn

English Abstract

A Method for Fast Ship Detection and Recognition in Sea-Sky Background Based on Multi-scale Feature Cluster

1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China; 2. School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China; 3. China Aeronautical Radio Electronics Research Institute, Shanghai 200233, China

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作者简介:
刘进,博士,副教授,主要从事模式识别与图像分析方面的研究。JLiu@sgg.whu.edu.cn

1. 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室, 湖北武汉, 430079;

2. 武汉大学测绘学院, 湖北武汉, 430079;

3. 中国航空无线电电子研究所, 上海, 200233

作者简介:
刘进,博士,副教授,主要从事模式识别与图像分析方面的研究。JLiu@sgg.whu.edu.cn

1. State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing, Wuhan University, Wuhan 430079, China;

2. School of Geodesy and Geomatics, Wuhan University, Wuhan 430079, China;

3. China Aeronautical Radio Electronics Research Institute, Shanghai 200233, China