基于图像显著性区域的遥感图像机场检测

如何进行遥感图像的变化检测和监测遥感图像的变化检测和监测技术在生态环境、城市规划、资源管理等领域具有重要的应用价值。

本文将介绍如何进行遥感图像的变化检测和监测，包括数据采集、图像处理和结果分析等方面。

一、数据采集遥感图像的变化检测和监测首先需要获取高质量的遥感数据。

常见的遥感数据包括航空摄影图像、卫星图像以及无人机图像等。

选择合适的遥感数据源对于精确的变化检测至关重要。

在数据采集过程中，需要考虑波段的选择、图像分辨率以及时相间隔等因素。

二、图像处理在获取到遥感图像数据后，进行图像处理是进行变化检测和监测的关键环节。

首先，需要进行预处理，包括辐射定标、几何校正和大气校正等步骤，以消除光照、尺度和大气等因素的影响。

其次，对预处理后的图像进行特征提取，常用的特征包括颜色、纹理、形状等。

特征提取可以采用传统的数学方法，如主成分分析和小波变换，也可以应用深度学习等先进技术。

最后，基于提取到的特征，进行图像分类和变化检测。

常见的方法有阈值法、像元差异法和聚类分析法等。

三、结果分析在进行图像处理后，得到的结果需要进一步进行分析和解读。

首先，对变化区域进行验证和修正，以减少误差和遗漏。

方法包括比对不同时期的地面实测数据，如GPS测量和实地调查，进一步确认图像中的变化区域。

其次，对变化区域进行分类和数量统计。

可以分析变化的类型，如建筑物的增加、绿地的减少等，并计算出变化的面积和比例。

最后，对变化区域进行空间分布和趋势分析。

可以借助地理信息系统（GIS）、空间统计等方法，探索变化的空间模式和规律。

四、应用展望遥感图像的变化检测和监测技术在生态环境、城市规划、资源管理等领域具有广泛的应用前景。

通过定期的遥感图像监测，可以及时发现和评估生态系统的变化，为生态环境保护和恢复提供科学依据。

同时，遥感图像的变化检测可以帮助城市规划部门进行城市扩张和土地利用规划，提供数据支持和决策依据。

此外，遥感图像的变化监测还可以用于资源管理，如农田监测和森林资源调查等，提高资源利用效率和保护资源的可持续性。

2014，50（19）基于视觉注意机制的遥感图像显著性目标检测魏龙生，罗大鹏WEI Longsheng,LUO Dapeng中国地质大学（武汉）机械与电子信息学院，武汉430074Faculty of Mechanical and Electronic Information,China University of Geosciences,Wuhan 430074,ChinaWEI Longsheng,LUO Dapeng.Saliency remote sensing image object detection model based on visual attention puter Engineering and Applications,2014,50（19）：11-15.Abstract ：Saliency object detection is one of the important research fields in remote sensing image processing.The tradi-tional methods achieve object detection by calculating the point-by-pixel,which is difficult to meet the requirement of large-scale real-time remote sensing image processing.This paper proposes a remote sensing image object detection model based on visual attention mechanism.In the training phase,all objects are fused into an object class and all backgrounds are fused into a background class.Weight vector is calculated as the ratio of the mean object class saliency and the mean background class saliency for all the features.In the detection phase,all feature maps are combined into a top-down saliency map multiplied by the weight vector,then top-down and bottom-up saliency maps are fused into a global saliency map.Experimental results indicate that when the object and background do not always appear in pairs,this method is excellent to Navalpakkam ’s model and Frintrop ’s model.Key words ：visual attention;remote sensing image;object detection;saliency map;top-down摘要：显著性目标检测是遥感图像处理的重要研究领域，传统的方法通过逐个像素点的计算来实现目标检测，难以满足遥感图像大面积实时处理的要求。

基于多层显著性模型的SAR图像舰船目标检测
扈琪;胡绍海;刘帅奇
【期刊名称】《系统工程与电子技术》
【年(卷),期】2024(46)2
【摘要】针对合成孔径雷达图像舰船目标检测问题,提出了一种结合选择机制与轮廓信息的多层显著性目标检测方法。

首先,利用非下采样剪切波和频谱残差法进行全局显著性区域提取。

其次,提出了一种基于动态恒虚警率的活动轮廓显著性模型,逐步滤除候选区域的虚警,提取目标轮廓,从而实现目标的精确检测。

所提方法能够由粗到细地快速捕获目标区域,从而实现高效、高分辨率合成孔径雷达图像舰船检测。

最后,在真实SAR数据集进行了测试,与其他经典的舰船检测方法相比,所提算法不仅有效地抑制了海杂波的影响,而且在检测精度上有较大提高。

【总页数】10页(P478-487)
【作者】扈琪;胡绍海;刘帅奇
【作者单位】河北大学电子信息工程学院;北京交通大学信息科学研究所;现代信息科学与网络技术北京市重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TN957.52
【相关文献】
1.一种基于视觉显著性的SAR图像弱目标检测算法
2.基于图像显著性特征的舰船目标检测识别方法
3.基于显著性的遥感图像舰船目标检测
4.一种基于显著性的高海况SAR图像船舶目标检测方法
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光学遥感图像目标检测技术综述李晓斌; 江碧涛; 杨渊博; 傅雨泽; 岳文振【期刊名称】《《航天返回与遥感》》【年(卷),期】2019(040)004【总页数】10页(P95-104)【关键词】目标检测方法; 飞机检测; 舰船检测; 分类; 遥感图像【作者】李晓斌; 江碧涛; 杨渊博; 傅雨泽; 岳文振【作者单位】北京市遥感信息研究所北京100192; 清华大学电子工程系北京100084【正文语种】中文【中图分类】TP407.8按成像谱段不同，光学遥感图像可分为可见光、红外和高光谱图像。

光学遥感图像目标检测是指利用特定的算法从图像中搜索并标记出感兴趣的目标，包括建筑物、道路、飞机、舰船和车辆等。

目标检测是光学遥感图像分析的重要内容，是城市规划、土地利用、机场和港口监测等应用的重要基础。

近年来，光学遥感成像技术迅猛发展，Pleiades、WorldView-3、“高分二号”、“高景一号”等光学遥感卫星相继发射，源源不断地提供着海量高分辨率图像，为目标检测技术的发展带来了新的机遇和挑战。

所谓机遇是指海量图像为目标检测技术的发展提供了重要的数据源；挑战是指图像分辨率越来越高，需要检测的目标越来越多，同时图像背景也越来越复杂，使得检测难度变大。

得益于应用前景的推动和海量数据的支持，近年来涌现了大量有关光学遥感图像目标检测技术的研究成果。

其中不乏综述性的文献[1-5]，但这些文献多是十年前的且主要针对单一目标。

例如，文献[1]、[2]聚焦于建筑物目标，文献[3]、[4]则只针对道路目标。

文献[5]是比较新的综述性文献，针对建筑物、道路、飞机、舰船和车辆等多类目标，但主要还是建筑物和道路。

文献[5]重点对基于模板匹配、基于知识、基于目标分析和基于机器学习的目标检测方法进行了系统总结，但只将近年来兴起的基于深度学习的方法作为发展方向提出而未作详细介绍。

与以上研究不同的是，本文重点针对飞机、舰船等目标，从目标检测方法、检测性能评价准则和数据集等方面对目标检测技术的最新研究进展进行了系统综述。

显著性检测算法在图像处理中的应用在现代社会中，图像处理技术得到了广泛的应用。

随着人工智能技术的发展，如何准确地检测出一张图片中的重要信息，成为了图像处理领域研究的重点之一。

本文将介绍显著性检测算法在图像处理中的应用。

一、显著性检测算法的概念显著性检测算法是一种自动分析图像的方法，旨在识别并提取图片中的重要信息。

它通过计算图像中每个像素的显著性值，即像素在整张图片中的重要程度，来确定哪些区域是最显著、最引人注意的。

目前常见的显著性检测算法主要有两种，一种是基于全局信息的算法，即通过计算整张图片的特征来识别显著区域；另一种是基于局部信息的算法，即通过计算每个像素周围区域的特征来识别显著区域。

根据不同的应用场景，我们可以选择不同的算法。

二、显著性检测算法在目标检测中的应用显著性检测在目标检测中有着广泛的应用。

在计算机视觉领域中，目标检测是一个基本的任务。

其核心思想是从一张图片中找出某个指定的目标物体，进而提高计算机处理图片的准确性。

在目标检测时，显著性检测算法可以帮助我们准确地识别出目标所在的区域，并将其与其他区域进行区分。

比如，在一个由多个物体组成的图片中，我们通过显著性检测算法可以很容易地判断出哪个物体是被观察者需要寻找的目标物体，从而实现准确的目标检测。

三、显著性检测算法在图像分割中的应用图像分割是图像处理领域中的一项基础任务，其目的是把一幅图片分成若干部分，以达到提取图片结构和元素的目的。

在图像分割时，显著性检测算法可以帮助我们准确地区分出每个区域的显著性，从而实现更加精准的分割。

根据不同的应用场景，我们可以采用不同的显著性检测算法来实现图像分割。

比如，在医疗图像分割中，通过对病灶进行显著性检测，可以帮助医生更加准确地进行病情诊断和治疗。

在自然场景的图像分割中，显著性检测算法可以帮助我们更好地识别出景观中的各个构成元素，进而提高图像的整体质量和观赏效果。

四、显著性检测算法在图像增强中的应用图像增强是一种常见的图像处理任务，旨在使图像更加美观，或者提高图像中某些细节的可见性。

遥感图像显著性目标检测算法研究遥感图像显著性目标检测算法研究摘要：随着遥感技术的快速发展，遥感图像在军事侦察、城市规划、环境监测等领域广泛应用。

图像中目标的显著性检测是遥感图像分析的重要任务之一。

本文对目前常用的遥感图像显著性目标检测算法进行总结和分析，并提出了一种基于深度学习的新型检测算法。

通过实验证明，该算法在遥感图像目标检测方面具有较高的准确性和鲁棒性。

关键词：遥感图像；显著性目标检测；算法研究；深度学习一、引言随着卫星技术、航空摄影技术的快速发展，遥感图像广泛应用于军事侦察、城市规划、环境监测等领域。

遥感图像中包含大量的目标信息，而目标的显著性目标检测对于图像理解、分类和定位具有重要意义。

因此，研究高效准确的遥感图像显著性目标检测算法具有实际应用价值和研究意义。

二、常见的遥感图像显著性目标检测算法1. 基于颜色特征的算法基于颜色特征的算法通过提取图像中目标的颜色分布信息，利用目标与背景的颜色差异来进行目标的显著性检测。

该算法简单高效，但对于复杂背景和目标颜色相近的情况下准确性有待提高。

2. 基于纹理特征的算法基于纹理特征的算法通过提取图像中目标的纹理信息，利用目标与背景的纹理差异来进行目标的显著性检测。

该算法对于复杂背景和目标纹理相似的情况下具有较高的准确性，但对于大规模图像的计算复杂度较高。

3. 基于形状特征的算法基于形状特征的算法通过提取图像中目标的形状信息，利用目标与背景的形状差异来进行目标的显著性检测。

该算法适用于检测特定形状目标，但对于复杂背景和目标形状变化较大的情况下准确性不高。

三、基于深度学习的遥感图像显著性目标检测算法基于深度学习的遥感图像显著性目标检测算法是近年来的研究热点之一。

该算法通过利用深度神经网络的强大特征提取能力来提高目标的显著性检测准确性。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。

通过在大量的遥感图像数据集上进行训练，该算法可以有效地捕捉遥感图像中的目标信息，并实现准确的显著性目标检测。