1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室，长春 130039
2 中国科学院大学，北京 100049
3 长光卫星技术有限公司，吉林省卫星遥感应用技术重点实验室，长春130000
针对亚米级高分辨率遥感影像中机场识别算法存在的定位精度和识别准确率低的问题，提出了一种基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像机场识别算法。首先，使用双三次插值算法对原始影像进行下采样处理并转为灰度图，进行模糊增强以得到预处理图像。其次，利用Canny算子提取灰度图边缘信息并使用概率Hough变换提取其中的直线，通过判断平行线存在与否对直线区域进行初步筛选及合并。再次，对合并后的区域利用深度卷积神经网络进行判别以得到相应区域的识别概率值。最后，通过分析概率值得到机场目标。对某卫星两种高分辨率遥感影像数据进行实验，得到识别率100%、定位准确率87.53%的实验结果，证明了所提算法的有效性和通用性。
摇杆影像 机场识别 Hough变换 深度卷积神经网络 remote sensing airport identification Hought transform deep convolutional neural network
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所应用光学国家重点实验室，长春 130039
2 中国科学院大学，北京 100049
3 长光卫星技术有限公司吉林省卫星遥感应用技术重点实验室，长春 130000
针对亚米级高分辨率遥感影像中机场识别算法存在的定位精度和识别准确率低的问题，提出了一种基于深度卷积神经网络的高分辨率遥感影像机场识别算法。首先，使用双三次插值算法对原始影像进行下采样处理并转为灰度图，进行模糊增强以得到预处理图像。其次，利用Canny算子提取灰度图边缘信息并使用概率Hough变换提取其中的直线，通过判断平行线存在与否对直线区域进行初步筛选及合并。再次，对合并后的区域利用深度卷积神经网络进行判别以得到相应区域的识别概率值。最后，通过分析概率值得到机场目标。对某卫星两种高分辨率遥感影像数据进行实验，得到识别率100%、定位准确率87.53%的实验结果，证明了所提算法的有效性和通用性。
遥感影像 机场识别 Hough变换 深度卷积神经网络 remote sensing airport identification Hough transform deep convolutional neural network
1 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所, 吉林 长春 130033
2 中国科学院大学, 北京 100049
针对近海、内河场景中船只检测准确性低的问题,提出了一种基于短波红外遥感影像实现水体分割和船只自动检测的方法。利用水体在短波红外波段反射率低的特点,采取阈值分割和形态学处理的方法,从影像中快速准确地提取水体区域;使用视觉显著模型搜索水面目标,提取候选目标的图像切片;对可能存在的伪目标,使用灰度分布直方图描述目标切片的灰度分布特征,并结合梯度方向信息通过阈值判别的方法去除伪目标。结果表明,该方法能高效检测近海、内河中不同尺寸的船只目标;显著性检测共获得279个候选目标,经目标鉴别步骤检测出142个真实目标中的138个,虚警率小于6%,召回率大于97%。
遥感 图像处理 船只检测 短波红外 灰度分布特征 水陆分割
