针对遥感图像海面溢油区域通常受到斑噪声以及强度不均等因素的影响, 从而导致溢油区域监测效果较差的问题, 本文引入了深度语义分割的方法, 将深度卷积神经网络与全连接条件随机场相结合, 形成端对端连接。以Resnet结构为基础, 首先通过深度卷积神经网络对多源遥感图像粗分割并作为输入, 然后经过改进的全连接条件随机场, 利用高斯成对势和平均场近似定理, 建立条件随机场形成递归神经网络作为输出。通过多源遥感图像对海面溢油区域进行监测, 并利用可见光图像估计溢油区域面积。实验在所建立的多源遥感图像数据集上与其它先进模型进行对比, 结果表明本文方法提高了溢油区域的分割精度以及精细细节程度, 平均交并比为82.1%, 监测效果具有明显地改善。

针对蝇类昆虫物种繁多、特征复杂等因素, 导致蝇类识别准确率低、耗时较长等问题。本文借鉴深度学习方法中的人脸识别算法, 提出一种基于深度卷积神经网络的蝇类面部识别方法。首先, 在图像对齐过程中, 使用多任务卷积神经网络并进行优化即应用深度可分离卷积减少计算参数, 缩短图像预处理时间。其次, 应用轮廓特征粗提取和具体部位特征细提取相结合的方式提取更加丰富的特征信息: 即使用卷积池化粗提取出图像的轮廓特征值; 同时, 使用Inception-ResNet网络、Reduction网络细提取出具体部位特征值。最终在网络训练时, 结合上述方法使得提取到的特征信息更加精确全面。实验表明, 所提方法的准确率达到94.03％, 相较于其他网络训练方法, 该方法在保证较高准确率的情况下提升计算效率。

针对复杂海况下遥感图像舰船检测易受舰船尾迹、海杂波、油污和薄云等影响,导致检测结果可靠性较低且小目标舰船不易被检测的问题,提出一种自适应稳健背景的显著性优化舰船目标检测模型。利用顶帽算法对原图进行预处理,抑制舰船尾迹、海杂波等干扰;提出自适应超像素分割方法对稳健背景检测模型进行优化;改进基于均值信息的大津法(Otsu),确定舰船所在区域。结果表明,该方法可以在多种海况下有效检测舰船位置,具有较高的检测准确率(91.20%)、召回率(79.31%)及综合评价指标(84.00%),相比于其他显著性检测模型,该方法具有明显优势,适用于复杂海况下遥感图像小目标舰船检测。

针对传统遥感图像地面目标识别系统图像获取周期长, 信息实时性差等问题, 设计星载目标快速识别系统, 用于卫星在轨快速识别, 提出改进的基于快速视网膜关键点(FREAK)的特征匹配识别算法, 解决遥感图像数据量大、背景复杂的问题。介绍了星载目标快速识别系统的工作原理, 提出简化的FREAK特征提取模型, 将原有算法的七层模型减少为四层, 用于快速提取出遥感图像中目标特征; 利用二进制量化空间将高维特征数据量化为二维数据, 提高算法的准确度; 最后通过匹配, 快速识别出遥感目标。实验结果表明, 识别算法的准确度平均提高2.3%, 识别用时缩短约27.8%, 满足遥感卫星在轨目标快速识别的要求。

针对雾天条件下获得的遥感图像清晰度、对比度和色彩保真度下降, 继而影响遥感图像后续应用的问题, 考虑到遥感图像数据量大、景深变化小、几乎不含有天空区域的特点, 提出一种改进的基于暗原色先验规律的遥感图像快速去雾方法。在保证去雾效果的前提下, 对原暗原色先验去雾算法做出了针对性的改进, 采用直接求取每个像素点r、g、b三个颜色通道强度值的最小值来获取图像的暗原色图, 该方法大幅降低了算法的复杂度, 避免了繁重的计算。实验结果表明, 改进的去雾算法能够快速有效地去除雾对遥感图像的干扰, 提高图像清晰度, 还原景物真实色彩, 处理时间仅为原算法的2%, 可以满足遥感图像实时处理的要求。

提出一种基于标记的混合溢出树(SHSPT)特征匹配算法, 用于遥感图像的目标匹配识别。针对特征数据建立和预处理, 提出了基于中心点的数据分割方法, 通过定义数据密集区域的中心, 舍去边缘稀疏数据, 提取出分割后的数据。进行特征匹配时, 使用二进制数组表示数据空间, 标记分割后的特征向量数据, 通过比特操作计算特征向量间的距离, 缩短计算时间。最后对特征匹配方法进行改进, 采用待匹配特征距离的均值代替尺度不变特征变换(SIFT)匹配算法的次临近特征距离, 从而得到更多的匹配点。实验证明, 基于标记的混合溢出树特征匹配算法占用内存空间比传统的混合溢出树算法减少约68%, 匹配准确度与原算法接近, 匹配时间平均缩短了约32.8%, 解决了航天遥感图像数据量大, 特征维数较高, 匹配识别时间长, 占用计算机内存大等问题。