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基于线面融合的高分辨率遥感图像视觉显著区域检测方法研究

陈冠祎  
【摘要】:视觉注意机制是人的视觉系统对视觉信息的预处理机制。在其作用下,人眼可以在复杂的视觉场景中快速注意到自己感兴趣的区域,而忽略掉其他信息。容易引起人眼注意的区域称为视觉显著区。使用计算机模拟人眼的视觉注意机制,对输入图像各区域进行视觉显著性检测(以下简称显著性检测),在后续的图像处理或目标检测过程中,可以根据检测结果分配不同图像区域的处理优先级,从而更为合理地分配计算机资源,有效地提高计算机对图像的理解能力。面向自然场景图像的显著性检测已取得丰富的研究成果,然而在遥感图像上的研究仍处于探索阶段。这主要原因是遥感图像与自然场景图像之间存在着巨大的特征差异,其更为复杂的背景造成前景和背景之间的特征差异不明显。随着高空间分辨率遥感图像(以下简称高分遥感图像)的出现,对遥感图像的分析更为困难。将视觉显著性检测应用于高分遥感图像处理具有重要的研究意义和应用价值。本文面向遥感图像特别是高分遥感图像的信息提取,对遥感图像的视觉显著区域检测方法展开研究,主要工作包括:(1)提出基于直线特征的显著性检测算法。首先提取图像中的直线信息,包括边缘直线和相位直线,得到图像中的直线集合,通过分析直线在图像中各区域的分布规则程度及密集程度计算图像各区域的显著值,并提出反距离变换方法生成基于直线特征的视觉显著图。(2)提出结合线特征和面特征的显著性检测算法。首先通过图像分割操作将图像分割为斑块,构成面基元,然后计算面基元的亮度、光谱等特征值的区域对比度差异和全局差异以及形状特征的规则程度得到基于面特征的视觉显著图,最后将其与基于线特征的视觉显著图合并,得到最终的融合了线特征和面特征的综合显著图。(3)通过显著图分割实验对比了本文算法与现有算法。通过固定阈值分割以及最优阈值分割实验分别对比本文算法与其它常用算法的检测性能,并通过视觉分析以及定量评价对实验结果进行对比。实验结果表明,本文提出的算法在遥感图像的视觉显著性检测上具有更好的检测结果。说明本文提出的算法更符合遥感图像的特点,能够在复杂的背景中准确地检测到视觉显著区域,在遥感领域具有较好的应用价值。


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