基于深度学习的遥感图像微小目标检测方法研究

商俊燕

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摘要

遥感图像中含有大量的微小目标,只有准确检测到这些微小目标,才能实现远程目标的识别与跟踪;为了给远程跟踪工作提供有效的辅助工具,以深度学习算法为技术支持,优化设计遥感图像微小目标检测方法;利用硬件设备实时采集包含微小目标的遥感图像,通过几何校正、灰度化转换、噪声抑制、去雾以及图像增强等步骤,完成初始图像的预处理;通过前景与背景图像的分割,选择遥感图像中的待检测目标;构建深度卷积神经网络作为深度学习算法的运行环境,经过前向传播、反向传播提取遥感图像特征;最终,通过特征匹配,得出包含微小目标数量以及位置坐标的检测结果;通过性能测试实验得出结论:与传统遥感图像目标检测方法相比,优化设计方法的查准率和查全率分别提高了6.3%和10.74%,目标位置检测误差得到明显降低,且响应时间缩短了2440 ms,由此证明优化设计方法具有良好的检测性能。

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来源
《计算机测量与控制》 |2022年第10期|57-62|共6页
作者
商俊燕;
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作者单位

常州工业职业技术学院信息工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类图像处理方法;
关键词
深度学习; 遥感图像; 微小目标检测;

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