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基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法

余伟 尤红建 胡玉新 刘瑞

余伟, 尤红建, 胡玉新, 刘瑞. 基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(1): 282-290. doi: 10.11999/JEIT211107
引用本文: 余伟, 尤红建, 胡玉新, 刘瑞. 基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法[J]. 电子与信息学报, 2023, 45(1): 282-290. doi: 10.11999/JEIT211107
YU Wei, YOU Hongjian, HU Yuxin, LIU Rui. Moving Ship Detection Method Based on Multi-scale Dual-neighborhood Saliency for GF-4 Satellite Remote Sensing Images[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(1): 282-290. doi: 10.11999/JEIT211107
Citation: YU Wei, YOU Hongjian, HU Yuxin, LIU Rui. Moving Ship Detection Method Based on Multi-scale Dual-neighborhood Saliency for GF-4 Satellite Remote Sensing Images[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2023, 45(1): 282-290. doi: 10.11999/JEIT211107

基于多尺度双邻域显著性的高分四号遥感图像运动船舶检测方法

doi: 10.11999/JEIT211107
详细信息
    作者简介:

    余伟:男,助理研究员,博士生,研究方向为遥感图像处理及软件系统设计

    尤红建:男,研究员,研究方向为遥感图像处理及信息提取

    胡玉新:男,研究员,研究方向为星载SAR信号处理

    刘瑞:男,博士生,研究方向为遥感图像处理

    通讯作者:

    余伟 net629@163.com

  • 中图分类号: TN911.73; TP391

Moving Ship Detection Method Based on Multi-scale Dual-neighborhood Saliency for GF-4 Satellite Remote Sensing Images

  • 摘要: 静止轨道(GEO)的高分四号(GF-4)卫星具备对海上运动船舶进行连续观测的能力,由于轨道高,海面船舶在GF-4卫星遥感图像中比较弱小不易检测。该文分析海面运动船舶的尾迹特征,提出一种基于多尺度双邻域显著性(MDSM)的GF-4卫星遥感图像运动船舶检测方法。首先依据多尺度双邻域显著性模型计算显著度,生成显著图;然后使用自适应阈值分割提取运动船舶的位置;最后利用尾迹几何特征对候选目标的形状进行校验,进一步去除虚假目标。实验结果和分析表明,所提方法可以有效地检测GF-4卫星遥感图像中的多个运动船舶目标,相比目前主流的视觉显著性检测算法,该文所提算法具有更好的检测性能。
  • 图  1  GF-4卫星遥感图像中的运动船舶尾迹

    图  2  基于MDSM视觉显著性模型的船舶检测流程

    图  3  图像重叠分块示意

    图  4  DSM模型结构

    图  5  海面上的运动船舶尾迹组成图

    图  6  GF-4卫星遥感图像中的湍流尾迹

    图  7  MDSM多尺度显著图的计算过程

    图  8  MDSM显著目标提取

    图  9  不同尺度因子对候选目标的增强效果

    图  10  显著性检测方法对比

    表  1  实验数据说明

    序号图像数目图像大小波段图像场景
    Group187500×500全色密卷云
    Group287500×500全色薄云遮盖目标
    Group324500×500全色厚云+斑点云
    Group412500×500全色薄云
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    表  2  实验参数说明

    方法参数符号参数说明参数取值
    MPCMK多尺度中心窗口大小3, 5
    SRn卷积核大小3
    MDSMk多尺度因子2,3,4
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    表  3  实验结果统计

    方法PTNFPFTDR(%)FAR(%)
    MPCM9551259798.838.5
    SR64132610466.314.0
    MDSM9442311697.610.9
    MDSM + 形态校验920473795.13.9
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    表  4  不同分块策略用时统计

    分块数分块大小重叠区大小并发线程数检测总用时(s)
    110000×100001903
    45100×51001004308
    93400×34001009 317
    162700×270010016335
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-10-11
  • 录用日期:  2022-03-01
  • 修回日期:  2022-02-27
  • 网络出版日期:  2022-03-14
  • 刊出日期:  2023-01-17

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