【摘 要】
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空间红外监测系统在预警、导弹拦截等方面发挥着重要作用,而森林火灾在军用的空间红外监测系统中是一种常见的虚警源。通过对林火红外遥感成像的特征建模及检测方法的研究,在图像中先排除林火虚警源的干扰,从而有效地辅助导弹等红外小目标的检测,也有助于确认灾害的范围与规模。本文围绕红外图像中的林火区域检测,研究了林火红外成像的特性,进行了图像特征提取和特征选择,提出了一种基于分布重叠概率的特征选择方法。在此基础
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空间红外监测系统在预警、导弹拦截等方面发挥着重要作用,而森林火灾在军用的空间红外监测系统中是一种常见的虚警源。通过对林火红外遥感成像的特征建模及检测方法的研究,在图像中先排除林火虚警源的干扰,从而有效地辅助导弹等红外小目标的检测,也有助于确认灾害的范围与规模。本文围绕红外图像中的林火区域检测,研究了林火红外成像的特性,进行了图像特征提取和特征选择,提出了一种基于分布重叠概率的特征选择方法。在此基础上,设计了两种红外图像中林火疑似区域的检测方案,分别是基于图像显著性特征的林火疑似区域检测方案和基于图像边缘特征的林火疑似区域检测方案。此外,在区域分割方面,提出了一种结合区域特性的自适应阈值分割方法,使分割出的目标区域更加完整。最后,基于提取出的林火区域和背景区域的统计特征,建立了支持向量机分类模型,实现林火疑似区域的判别,排除了虚警区域。实验证明,整个方案能够准确地检测出红外遥感图像中的林火区域。本文的主要研究内容如下:(1)研究了林火在红外遥感图像的成像特性,根据特性分析选择恰当的图像预处理方法。(2)研究了图像特征建模的方案,提取了图像边缘特征和显著性特征;建立了林火区域和背景区域的样本集,提取了样本统计特征,然后提出了一种基于分布重叠概率的特征选择方法,用于剔除无效的特征,建立特征空间。(3)研究了红外遥感图像中的林火区域的检测方法,提出了两种检测方案,分别是基于图像显著性特征的检测方案和基于图像边缘特征的检测方案。并在检测方案中提出了一种结合区域特性的自适应阈值分割方法,实现了林火疑似区域更精确的分割。(4)研究了模式识别理论,利用样本集统计特征,训练了支持向量机分类器,实现了林火疑似区域的判别,有效地排除了虚警区域。
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