摘 要：海洋遥感技术是全球变化侦测等领域重要研究课题，如何有效从大幅面海洋遥感图像中提取重要区域，是海洋遥感技术研究的重要方向。遥感图像空间分辨率高，从大幅面遥感图像中进行海上目标检测存在一定的困难。文章对大幅面海洋遥感图像目标检测中关键问题进行研究，分析大幅面海洋遥感图像的背景特征，提出大范围背景模型的高分辨海洋遥感图像目标检测方法。
关键词：高分辨遥感图像;舰船检测;大幅面
遥感是通过传感器技术远距离探测的综合性空间信息科技，自20世纪60年代提出后得到了快速发展，21世纪以来，各国意识到空间资源的重要性，将发展空间遥感技术作为国家长期稳定发展的战略目标。随着遥感技术与互联网技术迅速发展，可以实现大幅面地面区域探测，使遥感获得更多综合数据，包括人文、地理等多方面的信息，遥感技术在海上舰船目标寻找，环境监控等多方面具有广泛应用。国家竞争日益激烈，我国海域幅员辽阔，海洋权益争端激烈，如何在海洋遥感数据中快速准确将目标区域检测出来具有重要的研究意义。
1 高分辨海洋图像背景特性
海上目标检测是在海洋上检测出舰船目标，随着遥感技术发展，大幅面高分辨卫星遥感空间分辨率造成海上目标细节丰富，为海上目标检测带来新的难题。卫星高分辨遥感图像中研究的重点包括海上目标的提取，绝大部分区域为海水背景，海上目标相对海洋背景具有多种形态。海上目标表现出极性的特点，存在杂波等情况，无法对海上目标建立统一的模型。分析海水背景区域特性海上目标检测具有参考意义。
分析卫星遥感高分辨图像综合海洋背景局部统计特性，为海洋遥感图像统计建模参数估计提供理论。分析卫星遥感图像舰船目标特性，要建立统一的模型检测比较困难，从海洋背景图像局部分析，利用多种参数得出海洋背景的统计均值与方差具有局部相似性，利用大范围均值与方差特征统计参数，对海洋遥感图像海洋统计特性分析，得出统计均值与方差大范围连续变化性。
2 大范围背景模型的高分辨遥感图像目标检测
卫星高分辨遥感图像数据尺寸较大，海洋背景占绝大部分，要实现对大幅面海洋高分辨海洋遥感图像的海上目标检测，关键是建立精确的大范围背景统计模型。建立高分辨海洋遥感背景的大范围曲面高斯分布统计模型，得到大范围遥感图像背景特征曲面。
利用k-s假设检验对海洋遥感背景图像的灰度分布特性检验，结合局部高斯分布特性与大范围连续变化性，对局部建立海水背景统计模型，为海水背景空间每个像素点建立统计分布模型，对大范围遥感图像高斯变化曲面背景模型进行茶树双层细化估计，得到子图像均值，结合海洋背景统计均值的大范围连续变化性，采用参数的细化插值处理，通过子图像参数粗估计方法得到遥感图特征曲面。
大范围图像覆盖范围广，直接对其整体进行背景统计建模存在一定的难度，要对大范围遥感图像建立背景统计模型，需先了解局部相关灰度分布特性，有利于为大范围遥感图像建模提供豐富。k-s是非参数检测丰富，利用k-s假设检测对海洋图像进行监测，了解图像灰度符合的分布模型。
提出大范围背景模型的海洋遥感图像目标检测法，实现遥感图像海上目标检测。大幅面海洋与非纯海洋图形子块分类预处理，候选目标融合后处理，将图像子块均值与方差分类向量，对海洋图像子块进行粗略分类预处理，利用模型对海洋遥感图像中非纯海洋遥感图像子块检测，通过形态学处理确定目标区域，得到遥感候选目标检测结果图，提取任意候选目标质心距离，利用模糊推理对候选目标进行融合处理，得到最终检测结果。提出与其他算法对比实验，表明提出的检测方法能力高，虚检率低，能适应多种不同卫星遥感图像背景。
3 结语
海洋遥感图像处理对卫星遥感图像进行目标自动检测非常重要，对高分辨遥感图像舰船目标检测的相关研究不够成熟，随着航空航天技术不断发展，光学遥感图像发挥重要的作用，舰船目标检测在军事方面具有重要的作用。本文研究了高分辨海洋遥感图像目标检测方法，分析海洋图像背景的局部特性，提出海洋遥感图像大范围背景统计建模和海洋遥感图像目标检测方法。
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