题目：中高分辨率遥感图像典型目标分割算法研究

遥感图像典型目标的自动目标分割与识别是模式识别和图像处理领域的研究热点，在军事侦查打击一体化战略中如何快速、准确的从原始图像中定位目标区域具有重要的现实意义。本文重点对中高分辨率的可见光遥感图像的机场跑道、油库和港口三类典型目标进行研究，分析和总结目前现有的目标检测方案，提出了基于多特征提取的自动目标检测方案，首先根据先验信息建立先验特征信息信息，然后根据目标特征与先验特征信息的匹配程度确定检测目标的存在。针对中高分辨率遥感图像典型目标分割和识别，本文的主要研究工作有：(1) 提出了一种将灰度特征和纹理特征相结合的机场跑道检测算法。采用灰度特征和纹理特征相结合的多特征提取方法，利用阈值进行初始分割，以定位感兴趣区域(ROI)，再利用EM算法估计ROI区域训练样本，引入Markov随机场模型，达到精确分割机场跑道的目的，采用基于随机Hough变换的跑道提取，有效滤除道路对跑道定位精度的影响(2) 设计实现了遥感图像中油库、港口目标检测方案。分析油库、港口的几何特征，采用灰度分割和形状描述的方法定位目标，实验证明该方法对大部分数据源具有稳定高，实时性好的特点。(3)针对运动目标检测方面，本文对静止背景下的运动检测算法进行了研究，采用了基于高斯混合模型的背景建立方法，通过在线学习实时更新背景模型，并利用背景差分的方法实现了静止背景下的运动目标检测。最后，本文对课题研究过程中开发的软件系统进行了介绍，并对未来工作做了展望。