复杂背景下遥感影像敏感小目标细粒度智能识别

摘要

为促进计算机视觉技术的发展，提高遥感影像信息利用率，本文提出了复杂背景遥感影像敏感小目标细粒度智能识别。首先，利用中值滤波算法去除原始遥感影像中的干扰噪声，对图像实施灰度化处理后，通过背景分割阈值的合理选取，实现遥感影像内复杂背景与识别目标的划分，避免遥感影像背景信息对后续目标识别精度的影响。将处理后的遥感影像输入CNN网络，利用空间选择方法，在网络卷积层特征图输出的基础上，对遥感影像内的主体信息特征展开精炼提取，得到用于敏感小目标识别的遥感影像主体细粒度特征；结合ELM分类机制构建ELM小目标识别模型，实现遥感影像中敏感小目标的细粒度识别。实验证明，本文方法在面对包含多类别主体的遥感图像时，能做到特定小目标的精准识别，有效提高了遥感影像内信息的利用效率，对重要情报的获取具有重大意义。

关键词

中值滤波算法 / 灰度化处理 / CNN网络 / ELM分类机制