張建軍，史廷彥，楊麗春

(1.解放軍91404部隊，河北 秦皇島 066001;2.江蘇自動化研究所，江蘇 連云港 222061)

隨著航天技術(shù)、傳感器技術(shù)、計算機(jī)技術(shù)及其相關(guān)學(xué)科的迅猛發(fā)展，衛(wèi)星成像偵察技術(shù)飛速進(jìn)步，其無論在光譜分辨率、空間分辨率、時間分辨率等方面都取得了巨大的進(jìn)步，已經(jīng)形成高光譜、高空間分辨率、全天時、全天候、實時/準(zhǔn)實時的對地觀測能力。尤其自法國SPOT-1號衛(wèi)星以后，基于傳輸型高空間分辨率衛(wèi)星遙感圖像的應(yīng)用已引起了各國的普遍關(guān)注。1999年美國的IKONS圖像衛(wèi)星系統(tǒng)已經(jīng)能夠達(dá)到lm的地面分辨率，到2005年為止，美國的KH-12相機(jī)地面分辨率已經(jīng)達(dá)到0.1m。

面對高分辨?zhèn)刹煨l(wèi)星所獲得的海量圖像數(shù)據(jù)，依靠判讀員的人工判讀工作量大，重復(fù)性高，并且判讀的結(jié)果依賴于判讀員的訓(xùn)練素質(zhì)及其現(xiàn)場狀態(tài)。因此，如何從海量數(shù)據(jù)中自動地檢測出艦船目標(biāo)是一個亟需解決的問題。當(dāng)前，主要有兩類傳感器應(yīng)用于艦船目標(biāo)的檢測:合成孔徑雷達(dá)(SAR)和可見光學(xué)遙感圖像。SAR受天氣、氣候影響較小，可以晝夜進(jìn)行偵察和監(jiān)視，因此，獲得了比較廣泛的研究。Inggs［1］等在1999年研究基于SAR圖像的艦船目標(biāo)檢測和分類，其中分類采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法;Tello［2］在2004年研究基于小波分析的SAR圖像艦船目標(biāo)檢測，對復(fù)雜海域背景下的小目標(biāo)檢測獲得了較好的效果。

但是相比較SAR圖像處理，光學(xué)遙感圖像的處理技術(shù)研究較少。在國內(nèi)，文獻(xiàn)［3］首先計算局部特征方差圖像，在局部特征方差圖像的基礎(chǔ)上通過Contrast box濾波自適應(yīng)確定目標(biāo)檢測閾值。文獻(xiàn)［4］對稀疏分布的艦船目標(biāo)進(jìn)行分塊處理，并對可能存在目標(biāo)的區(qū)域進(jìn)行目標(biāo)檢測及聚合。在國外，Burgess1993年利用SPOT衛(wèi)星數(shù)據(jù)對更小的艦船進(jìn)行檢測和識別;Corbane［5］在2008年研究了基于遺傳算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦船目標(biāo)檢測和分類技術(shù)。

在目標(biāo)檢測及圖像分割中，閾值法是最常用的方法之一。但對大幅度的遙感圖像，利用單一的閾值法很難獲得滿意的效果，滑窗恒虛警法對每個像素確定一個檢測閾值，能獲得較好的效果，但計算量太大，而且恒虛警法僅僅考慮的是單個像素及其鄰域的灰度信息，沒有考慮目標(biāo)的信息。因此，如果能對每個目標(biāo)區(qū)間，根據(jù)目標(biāo)的先驗特征如面積、周長等自適應(yīng)的選擇最優(yōu)閾值，不僅可以提高檢測精度，也會大大提高檢測效率。

檢測后的圖像，仍存在虛假目標(biāo)，因此需要對檢測的區(qū)域進(jìn)行鑒別，以剔除虛假目標(biāo)?；谀繕?biāo)特征的鑒別是一種有效的鑒別方法，但由于目標(biāo)特征較多，可能使得提取的特征較多，因此，計算量大，有些特征的區(qū)分性較差，可能導(dǎo)致鑒別率的下降。本文研究了一種在圖像特征中增加一個噪聲特征，并利用遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練;對訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計算每個特征信噪比并進(jìn)行特征選擇。

本文針對高分辨率光學(xué)遙感圖像的面目標(biāo)的檢測，研究了一種根據(jù)目標(biāo)的屬性，對每個可能的目標(biāo)區(qū)域，自適應(yīng)的快速選擇檢測閾值。針對檢測的虛假目標(biāo)，研究了基于遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及信噪比的特征選擇及鑒別方法。實驗證明，該方法從檢測精度、效率都能獲得較滿意的結(jié)果。

1 基于目標(biāo)的閾值計算方法

1.1 傳統(tǒng)閾值目標(biāo)檢測方法

對遙感圖像，目標(biāo)的檢測主要是基于閾值的檢測方法，根據(jù)確定閾值方法的不同，有恒虛警法(CFAR)［6-8］、迭代法、最大類間方差法、熵方法等。其中，恒虛警法是遙感圖像中研究最多的檢測方法之一。它是根據(jù)經(jīng)典的統(tǒng)計檢測理論，在給定的虛警概率條件下，根據(jù)目標(biāo)所處周圍背景雜波的統(tǒng)計特性自適應(yīng)求取檢測閾值，然后將待檢測像素和自適應(yīng)閾值進(jìn)行比較，判斷其是否為目標(biāo)點。

其中，PFA為虛警率，p(x)為雜波的概率分布。

上述檢測方法，都是根據(jù)某種原則確定閾值，再根據(jù)閾值確定每個像素是否為目標(biāo)點，然后將所有的目標(biāo)像素點聚類成目標(biāo)區(qū)域，如圖1所示。在檢測的同時，沒有考慮到檢測目標(biāo)的特征，只是在檢測完成后，鑒別區(qū)域是目標(biāo)還是虛警。這類方法是選擇某種統(tǒng)計意義上的最優(yōu)閾值，但檢測結(jié)果不一定是最優(yōu)結(jié)果。

1.2 基于目標(biāo)特征的閾值計算

對海上艦船目標(biāo)特別是軍事目標(biāo)，其長、寬、面積等是在一定的范圍之內(nèi)(表1)，這與雜波、島嶼等虛警目標(biāo)具有較大區(qū)別。因此，如果能夠根據(jù)目標(biāo)的先驗知識，對每個區(qū)域初始的檢測結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，并選擇檢測結(jié)果最符合目標(biāo)性質(zhì)的閾值作為檢測閾值，是一種行之有效的方法，也是本文的研究內(nèi)容。

圖1 傳統(tǒng)目標(biāo)檢測方法

表1 幾種軍事目標(biāo)的幾何特征

本文的艦船目標(biāo)檢測流程如圖2所示。在檢測時將目標(biāo)的屬性信息考慮在內(nèi)，即根據(jù)目標(biāo)的特征信息，來確定最優(yōu)的檢測閾值。與傳統(tǒng)的基于像素的檢測方法相比，該方法是一種閉環(huán)的目標(biāo)檢測方法，通過檢測的結(jié)果來調(diào)整檢測的閾值，該方法計算的閾值并不一定是統(tǒng)計意義上最優(yōu)，但是能獲得更理想的檢測結(jié)果。

圖2 艦船目標(biāo)檢測流程

如圖2所示，該方法是遍歷每個可能的閾值，對每個閾值下的檢測結(jié)果進(jìn)行分析，并選擇最優(yōu)的檢測結(jié)果，因此，對灰度值為(0～255)的圖像，遍歷每個閾值則需要對圖像檢測255次，計算量太大。為了快速的分析不同閾值下的檢測結(jié)果，采用了基于連通樹的方法。

1.3 基本概念

在圖像中，連通區(qū)域(Connected Components)是灰度大于一個給定閾值，并且滿足一定的連通性質(zhì)(如四連通或八連通)的所有像素點的集合。根據(jù)連通區(qū)域的內(nèi)在聯(lián)系，將各個連通區(qū)域可以組成一個樹狀結(jié)構(gòu)，該樹稱為連通樹(Components Tree)，連通樹被廣泛應(yīng)用在多種圖像處理技術(shù)，如:圖像濾波、圖像分割等領(lǐng)域［9-11］。

定義集合V到D的映射函數(shù)為F(V，D)，對任一映射f∈F，(V，E，F(xiàn))稱為權(quán)重圖，對V中的任意一點p，f(p)稱為點p的權(quán)。

對f∈F下的連通區(qū)域定義為c，定義h(c)=min{f(x)|x∈c}，則在映射f下的任一連通區(qū)域可以表示為［k，c］，c表示連通區(qū)域，k=h(c)，稱連通區(qū)域［k，c］的高度為 k。若兩個連通區(qū)域［k1，c］∈C(f)，［k2，c］∈C(f)，則k1=k2。同時，對C(f)下的不同連通區(qū)域是由不相交的點集組成。

［k1，c1］，［k2，c2］是 C(f)的兩個連通區(qū)域，如果 c1? c2，并且沒有［k3，c3］滿足 c1? c3? c2，則認(rèn)為［k2，c2］是［k1，c1］的父節(jié)點，［k1，c1］是［k2，c2］的子節(jié)點。根據(jù)這種父子關(guān)系，C(f)形成一個連通區(qū)域樹。C(f)中的元素稱為節(jié)點，沒有子節(jié)點的稱為葉子，沒有父節(jié)點的節(jié)點稱為根節(jié)點。

1.4 連通樹的創(chuàng)建

文獻(xiàn)［8］介紹了不同的組件樹創(chuàng)建方法，且統(tǒng)計了不同算法的時間復(fù)雜度，最快的算法時間復(fù)雜度為O(nln(n))，(n為圖像中像素的個數(shù))。這些方法隨著圖像像素的增加，復(fù)雜度大大增加。

圖3 連通樹的生成

基于此，在 Union-find［12］的基礎(chǔ)上，Najman 等［13］于2006年提出了基于圖論的連通樹快速創(chuàng)建方法。U-nion-find是一種簡單有效區(qū)域查找合并方法，該算法對任意的數(shù)據(jù)，其復(fù)雜度為O(m×α(m))，其中，函數(shù)α(m)隨變量的增速非常慢，α(1080)≈4。

1)排序

在區(qū)域樹的生成過程中，是按照像素灰度的高低進(jìn)行處理的，因此，需要將圖像按像素灰度進(jìn)行排序，其準(zhǔn)則為:將像素按灰度的降序排列，若灰度相同，則按照從上到下，從左到右的順序排列。為了降低復(fù)雜度，采用快速排序的BinSort算法，將圖像序列中的像素按灰度值粗分到不同的箱中，在每個箱中再自動排序，最后將每個箱按灰度大小進(jìn)行連接。

2)節(jié)點查找合并

假定當(dāng)前已處理了灰度大于m的所有像素，并且已經(jīng)建立了所有灰度大于m的節(jié)點和局部連通樹，則對于灰度等于m的像素x，可以找到它當(dāng)前所屬的節(jié)點。設(shè)點x的灰度為gx，對x的四連通(或8連通)鄰域y，則假設(shè)y已經(jīng)處理過(gy≥m，或gy=gx，且y排序在x的前面)，若y的節(jié)點和x所屬的節(jié)點相同，則不需處理，若不相同，則有兩種可能:1)m的灰度和n的灰度相同，則在這種情況下，m和n應(yīng)該屬于同一個節(jié)點，因此將m所屬的節(jié)點和n所屬的節(jié)點進(jìn)行合并;2)n的灰度大于m的灰度，則在這種情況下，n所在的節(jié)點成為m所屬節(jié)點的子節(jié)點。

如圖3(a)為一原始數(shù)據(jù)，共包含5個灰度。圖3(b)為生成的連通樹，共包含9個節(jié)點，其中，3個節(jié)點為葉子節(jié)點。節(jié)點的表示方法為:節(jié)點號(節(jié)點表示的像素，面積。

根據(jù)上述算法進(jìn)行圖像連通樹的創(chuàng)建，其中主要的節(jié)點數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)如下:

2 基于光學(xué)遙感圖像的艦船目標(biāo)檢測

基于特征的艦船目標(biāo)檢測流程共包括四個部分:海陸分割、連通樹的創(chuàng)建、連通節(jié)點的選擇、基于節(jié)點的分割圖像映射，如圖4所示。

節(jié)點

{

節(jié)點前指針;

節(jié)點后指針;

節(jié)點信息

父節(jié)點指針;

子節(jié)點列表指針;

}

圖4 艦船目標(biāo)檢測流程圖

2.1 海陸分割

海上目標(biāo)的檢測問題，首要解決的就是海陸分離，去除陸地干擾，只對海域數(shù)據(jù)應(yīng)用檢測算法，這樣既可以加快檢測速度，也可以避免出現(xiàn)陸地虛警目標(biāo)。光學(xué)遙感圖像中，陸地和海域的差異主要體現(xiàn)在兩個區(qū)域像素的灰度值上，陸地區(qū)域雖然沒有海域均勻，區(qū)域中像素灰度有亮有暗，但整個區(qū)域總體比海域區(qū)域亮，即陸地區(qū)域中的絕大部分灰度值比海域區(qū)域大，因此可以利用閾值方法實現(xiàn)海陸的初始分割。

首先利用OSTU法將海陸分離后，陸地區(qū)域會形成一個大的連通區(qū)域，但其中會有很多“小孔”的區(qū)域，檢測后，需要對這些“小孔”進(jìn)行填充。一般來說，若某區(qū)域?qū)儆陉懙?，則對某一大小的窗口，屬于陸地的像素點會占較大的比例;相反，如果屬于海洋區(qū)域，則屬于海域的像素點會占較大的比例。本文統(tǒng)計一定大小的窗口中海陸像素的個數(shù)，若陸地點大于一定的閾值，則認(rèn)為該區(qū)域?qū)儆陉懙?，所有的點都標(biāo)記為陸地，反之都標(biāo)記為海域。

2.2 連通節(jié)點的屬性及選擇

對海陸分隔后的圖像，采用上文的方法建立連通樹。在連通樹中，每個節(jié)點可以計算出其不同的屬性，如該連通區(qū)域的周長、面積、連通區(qū)域內(nèi)的灰度差，體積等。

面積為連通節(jié)點的像素點個數(shù);灰度差和體積如式(2)、式(3)。

對不同的應(yīng)用場景，所選擇的節(jié)點屬性各不相同，在艦船目標(biāo)檢測中，本文感興趣的是艦船目標(biāo)，相對其它目標(biāo)來說，艦船目標(biāo)的面積在一定范圍內(nèi)(分辨率不同閾值不同)，相較于海洋背景，艦船目標(biāo)相對較亮，因此采用面積和區(qū)域的最小灰度可以較好地區(qū)分艦船目標(biāo)和其它目標(biāo)。本文即采用這兩類屬性信息來篩選合適的節(jié)點。

由連通樹的創(chuàng)建過程可知，每個節(jié)點的屬性有以下關(guān)系:

其中，c表示某節(jié)點，c－＞parent表示c節(jié)點的父節(jié)點，c－＞area表示c節(jié)點區(qū)域的面積，c－＞mingray表示c節(jié)點的最小灰度。從上式可以看出，從葉子節(jié)點到根節(jié)點其面積是遞增的，最小灰度是遞減的。

1)面積較小區(qū)域節(jié)點的刪除

對一些面積比較小的目標(biāo)，則認(rèn)為該節(jié)點表示的是雜波區(qū)域，需要將這些較小的連通區(qū)域刪除掉。由于其葉子節(jié)點到根節(jié)點的連通區(qū)域面積是線性增加的，因此，按照灰度的高低順序依次來查找每個節(jié)點，若該節(jié)點的面積小于設(shè)定的閾值，則將該節(jié)點刪除，并將該節(jié)點從其父節(jié)點的子節(jié)點鏈表中刪除。

2)面積較大區(qū)域節(jié)點的標(biāo)定

定義以下性質(zhì):

其中，T為艦船目標(biāo)面積的上界，c為節(jié)點，c－＞area表示節(jié)點的面積。

由于較大區(qū)域(大于當(dāng)前最大艦船目標(biāo)的面積)是真實目標(biāo)的父節(jié)點，因此，不能將這些節(jié)點刪除，只能用變量來標(biāo)定這些節(jié)點。在本文中，每個節(jié)點設(shè)定一個標(biāo)識信息active，若active=0，則表示感興趣目標(biāo)區(qū)域所在的節(jié)點，active=1則認(rèn)為不是，初始時每個節(jié)點的active=0。從連通樹的葉子節(jié)點開始判斷，當(dāng)前的節(jié)點為p，若其面積小于閾值T，則繼續(xù)判斷其父節(jié)點q;若其面積大于閾值T，則通過遞歸的方法，對其所有的父節(jié)點active都設(shè)為1。

3)基于灰度的節(jié)點篩選

對艦船目標(biāo)來說，其灰度相較海洋背景更亮，因此，若該區(qū)域像素的灰度值較低，則認(rèn)為該區(qū)域不是艦船目標(biāo)，對節(jié)點c來說，其中像素的灰度都大于一個灰度值t，因此，只需要判斷每個節(jié)點的最小灰度t是否滿足條件:

由于從葉子節(jié)點到根節(jié)點，c－＞mingray是遞減的，因此，對當(dāng)前的節(jié)點p，若p－＞mingray大于T1，則繼續(xù)判斷其父節(jié)點;若p－＞mingray小于T1，則通過遞歸的方法，對其所有的父節(jié)點active都設(shè)為1。

通過上述選擇，則對于目標(biāo)區(qū)域，其c－＞active=0，非目標(biāo)區(qū)域，其c－＞active=1。

2.3 基于節(jié)點的分割圖像映射

經(jīng)過上述步驟處理，若節(jié)點c－＞active=0，則表示該區(qū)域為目標(biāo)區(qū)域，若等于1，則為非目標(biāo)區(qū)域。因此，從連通樹的葉子節(jié)點開始判斷，若c－＞active=0，從表示該節(jié)點的像素x開始，將和x連通的，且灰度大于或等于x灰度的像素標(biāo)記為目標(biāo)像素。

基于連通樹的目標(biāo)檢測，相當(dāng)于對每個區(qū)域選擇一個最優(yōu)閾值，即各個區(qū)域的檢測閾值是不相同的，每個節(jié)點的最低灰度值即為該區(qū)域的最優(yōu)閾值。

3 基于RNN網(wǎng)絡(luò)的特征選擇及目標(biāo)鑒別

在光學(xué)遙感圖像的艦船目標(biāo)檢測中，可能存在島嶼、云等虛假目標(biāo)，因此需要進(jìn)一步的剔除虛假目標(biāo)，即目標(biāo)鑒別。目標(biāo)鑒別可以認(rèn)為是兩類模式識別問題，即區(qū)分目標(biāo)和非目標(biāo)。在圖像模式識別中，多采用基于特征的識別方法，目標(biāo)的特征包括統(tǒng)計特征、幾何特征、紋理特征等。在模式識別領(lǐng)域，太多的特征可能會降低分類性能，一方面，由于訓(xùn)練樣本集包含的訓(xùn)練樣本較少，另一方面，各個特征之間可能存在的相關(guān)性，這都會導(dǎo)致識別效率的下降。同時，太多的特征也導(dǎo)致計算量的增加，導(dǎo)致“維數(shù)災(zāi)難”。因此，在模式識別前，都需要對提取的特征進(jìn)行選擇，以選擇區(qū)分性最好的特征。

特征選擇的方法較多，如PCA方法、Fisher方法、遺傳算法等。其中，PCA、Fisher方法是對原始特征空間進(jìn)行變換，變換后的維數(shù)變少，是原始特征空間的一種組合變換，因此變換后的特征已不具有實際的物理意義。而遺傳算法是在原始的特征空間中選擇一個最優(yōu)子空間，每個特征還保存原來的物理特征，該方法是近年研究較多的特征選擇方法。但是，基于遺傳算法的特征選擇只能選擇一個子空間，而不能判別在該子集中，哪個特征的區(qū)分性更好。

本文研究基于RNN網(wǎng)絡(luò)的特征選擇方法，其原理是:利用訓(xùn)練集訓(xùn)練RNN網(wǎng)絡(luò)，對訓(xùn)練好的RNN網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)輸入層到隱藏層的權(quán)重的和Mi來表示該特征的重要程度:

即在模式識別中，某一特征貢獻(xiàn)越大，則其越重要，其Mi值越高。為了衡量該特征的貢獻(xiàn)程度，引入了信號處理中信噪比的概念，即在原特征空間中增加一個均勻分布的噪聲特征N，由于噪聲對分類的貢獻(xiàn)最小，因此MN小，通過和噪聲進(jìn)行比較來衡量每個特征的貢獻(xiàn)程度。如式(11)，信噪比定義為

因此，通過信噪比可以定量的進(jìn)行特征的選擇，即定義一信噪比閾值T，若特征的信噪比大于該閾值，則選擇該特征，否則不選擇。

3.1 特征提取

本文選擇的特征如表2所示。

表2 提取的目標(biāo)特征

在計算紋理特征時，首先生成目標(biāo)區(qū)域在0°、45°、90°、135°、180°、225°、270°、315°、360°八個方向上的灰度共生矩陣，然后計算每個方向上的灰度共生矩陣的角二階距、對比度、相關(guān)性、灰度共生矩陣，因此統(tǒng)計的紋理特征具有旋轉(zhuǎn)不變性。然后對每個特征計算八個方向上的均值和標(biāo)準(zhǔn)差(共8維)，以此作為紋理特征。對每個目標(biāo)，其特征向量共為28維。

設(shè)計的RNN網(wǎng)絡(luò)在特征提取階段，其輸入層為29，隱藏層為14，輸出層為1。在識別階段，輸入層根據(jù)特征選擇的個數(shù)來確定，隱藏層設(shè)為5，輸出層為1。

3.2 基于SNR的特征選擇

在進(jìn)行光學(xué)圖像特征選擇時，共選擇了15個目標(biāo)區(qū)域和15個非目標(biāo)區(qū)域作為樣本集合，如圖5所示。

圖5 圖像樣本集

在實驗中，隨機(jī)選擇20個目標(biāo)作為訓(xùn)練樣本，10個作為測試樣本。首先對訓(xùn)練樣本分別進(jìn)行歸一化處理，使得其值歸一化為(－1，1)之間(噪聲特征也進(jìn)行歸一化處理)，然后利用訓(xùn)練樣本對RNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練，對訓(xùn)練好的RNN網(wǎng)絡(luò)，再利用測試樣本進(jìn)行測試。

實驗共進(jìn)行了2組(每組訓(xùn)練樣本和測試樣本不同)，在每組中，共進(jìn)行了3次實驗，圖6為統(tǒng)計的每個特征值的信噪比結(jié)果。

圖6 特征信噪比統(tǒng)計

信噪比統(tǒng)計如圖6所示，閾值設(shè)為5，共有5個特征:灰度均值、矩特征(M5)、矩特征(M2)、圓形度、紋理對比度的方差。

利用測試樣本，特征選擇前和選擇后的識別結(jié)果如圖7所示，選擇前的總是別率為96%，特征選擇后，其識別率為100%。

此外，也利用SAR圖像進(jìn)行了實驗，共包含30個目標(biāo)區(qū)域和15個非目標(biāo)區(qū)域，其SNR結(jié)果和識別率如圖8和9所示。其選取的特征為:目標(biāo)的復(fù)雜度、目標(biāo)的圓形度、目標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差、紋理特征(相關(guān)性均值)、紋理特征(相關(guān)性方差)。由圖9所示，其識別率由65%提高到100%，因此識別結(jié)果有較大的提高。

圖7 識別結(jié)果

圖8 SAR目標(biāo)特征信噪比統(tǒng)計

圖9 SAR目標(biāo)分類統(tǒng)計結(jié)果

由圖7和圖9可知，基于RNN網(wǎng)絡(luò)的信噪比進(jìn)行特征的選擇，其識別率都有一定程度的提高，因此該方法是一種有效的特征選擇方法。同時，基于RNN網(wǎng)絡(luò)信噪比的特征選擇方法，通過計算每個特征的信噪比，可以度量每個特征的對識別貢獻(xiàn)的大小，即信噪比越高，則貢獻(xiàn)程度越大。

3.3 基于特征的目標(biāo)鑒別

由上文可知，對光學(xué)遙感圖像，選擇的特征為:灰度均值、矩特征(M5)、矩特征(M2)、圓形度、紋理對比度的方差。因此，在目標(biāo)鑒別時，就選擇候選目標(biāo)區(qū)域的這5個特征。首先提取訓(xùn)練樣本集合的特征，并進(jìn)行歸一化處理，利用訓(xùn)練樣本集特征訓(xùn)練RNN網(wǎng)絡(luò)，其輸入層為5，隱藏層為5，輸出層為1。對目標(biāo)，其目標(biāo)值為1，對非目標(biāo)，其目標(biāo)值為 －1。訓(xùn)練次數(shù)為2000次。

對檢測的候選目標(biāo)區(qū)域，提取上述5個特征，然后利用訓(xùn)練好的RNN網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識別，若目標(biāo)值大于0，則認(rèn)為是目標(biāo)區(qū)域，否則為非目標(biāo)區(qū)域。

圖10 艦船目標(biāo)檢測結(jié)果

4 實驗及結(jié)果分析

圖10(a)為一港口的遙感圖像，圖像大小為1500×1500像素，包括大小船只大約80艘。圖10(b)為本文的海陸分割結(jié)果，圖10(c)為本文的檢測結(jié)果，可以看出，基于連通樹的檢測方法較準(zhǔn)確地檢測出艦船目標(biāo)。從效率上分析，本文的檢測時間為2.4s，基于滑窗的恒虛警法檢測時間為120s，因此本文方法的檢測效率大大高于恒虛警法。同時，恒虛警法需要設(shè)置雜波模型、滑窗大小、虛警率等參數(shù)，且每個參數(shù)都對檢測結(jié)果有較大的影響。本文的方法只需設(shè)置目標(biāo)面積的上下限、灰度下限三個參數(shù)，而這些參數(shù)根據(jù)目標(biāo)的大小和圖像分辨率很容易定量地確定。

5 結(jié)束語

針對光學(xué)遙感圖像的艦船目標(biāo)檢測，本文研究了基于檢測目標(biāo)的面積等性質(zhì)，自適應(yīng)的快速選擇檢測閾值的方法;同時研究了基于RNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及信噪比的特征選擇方法，通過引入噪聲特征來進(jìn)行特征選擇，實驗表明該方法是一種有效的特征選擇方法。實驗結(jié)果表明，本文方法能有效地檢測目標(biāo)。

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