范肖肖，许文波，杨　淼，樊香所

(电子科技大学，四川 成都 611731)



基于视觉注意机制的遥感图像船只检测

范肖肖，许文波，杨淼，樊香所

(电子科技大学，四川 成都 611731)

摘要针对视觉注意机制中Itti模型在显著性区域提取中提取颜色、方向和亮度3种特征，应用到遥感图像中容易造成错检的问题，在Itti模型基础上提出了改进的显著性模型，用纹理特征代替Itti模型中的颜色特征和亮度特征，同时考虑了图像在频域中的显著性。对改进后的算法进行仿真，仿真结果表明，改进算法检测精度高、实时性好，显著区域与目标基本一致， 能够有效地检测遥感图像中船只目标。

关键词Itti模型；显著性；目标检测；特征提取

0引言

遥感图像目标检测是随着遥感技术不断发展应运而生的技术，船只作为利用海洋、开发海洋的重要工具，船只检测[1,2]成为检测重点。目标检测方法主要有基于特征的目标检测、基于模型的目标检测和基于统计学的目标检测方法。基于灰度特征的舰船检测主要是利用舰船与水体灰度差异特征进行分割，从而获得舰船目标候选区。有双参数CFAR、K分布的CFAR[3]算法；基于纹理特征提取有：基于分形模型[4]、基于CDTM矩阵和基于Gabor滤波器组的纹理特征。近年来，机器学习应用到了目标检测[5]中，主要有基于支持向量机[6]的目标检测。

本文采用选择注意机制中的Itti[7]模型，并在该模型基础上进行改进进行船只目标检测研究。分别提取图像的方向特征、纹理特征和频域上的显著性，将图像中多种特征融合形成特征显著图，然后通过视觉注意转移机制获得显著目标。……