聂光涛 黄 华

光学遥感,是指传感器工作波段在可见光波段,即0.38～0.76 微米范围的遥感技术,在此波段下采集的图像即为光学遥感图像.光学遥感图像包含大量细节信息,直观反映地物目标的形状、颜色和纹理等,便于人眼直接观察.光学遥感图像目标检测是指利用特定的算法从图像中搜索并标记出感兴趣的目标,例如飞机、坦克、船只、车辆等.光学遥感目标检测作为一种基础技术手段,在遥感图像分析中具有重要的作用,是城市规划、土地利用、交通疏导、军事监测等应用的重要基础.随着对地观测技术的发展,获取到的高分辨率遥感图像数据规模越来越大.高分辨率的遥感图像提供了更高的图像质量和更丰富的细节信息,为目标检测在遥感领域的发展提供了大的机遇.

较早的光学遥感图像目标检测算法均是基于手工设计特征的方式,首先提取候选区域,之后针对待测目标人工设计特征,最后结合分类器进行分类确定目标类别.候选区域提取需要设置大量的滑动窗口,产生大量的冗余计算,时间复杂度高;人工设计的特征主要根据目标视觉信息(颜色、纹理、边缘等)进行提取,可解释性较强,但是特征表达能力弱、鲁棒性差、适应范围小,难以应用在复杂多变的环境中.综上所述,早期检测算法远不能满足实际应用需求.

随着深度学习的发展,神经网络提取的深层特征有着更强的语义表征能力和判别性,目标检测性能……