可见光遥感目标检测（二）主要难点与研究方法概述

最新推荐文章于 2025-02-06 11:09:22 发布
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前言 可见光遥感图像目标检测属于计算机视觉下面目标检测的重要分支，其 具有常规目标检测的普遍性问题，又具有遥感图像目标检测的特殊性问题，针对遥感图像的特殊性问题与普遍性问题在目标检测的通用框架下做出改变与优化，以解决遥感图像目标检测的特殊性与普遍性问题。首先需要明确通用目标检测框架的部分构成，以便于后续在遥感图像检测问题明确哪部分做出改变，改变的地方怎么用在模型之中，做到提纲挈领，熟稔于心。

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需要先验知识

1.1、通用目标检测框架构成

​

图1 目标检测框架图

现代目标检测框架主要由三个部分组成：

  • Backbone:主干网络，用来提取图像特征，广泛应用的网络如Resnet50、Resnet101系列，DenseNet，VGG等等。

  • Neck:主要用于进行特征融合等操作，如FPN，PAN及其各种变体。

  • Head:预测头，输入backbone和Neck提取的特征最终得到检测结果。

检测器又可以分为单阶段，两阶段、多阶段检测器，也可以分为anchor-based,anchor-free以及transfomer系列query-based等等，在这里不做展开。

1.2、优化思路

根据目标检测框架图，它的优化模型思路也比较清晰了：

  1. 想办法提高模型提取特征的能力，使用更加强力的Backbone，比如ResNext，Res2Net等等。

  2. 在Neck层想更多拌饭，考虑更加高效的融合特征，也就有了FPN的各种变种，PAN,Bifpn甚至采用NAS的思路搜索一个最佳的特征融合方案。

  3. Label Assignment优化，我们知道在目标检测中一个很关键的问题在于如何平衡网络学习的正负例样本，如何选择好的正样本，这些都是Label Assignment方向做的事情。

  4. 损失函数上的优化，这一部分在不仅仅是目标检测，在不同任务领域都是重中之重，比如平衡正负例样本，难易例样本的Focal loss,比如考虑用任意分布来做回归的GFL等等，面对不同的问题，我们需要设计更贴合实际的损失函数。

主要研究难点

上面讲到了通用目标检测的基本框架和一些常用的优化思路，下面我们一起来看看可见光遥感目标检测中都有哪些难点，它和通用目标检测都有哪些方面的不同。

1、旋转目标的检测问题，一直都是遥感图像目标检测的重要解决的问题。以前基于水平框的方法无法精确的包围遥感图像，所以提议生成带角度的旋转框来包围遥感图像。图2说明了生成旋转框的必要性。

​

图2 水平框与旋转框的效果对比

在处理旋转目标的检测问题时候，主要的思路是：1、旋转等变检测器，用来提取旋转不变特征，属于特征提取阶段。2、特征精细化模块，用于特征对齐，属于Head阶段的改进。3、自适应点来学习非轴向特征与任意方向特征，属于特征提取阶段。4、将水平关键点检测用到旋转关键点检测，去除锚框设置，属于Head部分改进。5、设计新的损失函数，属于反向传播优化参数阶段。  2、高纵横比问题，这个问题集中体现在遥感图像中船只的检测上面。因为船只属于瘦长目标，所以当角度发生很小的变化时，其包围框的变化是非常剧烈的。图3展示了高纵横比检测的特殊性。

​

图3 舰船检测的特殊性

在处理舰船这种高纵横比的问题上，主要思路是：1、中心点提取，通过关键点来定位舰船中心，属于Head部分改进。2、根据对象的形状信息和特征分布动态选择样本，属于特征提取部分的改进。3、累积特征金字塔，用来增强在各个尺度的语义信息，属于Neck部分改进。3、小目标的检测问题，小目标的检测问题不属于遥感图像特有的检测问题，属于目标检测的普遍性的问题，主要是由于小目标提供的像素点信息较少，无法提取到鲁棒性的特征。图4,展示了遥感目标检测的小目标问题。

​

图4 小目标检测问题

在处理小目标的检测问题上，主要的思路是：1、对于提取到的特征分配不同的重加权模块，属于特征提取阶段。2、基于接受区域的标签分配策略，属于Head部分改进。

4、复杂背景问题，由于遥感图像的视角开阔，得到的图像的尺寸往往大于一般的图像，这就使得图像里面的前景信息与背景信息极度不平衡，造成模型学习不到优质的前景信息。还会造成目标的重叠遮挡等问题，这就使得包围框的生成是不够准确的。图五展示了遥感图像中复杂的背景问题。

​

图5 复杂背景问题

在处理复杂背景的题上，主要的思路是：1、提出像素级别损失函数，更精确计算IoU面积，属于反向传播优化参数阶段.2、提出学习凸包特征方法，属于特征提取阶段。

5、密集物体检测，密集物体检测也不属于遥感图像专有的问题，密集的物体不利于包围框的生成，造成定位的不准确。图6展示遥感图像中密集物体检测问题。

​

图6 密集物体检测问题

在处理密集物体检测问题上，主要的思路是：提出新的角度标签编码策略，根据标签来设定新的损失函数，属于反向传播优化参数阶段.

6、遥感图像目标检测的新范式，由于Transormers的横空出世，把cv问题转变为了CNN与Transormers各占据半壁江山，现在也有很多用Transormers来做遥感图像目标检测，并且也取得了不错的效果，Transormers主要的有点是能够学习到图片的全局特征，但是其缺点是需要大量的数据才能够表现出最佳的性能。Transormers与CNN到底鹿死谁手，我们只能拭目以待。

后续的文章我会带大家从上面说到的遥感目标检测面临的实际问题以及不同的解决思路出发，以近年的主要论文为主，详细为大家介绍遥感目标检测~

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智能视频监控中目标检测与识别
07-23
作　　者：万卫兵 等编著 出 版 社：上海交通大学出版社 出版时间：2010-1-1 本书系统介绍了智能视频监控中目标检测与识别的基本问题及其相关处理技术。主要内容包括智能视频监控的理论、算法和典型应用实例。包括计算机视觉基本理论、运动目标检测技术、运动目标跟踪和分类技术、运动的场景分析及行为理解技术。其中目标的检测与识别技术在资助的科研项目中有成熟可行的应用实例。本书内容由浅入深、循序渐进，着重于经典内容和最新进展的结合，并辅以较多的应用范例。 上篇 智能视频监控中目标检测与识别概论 第1章 绪论 1.1 智能视频监控概述 1.1.1 智能视频监控的发展 1.1.2 智能视频监控中的关键问题 1.2 智能视频监控的研究内容 1.2.1 智能视频监控的系统结构 1.2.2 智能视频监控的难题 1.3 研究现状与应用前景 参考文献 第2章 计算机运动视觉相关理论 2.1 摄像机的标定 2.1.1 坐标系的变换 2.1.2 摄像机的标定 2.2 双目立体视觉 2.2.1 特征匹配关键技术 2.2.2 特征匹配算法分类与立体成像 2.3 运动视觉 2.3.1 运动视觉的研究内容 2.3.2 运动视觉处理框架 2.4 场景理解 2.4.1 场景理解认知框架 2.4.2 静态场景理解 2.4.3 动态场景理解 参考文献 第3章 运动目标检测技术 3.1 运动目标检测概述 3.1.1 光流法 3.1.2 相邻帧差法 3.1.3 背景差法 3.1.4 边缘检测方法 3.1.5 其他重要的相关方法 3.2 视频监控中的背景建模 3.2.1 背景提取与更新算法概述 3.2.2 基于GMM的背景提取与更新算法 3.2.3 基于AKGMM的背景提取与更新算法 3.2.4 去除阴影 3.3 ROI面积缩减车辆检测搜索算法 3.3.1 改进的帧差法 3.3.2 图像的腐蚀与膨胀 3.3.3 车辆目标分割识别 3.3.4 实验结果与分析 参考文献 第4章 运动目标跟踪技术 4.1 目标跟踪的分类 4.2 目标跟踪方法 4.2.1 基于特征的跟踪方法 4.2.2 基于3D的跟踪方法 4.2.3 基于主动轮廓的跟踪方法 4.2.4 基于运动估计的跟踪方法 4.3 粒子滤波器 4.3.1 离散贝叶斯滤波系统 4.3.2 蒙特卡洛采样(Monte Carlo Sampling) 4.3.3 贝叶斯重要性采样(Bayesian Importance Sampling) 4.3.4 序列化重要性采样(Sequential Importance Sampling) 4.3.5 粒子滤波(Particle Filte)一般算法描述 4.3.6 粒子数目N的选取 4.4 多视角目标跟踪 4.4.1 目标交接 4.4.2 多摄像机的协同 4.4.3 摄像机之间的数据通讯 4.4.4 多摄像机系统总体设计与集成 参考文献 第5章 运动目标分类技术 5.1 目标分类方法 5.1.1 基于形状信息的分类 5.1.2 基于运动特性的分类 5.1.3 混合方法 5.2 分类的特征提取 5.2.1 视频图像的两种特征 5.2.2 分类特征选择 5.3 分类器构造 5.3.1 支持向量机理论 5.3.2 多类支持向量机 5.3.3 特征训练 5.4 训练和分类方案 5.4.1 静态图像训练分类模型 5.4.2 动态视频中运动对象的分类 5.4.3 训练和分类的实验结果 参考文献 第6章 行为理解技术 6.1 行为理解的特征选择与运动表征 6.1.1 特征选择 6.1.2 运动表征 6.2 场景分析 6.2.1 场景结构 6.2.2 场景知识库的建立和更新 6.3 行为建模 6.3.1 目标描述 6.3.2 约束表达 6.3.3 分层的行为模型结构 6.4 行为识别 6.4.1 基于模板匹配方法 6.4.2 基于状态转移的图模型方法 6.4.3 行为识别的实现 6.5 高层行为与场景理解 6.6 行为理解存在的问题与发展趋势 参考文献 下篇 智能视频监控应用实例 第7章 白天车辆检测实例 7.1 道路交通样本库的采集与组织 7.1.1 样本的采集 7.1.2 样本库元信息和组织 7.2 车辆检测系统结构设计 7.2.1 基于视频的车辆检测方法概述 7.2.2 虚拟线圈车辆检测法的算法流程 7.2.3 系统框图 7.3 背景重构 7.3.1 视频背景重构技术回顾 7.3.2 基于IMFKGMM的背景提取与更新算法 7.4 灰度空间阴影检测算法研究 7.4.1 彩色图像的灰度变换 7.4.2 算法原理 7.4.3 试验结果 7.5 虚拟线圈车辆检测法 7.5.1 数学形态学后处理与状态机 7.5.2 交通参数的测量 第8章 夜间车辆检测实例 8.1 夜间视频车辆检测系统框架 8.2 摄像机配置 8.2.1 摄像机安装和标定 8.2.2 车灯在路面上的投影与视野的设置 8.3 车灯提取配对跟踪算法 8.3.1 车灯提取与车灯形状特征 8.3.2 配对跟踪算法 8.3.3 交通参数计算与实验结果和分析 第9章 昼夜亮度变化及切换方法 9.1 离线亮度变化建模 9.1.1 交通视频亮度变化实例与S型曲线 9.1.2 离线曲线拟合 9.1.3 在线亮度变化识别 9.2 昼夜检测算法的切换方法 9.2.1 亮度模型分析与切换时间选取策略 9.2.2 过渡时段的切换方法 9.2.3 切换方法试验结果 9.3 仿真试验平台 第10章 距离测量实例 10.1 摄像机标定及距离测量 10.1.1 OpenCV中的标定方法 10.1.2 测距算法 10.2 实验与结果分析 10.2.1 内参数矩阵与场景无关性 10.2.2 标定平面上两点间距离测量 10.2.3 垂直于标定平面轴线上两点间距离测量 10.2.4 双视角同时标定，任意两点间距离测量 第11章 客流检测系统实例 11.1 视频图像采集与数据结果传输 11.1.1 视频图像采集系统设置 11.1.2 视频文件 11.1.3 数据结果的传输 11.2 基于背景检测的行人检测 11.2.1 背景分割 11.2.2 行人检测 11.3 基于blob检测的行人跟踪与计数策略 11.3.1 基于blob的跟踪方法 11.3.2 计数策略 11.4 算法的工程实现与实验结果
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遥感影像目标检测：从CNN（Faster-RCNN）到Transformer（DETR）
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遥感影像、目标检测、CNN、高光谱遥感、矿产勘探、精准农业、城市规划、林业测量、军事目标识别、灾害评估、Transformer、深度学习、遥感图像识别、卷积神经网络、PyTorch、DETR模型
遥感目标检测（2）--SCRDet
NPU 研0
07-21 929
SCR-Det论文的概述、提出的三个挑战、网络架构中SF-Net、MDA-Net、Rotation Branch的流程与参数设定，损失函数，对比实验与消融实验。
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binqiang2wang
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更新时间：2019.09.10 DIOR (Li et al., 2019) Object Detection in Optical Remote Sensing Images: A Survey and A New Benchmark 23,463 images 190,288 object instances 20 classes OneDrive BaiduWangpan HRRSD (Zhang et al., 2019) Hierarchical and Robust Convolutional
遥感目标检测（1）：数据集
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数据集介绍 【相关数据集介绍】参考链接 1 【相关数据集介绍】参考链接 2 上面两个链接包含了一些 遥感方面的数据集内容，主要包含 船舶、汽车、飞机、建筑物等单类数据集合 以及 包含棒球场、网球场、篮球场、田径场、海港、桥等多类别数据集。 遥感数据集相关链接 常用数据集有DOTAv1.0和其升级版 DOTAv1.5，包含16个类别，数据官网， 使用该数据集进行研究的一些公开论文： 相关论文链接 处理 DOTA遥感数据集的 专门工具箱：DOTA_devkit 。 主要功能：加载图片并绘制目标边框；分割、合并
基于深度学习的遥感目标检测系统：UI界面、R-CNN模型与数据集准备
m0_52343631的博客
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遥感目标检测指的是从遥感影像中自动提取出感兴趣的目标区域，如建筑、道路、植被、车辆等。高分辨率：遥感图像可以提供高精度的空间信息。多样性：遥感图像涉及不同地理环境、气候变化和光照条件。复杂背景：目标可能与背景有较大的相似性。为了解决这些问题，近年来深度学习方法取得了显著进展，其中最常用的目标检测方法包括Fast R-CNN、Faster R-CNN、YOLO和RetinaNet等。
多光谱图像配准论文复现
最新发布
03-21
<think>好的，我现在需要帮助用户解决关于多光谱图像配准论文复现的问题。首先，我得仔细分析用户的需求。用户提到想寻找多光谱图像配准的论文复现方法或代码实现，所以核心在于复现步骤和代码资源。 接下来，我应该回顾用户提供的引用内容。引用[1]和[2]都涉及图像融合和Matlab代码，引用[4]提到了SURF算法用于红外与可见光配准，这可能与多光谱相关。用户可能希望结合这些已有的方法，找到适合多光谱配准的方案。 首先，复现论文通常需要几个步骤：理解算法原理、获取数据集、选择合适的特征提取方法、实现配准流程、验证结果。我需要将这些步骤分解，并考虑用户可能的难点，比如特征提取和参数调整。 然后，代码实现方面，用户可能需要Matlab示例。引用[4]中的SURF算法在Matlab中有现成的实现，比如Computer Vision Toolbox中的detectSURFFeatures函数。我可以建议用户参考这些内置函数，同时结合RANSAC进行优化。 另外，用户提供的引用里提到辐射校正和归一化（引用[2]），这可能是在预处理阶段需要的步骤。多光谱图像可能有不同的辐射特性，预处理是关键。需要提醒用户注意这些步骤，确保图像对齐前的质量。 可能的问题还包括数据集的获取。用户可能需要公开的多光谱数据集，比如Pavia University或Indian Pines，这些在遥感领域常用。提供数据源链接会更有帮助。 在算法选择上，除了传统的SURF，还可以提到深度学习方法，比如基于CNN的特征提取，但用户可能更关注传统方法，因为引用中提到的都是传统算法。不过，根据引用[1]，未来方向包括深度学习，所以也可以简要提及，供用户扩展参考。 验证部分，用户可能需要计算配准误差，如均方根误差（RMSE）或互信息（MI），这些指标能帮助评估复现效果。引用[4]中的实验部分可能提供了对比方法，用户可以参照。 最后，资源推荐方面，MathWorks的代码示例、GitHub仓库以及论文复现平台（如Papers with Code）都是有用的。需要确保推荐的资源是最近和相关的，避免过时信息。 总结下来，我需要结构清晰地分步骤说明复现方法，提供Matlab代码示例，并附上相关资源和可能的问题解决方案。同时，根据用户提供的引用，合理链接到已有内容，比如SURF实现和预处理步骤，确保回答有依据。</think>### 多光谱图像配准论文复现方法与代码实现 #### 一、复现方法概述 多光谱图像配准的核心是通过特征匹配和空间变换实现不同波段图像的对齐。复现论文需重点关注以下步骤： 1. **预处理**：辐射校正与归一化（如引用[2]中的均值、方差归一化），消除传感器差异[^2]。 2. **特征提取**：使用SURF、SIFT等算法提取稳定特征点（参考引用[4]中的SURF方法）[^4]。 3. **特征匹配**：采用FLANN或RANSAC算法剔除误匹配点（如引用[4]中的流程）。 4. **变换模型估计**：计算仿射变换或投影变换矩阵。 5. **重采样与融合**：应用双线性插值或三次卷积插值实现图像对齐。 #### 二、代码实现示例（Matlab） ```matlab % 步骤1: 读取多光谱图像并预处理 img1 = imread('band1.tif'); % 波段1 img2 = imread('band2.tif'); % 波段2 img1_normalized = mat2gray(img1); % 归一化[^2] img2_normalized = mat2gray(img2); % 步骤2: SURF特征提取 surf1 = detectSURFFeatures(img1_normalized); surf2 = detectSURFFeatures(img2_normalized); [features1, validPts1] = extractFeatures(img1_normalized, surf1); [features2, validPts2] = extractFeatures(img2_normalized, surf2); % 步骤3: 特征匹配与RANSAC优化 indexPairs = matchFeatures(features1, features2, 'Method', 'Exhaustive'); matchedPts1 = validPts1(indexPairs(:,1)); matchedPts2 = validPts2(indexPairs(:,2)); [tform, inlierIdx] = estimateGeometricTransform2D(matchedPts2, matchedPts1, 'affine'); % 步骤4: 图像配准与显示 outputView = imref2d(size(img1)); registeredImg = imwarp(img2, tform, 'OutputView', outputView); imshowpair(img1, registeredImg, 'blend'); ``` #### 三、关键问题与解决方案 1. **特征不匹配** - 问题：多光谱波段间辐射差异大导致特征不稳定 - 解决：增加预处理步骤（如引用[2]中的辐射校正）或改用深度特征[^3] 2. **大形变配准** - 问题：仿射变换无法处理非线性形变 - 解决：采用TPS(薄板样条)变换或深度配准网络 3. **效率优化** - 问题：高分辨率图像计算耗时长 - 解决：使用GPU加速或分层配准策略 #### 四、推荐资源 1. **数据集** - Pavia University多光谱数据集（含9个波段） - Landsat-8公开卫星影像（NASA Earthdata） 2. **进阶方法** - 基于棋盘拓扑的稀疏表示（参考引用[3]的TGRS方法）[^3] - 深度学习配准：VoxelMorph、FlowNet 3. **代码平台** - MathWorks File Exchange: SURF配准示例 - GitHub搜索关键词：`multispectral registration matlab` - 论文复现平台：Papers with Code（提供最新算法实现）
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