1、高分辨率可見光遙感圖像飛機(jī)目標(biāo)檢測是遙感數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域中的難點問題之一，具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。遙感圖像目標(biāo)檢測是將圖像從數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為信息，從而實現(xiàn)圖像判讀解譯和目標(biāo)監(jiān)視的重要環(huán)節(jié)，隨著遙感數(shù)據(jù)分辨率的提高，圖像提供的信息愈來愈豐富，對于提高圖像自動化解譯的能力、遙感數(shù)據(jù)的信息利用率等都有著直接的影響。其中，作為一種重要的軍事目標(biāo)，基于飛機(jī)的遙感圖像目標(biāo)檢測具有十分重要的軍事意義，有利于分析戰(zhàn)爭形勢、輔助戰(zhàn)爭決策、提高作戰(zhàn)效率。是

2、遙感信息智能處理領(lǐng)域中的關(guān)鍵研究問題。
　　本論文針對高分辨率遙感圖像目標(biāo)自動識別的特殊性，在借鑒人類視覺系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，利用超像素分割的方法檢測飛機(jī)目標(biāo)。論文主要工作和創(chuàng)新點如下：
　　一、本文圍繞高分辨率可見光遙感圖像中飛機(jī)目標(biāo)的檢測識別問題，在研究了超像素分割、全局顯著性檢測、區(qū)域特征提取等關(guān)鍵技術(shù)的基礎(chǔ)上，提出了一種基于超像素區(qū)域視覺顯著性的飛機(jī)目標(biāo)檢測算法。借鑒機(jī)器視覺領(lǐng)域顯著性檢測的概念，提出了基于超像素區(qū)域的顯著

3、度計算模型，該方法在超像素層次上進(jìn)行特征描述和提取，提高了目標(biāo)檢測效率和精度。
　　二、本文提出了一種基于超像素詞包模型的飛機(jī)目標(biāo)檢測算法。首先，計算高分遙感圖像的視覺顯著性圖，根據(jù)顯著點密集情況采集各類樣本；其次，在超像素層次上，構(gòu)建樣本的特征向量并生成詞包模型；最后，利用已標(biāo)記樣本離線訓(xùn)練SVM分類器，從而實現(xiàn)對飛機(jī)目標(biāo)的自動檢測。實驗結(jié)果表明，該方法克服了基于滑動窗口的低檢測效率問題，大幅減少了搜索空間與計算復(fù)雜度，有效地實