【技术实现步骤摘要】
本申请涉及遥感图像处理，尤其涉及一种基于小波变换的遥感图像的目标检测方法及装置。
技术介绍
1、遥感目标检测是遥感图像分析领域中的一项基础性任务，广泛应用于军事侦察、环境监测、灾害评估和城市规划等多个领域。随着地球观测技术的飞速发展，卫星与航空影像的获取量呈指数级增长，人工标注和解读已变得越来越不可行，这一趋势促使对自动化检测系统的需求日益迫切。这些系统要求能够在复杂的遥感图像中准确定位并分类各类目标。近年来，基于深度学习的方法由于其优越的特征表示能力和良好的可扩展性，已成为遥感目标检测的主流方案。代表性方法包括两阶段检测器(如faster r-cnn)和一阶段检测器(如yolo系列、retinanet等)，它们在大尺度、中尺度目标检测上取得了优异成绩。然而，在遥感小目标检测任务中，现有方法仍然面临显著挑战，主要体现在以下方面：
2、目前，遥感图像中的小目标通常仅占据极少数像素，其识别极度依赖于微妙的边缘和纹理信息。但由于深度神经网络通常通过连续的下采样和卷积操作进行层次化特征提取，导致这些高频细节逐渐弱化，从而引发目标边界...
【技术保护点】
1.一种基于小波变换的遥感图像的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述遥感图像进行多尺度特征自适应融合处理，得到聚合特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个尺度特征进行自适应加权融合，得到所述聚合特征图，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多个尺度特征中包括用于指示所述遥感图像的空间结构的尺度特征、用于指示所述遥感图像的语义上下文的尺度特征。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述低频子带...
【技术特征摘要】
1.一种基于小波变换的遥感图像的目标检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述遥感图像进行多尺度特征自适应融合处理，得到聚合特征图，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述多个尺度特征进行自适应加权融合，得到所述聚合特征图，包括：
4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述多个尺度特征中包括用于指示所述遥感图像的空间结构的尺度特征、用于指示所述遥感图像的语义上下文的尺度特征。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述低频子带和至少一个高频子带进行逆小波变换，得到重建特征图，包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：乔婷婷，谢宜壮，陈禾，王国庆，刘文超，王爵，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：
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