引言：在目前的社会发展进程中，海洋空间的开发应用已经受到了我国的重点关注，这也使得快捷的海洋信息获取能力成为了社会各界重点关注的内容。随着无人机以及卫星等遥感平台的飞速发展，通过遥感技术的应用能够有效满足这部分基本需求，而舰船作为目前海洋当中基本的运输载体，其在采用遥感技术来获取各类海洋信息的实际过程中，应当将重点转移至舰船的目标识别方面，这也形成了无人机遥感图像海上舰船目标识别技术的基本雏形。站在民生的角度上来看，其在海上交通领域得到了广泛应用，而随着目前经济发展水平的不断提升，海上航道当中的各类船只也越来越拥挤，这就需要通过遥感舰船识别技术来进一步提高航道的整体通行率，大幅度降低各类交通事故的发生几率。

无人机遥感图像技术的发展

在目前的社会发展进程中，遥感图像舰船中目标识别的重点内容就在于军事领域当中，这也使得各大国家都投入了大量的人力资源以及物力资源来构建出对应的遥感侦察系统，以此为基础来为军事目标的侦察以及海上作战形势的合理评估提供出对应的技术支撑。而在近年来的发展进程中，无论是在海上军事演习还是海上护航当中都可以明显看出，遥感技术在其中起到了十分重要的作用，在海上战争的开展进程中，采用更加高速的军事侦察方式能够直接影响到后续战争的走向，这也使得遥感图像海上舰船目标识别技术的研究有着十分重要的意义。对于各类舰船目标来说，通过遥感图像能够更加真实的反映出舰船的具体形状以及基本结构等内容，而随着目前遥感技术的高速发展，图像的整体分辨率得到了进一步提升，尤其是采用无人机航拍所获取的图像，更是具备着比例尺大以及清晰度高等多种特征，使得航拍得到的遥感图像中蕴含着十分丰富的空间信息，目标物体所具备的各类特征也十分清晰，有利于针对不同类型的舰船目标加以识别，使得相关工作人员可以采用计算机等视觉措施来对舰船目标的基本属性进行认知^[1]。

无人机遥感图像海上舰船目标识别技术的应用措施

站在实际情况的角度上来看，无人机遥感航拍所获取到的海面图像，其内部蕴含着各类较为丰富的信息，主要涉及到了海岛、舰船等目标信息以及海水背景信息等内容，同时，海洋当中处在不同区域的海水，其在背景以及纹理方面都并不相同，甚至还存在着较为显著的差异。所以，在采用无人机遥感图像海上舰船目标识别技术的实际过程中，动态变化的海水背景会对整体识别过程产生较为显著的影响，这就需要在海面目标的识别阶段中，针对遥感影像当中涉及到的各类前景目标展开高效提取，在其中进一步分理出海水的背景图像。因此，这就需要采用基于模糊聚类算法的海上目标影像分割技术，充分结合海水背景所具备的纹理特征来明确分割出来的具体海水背景，而后通过原始图像来减去那些海水背景图像，从而更好得到提取出遥感影像当中存在的目标图像信息。同时，在计算机视觉操作过程中，图像分割也起到了十分重要的作用，其可以进一步结合图像的颜色、空间纹理以及几何形状等多种特征，将图像充分划分为多个互不干预的区域，确保在同一个区域当中，这部分特征能够体现出更高的相似性。而结合图像分割的基本特征，就可以将图像内部那些感兴趣的部分从图像背景当中进一步提取出来，这也有利于后续展开图像处理。而在近年来的发展进程中，学者们也提出了多样化的图像分割方式，其中主要涉及到了直方图分析分割、边缘检测分割以及遗传算法分割等多种算法，由于人类在视觉方面存在着较为显著的主观性因素，确保图像后续的分割过程更适合采用模糊处理方式，并且在现实生活中缺少对应的训练样本图像，这就需要采用无监督形式加以分析，在结合这部分要求的基础上，模糊聚类在图像分析过程中起到了十分重要的作用^[2]。

通过模糊聚类算法所具备的优越性，在后续彩色图像的分割过程中，能够稳步提高区域内部的紧凑程度，但这需要将模糊聚类提供准确的初始聚类中心作为基础内容，如果采用随机给定聚类中心的方式，虽然具备着较高的简便性，但容易产生聚类稳定性较差等问题，甚至会无法达到预期中的聚类效果，迭代收敛的速度也处在较低的水平上，会消耗大量的时间。而结合这种方式存在的不足之处，就应当在以往算法的基础上，提供出一种全新的直方图局部信息找寻聚类中心的算法，在其中合理引入数学期望思想，在数字图像直方图以及相邻的波谷之间进一步确定好聚类中心的灰度值，这样不仅可以大幅度降低整体计算量，还有着极高的聚类精度，使得无人机遥感图像海上舰船目标识别技术的识别精度稳步提高，为后续各类工作的顺利开展奠定坚实基础^[3]。

结论：综上所述，在目前的社会发展进程中，无人机遥感图像海上舰船目标识别技术已经得到了较为全面的发展优化，并且在军事以及民事等多个领域中起到了十分重要的作用。而为了保证无人机遥感图像海上舰船目标识别技术的准确性可以得到进一步提高，就应当在内部合理引入模糊聚类算法，以此为基础来更好的实现对于海上图像的合理分割，这样不仅能够有效降低图像中各类不良因素产生的影响，还可以进一步提取出所需的目标图像，更好的满足海上目标识别的基本需求。

参考文献：

[1]李雪,王聿阳,田钊,白景峰.轻小型无人机遥感技术在溢油应急监测中的应用[J].中国石油和化工标准与质量,2022,42(18):193-195.

[2]胡义强,杨骥,荆文龙,杨传训,舒思京,李勇.基于无人机遥感的海岸带生态环境监测研究综述[J].测绘通报,2022(06):18-24.

[3]陈浩,解成超.无人机在海上石油平台巡检与应急救援中的应用研究[J].信息技术与信息化,2019(08):209-211.

作者简介“刘宇超，男，汉族，籍贯：辽宁东港 生于：1989-07，工作单位：31453部队，单位省市：辽宁省沈阳市，单位邮编：110805，职称：无，学士学历，研究方向：主要从事军事理论研究。”