發(fā)布時(shí)間：2018-04-11 22:15

  本文選題：遙感影像 + 目標(biāo)分割��； 參考：《計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用》2017年09期

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)艦船檢測(cè)方法在高分辨率光學(xué)遙感影像中虛警率較高的問(wèn)題,提出了一種適用于高分辨率光學(xué)遙感影像的艦船檢測(cè)算法。利用能夠表征地物紋理特征的二維圖像熵結(jié)合區(qū)域生長(zhǎng)原理實(shí)現(xiàn)海陸分離,在艦船目標(biāo)分割階段,引入視覺(jué)顯著性模型,解決了不能分割暗極性艦船目標(biāo)的問(wèn)題,大部分場(chǎng)景下分割精度較高。最后在分割出的候選目標(biāo)中,采用多特征量綜合的方法剔除虛警。結(jié)果表明,該算法在艦船目標(biāo)檢測(cè)中有較高的檢測(cè)率和較低的虛警率。
[Abstract]:Aiming at the problem of high false alarm rate in high resolution optical remote sensing images, a ship detection algorithm suitable for high resolution optical remote sensing images is proposed.Two dimensional image entropy which can represent texture feature of ground object is used to realize the separation of land and sea. In the phase of ship target segmentation, the visual salience model is introduced to solve the problem that the dark polar ship target can not be segmented.The segmentation accuracy is higher in most scenes.Finally, the false alarm rate is eliminated by multi-feature synthesis among the candidate targets.The results show that the algorithm has higher detection rate and lower false alarm rate in ship target detection.
【作者單位】： 沈陽(yáng)航空航天大學(xué)電子信息工程學(xué)院;
【分類(lèi)號(hào)】：TP751

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