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针对典型线状军事目标,提出一种SAR图像的目标检测方法。该方法首先将分块阈值分割的思想应用于未经斑点噪声抑制的原始SAR图像,得到ROI(Region of Interest)图像;然后,利用区域的几何特征有效地剔除大量虚警,并采用形态学梯度算子提取目标的边缘信息,与传统的Canny边缘检测相比,边缘轮廓更加连贯;最后,利用Hough变换对梯度图像进行直线检测,得到机场跑道的边缘。该方法对原始SAR图像采用传统的图像处理技术进行目标检测,因此,比基于SAR图像统计特性的目标检测方法简单易行。对真实SAR图像的实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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短程活动轮廓模型是一种基于变分法和偏微分方程的经典图像分割模型.由于乘性斑点噪声的存在,导致该模型不适用于sAR图像分割.基于sAR图像边缘榆测算子,提出了一种新颖的短程活动轮廓模型.其基本思想是,将原有模型中基于梯度的边缘定位函数,替换为基于ROEWA算子的边缘定位函数,提高了模型的边缘检测能力和边缘定位精度,因而更适合于SAR图像的分割.另外,在新模型的能最泛甬中增加"气球力"项,增强了曲线演化的动力,进而加快曲线演化的速度并降低模型对初始轮廓的敏感性.在模型的数值实现时,采用无条件稳定的AOS差分格式并辅以快速的水平集甬数重新初始化算法,不但增强了模型的稳定性,而且还加快了模型的收敛速度.针对仿真图像、Radarsat和ERS实测数据的实验结果,验证了该模型的有效性和精确性. 相似文献
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针对大场景下星载合成孔径雷达(SAR)图像中飞机目标检测问题,提出一种端到端的飞机目标检测算法。先在大场景SAR图像中对机场目标进行粗检测,定位机场区域,再通过精确分割算法获得机场的精细区域。对机场区域中的飞机目标进行检测,采用一种基于Canny算子的边缘检测与卷积神经网络结合的飞机目标检测算法。通过飞机边缘检测、边界框预处理等操作确定潜在飞机目标在机场中的位置范围,采用基于GoogLeNet的卷积神经网络对可疑目标进行鉴别。利用星载合成孔径雷达数据对算法进行验证,证明该方法的有效性与实用性。 相似文献
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对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓。实验结果表明:改进模型算法的效率和准确度达到预期效果。 相似文献
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SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。 相似文献
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基于梯度特征的图像自动分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用遥感图像进行海上目标检测、监视的关键技术是实现海陆分离,从而为目标检测、监视减少不必要的处理工作。传统的采用阈值分割方法分离陆地,但是这种方法对于陆地上灰度级较低区域容易造成误分割。而且,很显然的不能够充分利用图像中的灰度变化信息,即梯度。为此提出了一种基于梯度特征的海陆分割算法。首先利用边缘检测提取图像的梯度特征,梯度特征对灰度级并不敏感而对梯度的变化敏感,对于陆地灰度级较低的区域也能够提取边缘。对得到的边缘进行形态学处理,利用设定的面积阈值将图像分为主体陆地区域和孤立陆地区域,进一步可以屏蔽陆地。实验结果表明,该方法可以较好的分割陆地中阴暗区域,对于未经辐射校正图像有较好的适用性,并且有较快的处理速度。 相似文献
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车牌识别是智能交通中关键技术之一,字符分割是车牌识别的基础。本文利用车牌边框的边缘信息进行车牌倾斜校正,然后基于垂直投影和模板匹配相结合的字符分割算法被提出,提高了字符分割准确率。 相似文献
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噪声图象的快速边缘提取和分割是实时图象处理中的重要问题。本文提出了一种噪声图象快速边缘提取和分割算法。实验表明,这种方法具有很强的噪声抑制能力,且快速准确。 相似文献
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基于主动轮廓法的复杂背景下飞机图象的轮廓提取 总被引:2,自引:0,他引:2
研究了一种适合于复杂背景下单个目标轮廓提取的方法———主动轮廓法(ActiveContourModel)。主动轮廓法是统计学分割方法的一种。基于统计学意义上的图象分割是把图象中各个象素点的灰度看作具有一定概率分布的随机变量 ,观察到的图象是对实际物体作了某种变换并加入噪声的结果。从观察到的图象中正确分割图象从统计学的角度讲就是要找到最有可能的 (即概率最大 )的物体组合。主动轮廓法就是基于这种概率最大的思想提出来的。研究过程中 ,对原有方法进行了大的改进 ,增强了主动轮廓法对初始形状的鲁棒性 ,保持了轮廓的光滑性。仿真中 ,应用该方法提取飞机图象的轮廓 ,取得了较好的效果 ,计算所用的时间少。 相似文献
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提出一种新的无人机监控图像实时目标识别算法。首先将获取的无人机监控图像应用自适应阈值分割将其转换为二值图像。对二值图像进行形态学处理,定位潜在目标出现的位置。最后对潜在目标区域再次应用局部自适应阈值分割获取目标,同时给出每个目标的图像坐标位置。飞行试验表明该算法保证实时性的情况下,有较高的识别正确率。 相似文献