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为检测无人机视频中的地面运动目标,提出了一种运动和颜色信息相结合的算法.采用前向运动历史图像来增强独立运动信息和抑制背景噪声,确保完整分割出候选运动区域; 提出一种迭代的、基于局部颜色分布比对的方法,去除候选区域中的背景像素,以更准确地提取单个运动目标.算法不仅节约了计算量,还有效降低了误检和漏检的可能性.多组无人机视频的实验结果表明了所提算法的高效性和鲁棒性. 相似文献
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中低分辨率航空图像中居民区域的自动提取对地理信息系统更新和无人机导航具有重要作用.详细分析了Gabor滤波器参数对纹理提取的影响,提出了一种基于Gabor滤波器的居民区快速提取算法.算法包含4步:运用Gabor滤波器分析图像纹理,采用核密度估计生成居民区域置信图像,进而计算自适应阈值分割置信图得到候选区域,最后根据区域几何形状去除干扰得到居民区.算法平均运算时间为0.42s,实验结果表明了算法的高效性和准确性. 相似文献
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