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![大數(shù)據(jù)量復(fù)雜背景下橋梁水壩目標(biāo)快速識別.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/17/6c3c46ef-121b-4846-9903-67056112d88d/6c3c46ef-121b-4846-9903-67056112d88d1.gif)
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文檔簡介
1、對橋梁水壩這兩類目標(biāo)的識別,在民用上可以幫助地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測,在軍事上可以快速發(fā)現(xiàn)臨時(shí)橋梁,協(xié)助精確制導(dǎo)并且在打擊后評估打擊效果。研究如何在航拍或遙感圖像中檢測此類目標(biāo)具有重要的實(shí)際意義和應(yīng)用價(jià)值。本文以橋梁水壩以及河流的圖像特征為基礎(chǔ),圍繞可見光遙感圖像中橋梁水壩的檢測與特征提取開展研究。
首先,本文實(shí)現(xiàn)了針對大幅面高分辨率遙感圖像的預(yù)處理。針對圖像數(shù)據(jù)量大,處理時(shí)間長,同時(shí)目標(biāo)在圖像中占比過小難以檢測的問題,提出了在圖像預(yù)處理
2、階段,通過檢測圖像中各個(gè)子區(qū)域灰度分布形態(tài)篩選存在河流的子圖像,減少后續(xù)運(yùn)算量的方法。
其次,本文提出了一種改進(jìn)的針對水域目標(biāo)的分割方法。遙感圖像地物信息復(fù)雜,難以完整準(zhǔn)確地分割目標(biāo),這是整個(gè)識別過程的難點(diǎn)。針對這一問題,本文在研究遙感圖像灰度分布特征的基礎(chǔ)上,認(rèn)為其統(tǒng)計(jì)直方圖符合混合高斯模型,提出了基于檢驗(yàn)假設(shè)和參數(shù)估計(jì)的閾值分割方法。在研究基于邊緣概率的輪廓檢測算法的基礎(chǔ)上,本文提出了通過改變算子的幾何結(jié)構(gòu)改善對角點(diǎn)的檢測
3、,提出了以均值距離函數(shù)更合理地計(jì)算輪廓強(qiáng)度,提出了以加權(quán)直方圖改善對亮度不均勻圖片的檢測。這幾項(xiàng)改進(jìn)除了能應(yīng)用于遙感圖像,有利于目標(biāo)識別的完成,也可以作為一般性的方法改善對普通可見光圖像的輪廓檢測。
在準(zhǔn)確分割水域目標(biāo)的基礎(chǔ)上,本文實(shí)現(xiàn)了對橋梁水壩輪廓的檢測。直接利用目標(biāo)輪廓的直線特征對全圖做 Hough變換存在虛警率偏高、計(jì)算量大的問題。本文提出了利用目標(biāo)的幾何與連通域特性快速實(shí)現(xiàn)定位的算法。針對遙感圖像中背景復(fù)雜,大量存在
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