版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)
文檔簡介
1、可見光遙感圖像的目標檢測與識別是遙感技術(shù)中的重要內(nèi)容。由于受多種成像因素的影響,目標特征常常存在顯著的變化,這使檢測識別的難度大大增加。有效利用上下文信息可以提升目標檢測識別的效率和性能。本文針對引入多層次上下文信息的可見光遙感圖像目標檢測與識別方面開展了如下工作:
在緊鄰背景相對穩(wěn)定場景的目標檢測研究中,針對存在與真實目標具有相似特性的虛警干擾問題,提出了一種引入鄰域上下文信息的檢測框架。在該框架中,提出了梯度方向二進制模式
2、描述子來表征目標的鄰域上下文信息,由于該描述子不需要由碼本學(xué)習(xí)進行特征量化,因此在特征提取方面顯著提升了效率,并將該描述子嵌入空間金字塔匹配模型,提高了目標檢測性能。
在場景變化的目標檢測研究中,提出了一種引入目標上下文信息的檢測框架。針對目標上下文關(guān)系存在著同一種上下文約束關(guān)系發(fā)生在不同類別目標與候選目標之間、不同的上下文約束關(guān)系發(fā)生在同類別目標與候選目標之間的現(xiàn)象,我們設(shè)計基于詞匯的目標上下文表述,再組合使用概率潛在語義分
3、析模型來解決這一問題。
在目標類別識別研究中,針對特征提取環(huán)節(jié)存在誤差的問題,提出了一種引入內(nèi)部上下文信息的識別框架,它首先提取目標的稀疏顯著特征,再結(jié)合目標內(nèi)部空間區(qū)域信息進行特征表述,最后進行分類識別。該方法增強了特征表述的穩(wěn)健性,從而提升了識別性能。
在遙感圖像的地物分類研究中,針對同類地物目標光譜特性變化大、形狀和紋理特征分布復(fù)雜的問題,提出了一種引入多種上下文信息的地物分類框架。它首先為了獲取良好的分割對象
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 場景上下文約束的可見光遙感圖像目標識別方法研究.pdf
- 基于上下文的目標檢測與識別方法研究.pdf
- 基于上下文的機場目標識別方法.pdf
- 高分辨率可見光遙感圖像港口及港內(nèi)目標識別方法研究.pdf
- 基于航天可見光遙感圖像的艦船目標檢測和速度估算方法.pdf
- 可見光遙感圖像云自動檢測方法研究.pdf
- 低質(zhì)量可見光圖像的處理技術(shù)和識別方法研究.pdf
- 可見光遙感圖像分割與提取研究.pdf
- 高分辨率可見光遙感圖像中飛機目標檢測方法研究.pdf
- 天基可見光空間目標檢測識別研究.pdf
- 基于可見光與紅外圖像融合的目標識別研究.pdf
- 基于可見光遙感圖像的自動目標識別系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf
- 基于上下文的目標檢測研究.pdf
- 可見光遙感圖像分割算法研究.pdf
- 可見光-近紅外人臉識別方法的研究與實現(xiàn).pdf
- 紅外與可見光圖像融合方法研究.pdf
- 高分辨率可見光遙感圖像目標識別——運用感知組織.pdf
- 大幅面可見光遙感圖像典型目標識別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 基于上下文信息的語義圖像分類研究.pdf
- 高分辨率可見光遙感圖像的港口變化檢測方法研究.pdf
評論
0/150
提交評論