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基于视觉显著性的海面船只候选区域检测方法
被引量：
3
1
作者
刘俊琦
李智
张学阳
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第S01期237-241,246,共6页
海面船只检测技术具有重要的民用和军用价值,针对复杂海面场景下船只检测精度低的问题,提出了一种基于视觉显著性的遥感图像海面船只候选区域检测方法。为检测到所有船只的候选区域,该方法首先采用Scharr边缘检测算子提取显著目标的边...
海面船只检测技术具有重要的民用和军用价值,针对复杂海面场景下船只检测精度低的问题,提出了一种基于视觉显著性的遥感图像海面船只候选区域检测方法。为检测到所有船只的候选区域,该方法首先采用Scharr边缘检测算子提取显著目标的边缘轮廓特征,然后基于边缘检测结果运用FT显著性模型得到最终的候选区域检测结果。在公开遥感数据集上的仿真实验结果表明,该方法在多种复杂检测场景下的船只候选区域检测任务中取得了较好的检测效果,实现了对船只候选区域的快速提取。
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关键词
ft显著性模型
Scharr边缘检测算子
候选区域检测
遥感图像
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职称材料
题名
基于视觉显著性的海面船只候选区域检测方法
被引量：
3
1
作者
刘俊琦
李智
张学阳
机构
航天工程大学研究生院
航天工程大学
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020年第S01期237-241,246,共6页
文摘
海面船只检测技术具有重要的民用和军用价值,针对复杂海面场景下船只检测精度低的问题,提出了一种基于视觉显著性的遥感图像海面船只候选区域检测方法。为检测到所有船只的候选区域,该方法首先采用Scharr边缘检测算子提取显著目标的边缘轮廓特征,然后基于边缘检测结果运用FT显著性模型得到最终的候选区域检测结果。在公开遥感数据集上的仿真实验结果表明,该方法在多种复杂检测场景下的船只候选区域检测任务中取得了较好的检测效果,实现了对船只候选区域的快速提取。
关键词
ft显著性模型
Scharr边缘检测算子
候选区域检测
遥感图像
Keywords
ft
saliency model
Scharr edge detection operator
Candidate region extraction
Remote sensing image
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于视觉显著性的海面船只候选区域检测方法
刘俊琦
李智
张学阳
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2020
3
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