区域活动轮廓模型在高分辨率卫星影像车辆检测中的应用  

作　　者：刘建鑫 景雨[1] 陶永鹏[1] 郭鹏[1] 陈恒[1] 

机构地区：[1]大连外国语大学软件学院,辽宁大连116044

出　　处：《科教导刊（电子版）》2020年第20期281-282,共2页The Guide of Science & Education (Electronic Edition)

基　　金：2018年12月大连外国语大学科研基金项目,基于高分辨率卫星影像的车辆检测算法研究(项目编号:2018XJYB27);2019年6月辽宁省教育厅科学研究一般项目,基于稳定空间结构的航空遥感图像自适应匹配模型研究(项目编号:2019JYT01);2017年12月大连外国语大学创新团队,海洋遥感图像处理技术研究创新团队(项目编号:2017CXTD)。

摘　　要：高分辨率卫星遥感图像是一种特殊的数字图像,其复杂程度远高于一般图像。本文重点围绕高分辨率车辆卫星遥感图像中存在大量的噪声,对比度较低以及灰度不均匀性等问题,并且考虑遥感数据量较大的特点,对基于区域活动轮廓模型的车辆检测算法进行研究,最终设计精确、高效及鲁棒性好的车辆目标检测算法。实验结果证明区域活动轮廓图像分割方法在高分辨率卫星影像中可以有效地将车辆目标的形状特征提取出来,进一步提高车辆目标检测的识别率和准确性。

关 键 词：区域活动轮廓 高分辨率卫星影像 车辆检测 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]