【摘 要】
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针对遥感图像数据量大和现有机场检测方法存在的不足,提出了一种去除重复模式,融合直线显著性和区域显著性的机场检测方法。首先利用改进的基于超复数傅里叶变换的显著性模型
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61273279)
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针对遥感图像数据量大和现有机场检测方法存在的不足,提出了一种去除重复模式,融合直线显著性和区域显著性的机场检测方法。首先利用改进的基于超复数傅里叶变换的显著性模型,去除遥感图像中的重复模式,减少后续数据处理量;然后根据跑道平行长直线特性和机场与周围环境的差异性,计算基于直线和基于区域的显著图,并进行融合;最后结合跑道宽度确定候选区,通过深度卷积神经网络和支持向量机进行特征提取和识别。实验证明所提算法对机场定位更加准确,具有识别率高、虚警率低、速度快的特点。
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