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分块鲁棒主成分分析的撞击坑图像检测识别
被引量:
2
1
作者
刘安
周东华
陈茂银
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期63-67,共5页
针对遥感图像地形背景复杂的问题,提出分块鲁棒主成分分析的撞击坑候选区域自动提取方法.基于图像分块,采用交替方向乘子算法进行结构稀疏的低秩分解,低秩成分表示冗余相似的背景,稀疏成分代表包含潜在撞击坑的显著区域.针对显著的区域...
针对遥感图像地形背景复杂的问题,提出分块鲁棒主成分分析的撞击坑候选区域自动提取方法.基于图像分块,采用交替方向乘子算法进行结构稀疏的低秩分解,低秩成分表示冗余相似的背景,稀疏成分代表包含潜在撞击坑的显著区域.针对显著的区域图采用数学形态运算分割获取候选的撞击坑图像,并通过对候选图像进行稀疏表示的分类,识别出真实撞击坑.基于火星和月球图像的实验结果表明,该方法能去除复杂地形和光照的干扰,检测率达到91.7%.
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关键词
撞击
坑
检测
鲁棒主成分分析
视觉显著性
撞击坑候选区域
原文传递
题名
分块鲁棒主成分分析的撞击坑图像检测识别
被引量:
2
1
作者
刘安
周东华
陈茂银
机构
清华大学自动化系
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第1期63-67,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61210012
61290324)
文摘
针对遥感图像地形背景复杂的问题,提出分块鲁棒主成分分析的撞击坑候选区域自动提取方法.基于图像分块,采用交替方向乘子算法进行结构稀疏的低秩分解,低秩成分表示冗余相似的背景,稀疏成分代表包含潜在撞击坑的显著区域.针对显著的区域图采用数学形态运算分割获取候选的撞击坑图像,并通过对候选图像进行稀疏表示的分类,识别出真实撞击坑.基于火星和月球图像的实验结果表明,该方法能去除复杂地形和光照的干扰,检测率达到91.7%.
关键词
撞击
坑
检测
鲁棒主成分分析
视觉显著性
撞击坑候选区域
Keywords
crater detection
robust principal components analysis
visual saliency
crater candidate blocks
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
分块鲁棒主成分分析的撞击坑图像检测识别
刘安
周东华
陈茂银
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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