星载SAR图像机场兴趣区检测算法

提出一种解决低信噪比、大尺寸的星载合成孔径雷达(SAR)图像机场兴趣区(ROI)自动检测问题的方法。对图像进行基于马尔可夫场的分割,由目标标记方法确定ROI的候选区。用Hough变换检测跑道平行线,滤除部分伪ROI。计算ROI候选区的跑道方向投影直方图及目标的宽、高、宽高比、目标背景面积比和目标背景灰度比5个参数,用支持向量机对样本参数进行学习,完成ROI的最终判定。用实际星载SAR图像进行试验,结果表明了该方法的有效性和可靠性。

一种遥感影像机场ROI检测方法

提出了一种卫星遥感影像中机场兴趣区(ROI)检测的方法。该方法采用由上而下的知识驱动策略,以机场知识库为基础,根据遥感影像中机场ROI检测的原则,有针对性地选择和组织影像处理的成熟算法提取影像中的感兴趣特征;并将其与机场知识模型进行多层次的推理和判断,最终确定机场ROI影像位置并输出结果。实验表明,基于知识的机场ROI检测方法在提高检测速度,增强可靠性方面具有一定的优势,并能够有效地降低大幅面遥感影像的处理难度。