【摘 要】
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针对海上船舶目标的识别问题,提出基于光学遥感影像的船舶目标识别方法.利用高分卫星遥感资料为数据源,选取高分遥感影像为对象进行图像增强、裁剪和图像切片等操作.在切片图像中进行局部阈值分割处理,研究最大类间方差法(Otsu)、最大熵值算法(Kapur,Sahoo and Wong,KSW)和基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的KSW算法等3种分割算法的性能差异.将局部阈值分割后的图像合成后,通过轮廓特征提取完海上船舶目标的识别.结果表明:在遥感影像的分割阶段,采用基于GA的KSW算法具有
【机 构】
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集美大学轮机工程学院,福建厦门361021;广东海洋大学海运学院,广东湛江524005;集美大学轮机工程学院,福建厦门361021;广东海洋大学海运学院,广东湛江524005
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针对海上船舶目标的识别问题,提出基于光学遥感影像的船舶目标识别方法.利用高分卫星遥感资料为数据源,选取高分遥感影像为对象进行图像增强、裁剪和图像切片等操作.在切片图像中进行局部阈值分割处理,研究最大类间方差法(Otsu)、最大熵值算法(Kapur,Sahoo and Wong,KSW)和基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的KSW算法等3种分割算法的性能差异.将局部阈值分割后的图像合成后,通过轮廓特征提取完海上船舶目标的识别.结果表明:在遥感影像的分割阶段,采用基于GA的KSW算法具有分割速度快,效率高且性能良好的特点,提出的船舶目标识别方法准确度高,对海上船舶目标的识别具有重要意义.
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