【摘 要】
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卫星视频中微小运动车辆由于特征信息少,使得当前基于特征的方法很难获得良好结果,为了应对卫星图像中复杂的图像环境以及目标微小的像素占比,提出了一种基于多种图像先验信
【机 构】
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武汉大学电子信息学院,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.41771457)
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卫星视频中微小运动车辆由于特征信息少,使得当前基于特征的方法很难获得良好结果,为了应对卫星图像中复杂的图像环境以及目标微小的像素占比,提出了一种基于多种图像先验信息约束显著性的运动车辆检测方法。首先利用简单线性迭代聚类算法对视频帧生成数量适宜结构紧凑的超像素,并基于人眼显著性模型计算各超像素的边界相关性;同时采用背景建模生成图像的运动热图并完成基于超像素的运动区域估计;结合这两种先验约束来最优化检测结果,从而获得较好的目标检测效果。最后,以吉林一号卫星视频中全球不同城市道路场景为实验数据,对比了当前多种运
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