论文研究-遥感图像中机场目标的识别方法.pdf

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机场识别作为模式识别领域的问题之一,在军事上有着重要的应用前景。它包括判断机场是否存在和机场定位两个方面。结合已有的方法,提出了一种新的机场识别的解决方案。该方案先使用阈值分割方法进行图像分割,然后利用像素标记法提取出最大连通区域,作为疑是机场区域(ROI);用Canny算子进行图像的边缘提取,提出了一种改进的Hough变换,能够从边缘图像中准确地提取出直线段,并最终实现机场跑道的定位。
1962012,48(25) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 4改进的 Hough变换的应用 41直线段的提取 本文提出了一种改进的 Hough变换,具体的直线 段提取方法如下 (1)令疑似机场区域Q宽为,高为h,则在极坐 (a)1条直线段 b)2条直线段 标空间的取值范围为[-w2+h2,w2+h21,0的取值 范围为[0,180°)。申请一块内存空间mum作为累加 器,空间大小为(2x√w2+h2+1)×180。同时申请内 存空间 begin x, begin,endX,endY存储每条直线的端 点坐标,其空间大小均为(2×w2+h2+1x180。取 0的递增步长为1。 (c)4条直线段 (d)8条直线段 (2)对区域Q进行扫描,对每一个灰度值为255 图3提取出的最长直线段图 的点A(x,y),将其坐标(x,y)代入到变换方程中,同问题,即在某些特殊的情况可能不成立,如图4上部 时将θ从0开始取值,以步长1遍增,一直取到179,将所示。还有种可能是,该位置确实存在直线段,但 这些值分别也代入到变换方程中,可以得到不同的是由于同时存在许多干扰点,以至于不能得到直线 值(取整数),为了方便在mm中投票计数需要将加段端点的正确位置,如图4下部所示。 上√n2+h2,这样就可以保证p均为非负值,因此,实 际中p的取值范围为0,2x√w2+n1。根据得到的 每个p和O,将相应的累加数组mmp⑦1加1。 (3)每次累加数组mm加1后,判断累加 数组mmnO是否为1。若为1,用 begin, 图4可能造成误判的图像 begin)[p明记录当前点的坐标;否则,用enpl, 针对以上可能出现的情况,在处理过程中引入 endler记录当前点的坐标。 一个滑动窗口W,该窗口的尺寸可调。对要处理的图 (4)整个区域扌描结東后,可以从数组nm中,找像增加一次扫描,即作两次判断,先局部判断,后全 到一个最大值,将这最大值所对应的p和0命名为pmx局判断。首先判断在该窗口内有无直线。如果有, 和6m。区域内最长直线的方向就是Om,其端则在全局统计中为该直线加一票;否则不加。这 点坐标分别为( begin[p灬Jn-J, beginylp]0-]).方法基于下面的事实:直线的一段还是直线。因 (endXlpma[emal, endrlpma[ema D 此,只要窗口的大小选择适当,航可以排除掉许多虚 通过以上算法,可以找出区城Q内的最长直线段假的直线。如图5所示 L,如图3(a)所示。 接下来,提取区域Q内与L平行的最长i个直线 段。将θ方向上的记数值全部取出,依次放在数 图5局部检测窗∏图 组lemp中,然后对temp进行冒泡排序,求出最长i 本文采用的具体方法为统计△x的区域内满足 个直线段的,并记录对应的ρ值。 p= xcos e+ysin0的日标点的个数,用数组A[记录 般情况下,机场内跑道的条数小于等于4,因统计Ax的区域内满足p=xcos6+ysiO的所有点的 此这里取最长的8条直线段边缘作为检测对象。 个数,用数组B记录。定义区域置信度为 在图3(d)中,并没有看到8条直线段,而只有6 R[ Al×10 00% 条直线段,这一情况将在后面给出分析和解决方案 6[ 4,2直线段的去伪 定义R,为区域置信度的阈值,若R≥R1,则认 用统计的 Hough变换提取出直线段,基于以下依为该区域内为直线;否则,认为是虚假直线。记录第 据:如果在一条假想直线的位置上分布的点足够多,一个F>R的位置,以及最后一个R[>R1的位置 那么它们将构成一条直线。但是这种依据存在一个作为修正后直线段的起点和终点。 陈旭光,林卉:遥感图像中机场目标的识别方法 2012,48(25)197 统计起点位置和终点位置之间满足引≥R的4.4跑道的提取 区域的个数,记为m;起点位置和终点位置之间区域 通过前面的直线段的提取,去仍以及合并操作 的个数记为n。则定义总体置信度为 已经得到一组平行的直线段,这就为下面提取机场 R=m×100% (2)跑道做好了准备。将主要利用跑道的后4个特性,即 形状特性来提取跑道。 定义R为总体置信度國值,若R≥R且n≥10, 根据跑道的形状特征,把满足以下条件的相互 则认为该直线位置确实存在直线;否则,认为是虚假平行的两条直线段作为跑道的两条边缘线:直线段 直线,从链表中删除。 的长度均要大于100个像素(满足跑道的长度要求) 文中,取△x=5,R,=60%,Rx=70% 平行线之间的距离为3~10个像素(满足跑道的宽度 43直线段的合并 要求)。 通过上面介绍的方法,提取出了区域内最长直 两条平行直线段之间的位置关系可能为3种情 线段作为跑道边缘检测对象。但是当输出8条直线况,如图6所示。提取的跑道是在边缘检测的图像中 段时,只看到6条,如图2(d)所示。通过分析输出直进行的,而边缘检测可能会出现断裂的情况,跑道边 线段的参数,发现在图示位置的第四、第五条直线缘的提取有可能会出现不完整的现象因此取最长 (从上往下数)实际是两条直线段,且两条直线段的p直线段为跑道边线。设41、B142B2在其平行线 相邻。这是由于数字栅格图像存在锯齿问题(直线上的垂足分别为:41、B1'2B2,对于情况(a)完全 的显示与数学表达式不能完全一致),进行Hgh变重叠,取A1、B1、A、A2为跑道的4个端点坐标;对于 换势必会有以下情况发生:同一直线上的点在变换情况(b)部分重叠,取A′、B1、2、B2为跑道的4个端 时可能会落在不同的峰值点上,导致一条直线的点坐标;对于情泥(c)断开,认为不符合跑道的形状特 Hough变换结果呈两条或多条直线。 征,应予舍去。 因此,必须对这种情况进行修正,将两条p相邻 跑道提取结果及最终确定机场区域,如图7所示。 的直线段合并为一条直线段 B1 (a)完全重叠 (b)部分重叠 图7跑道提取结果图 B 5小结 (c)断开 本文共对9幅图像进行了实验。实验结果表明, 图6直线合并的3种情况 在这9幅图像中,机场个数9,正确检出9个,机场区 如图6所示,设L和L2为两直线其中L1为较域一共24条跑道,正确识别出18条,漏识了6条,没 有出现误识现象。典型的漏识跑道主要是一些灰度 长直线,A1、B和A2、B2分别为直线L1与L2的两端 值较低的跑道,在进行图像分割时,由于这类跑道灰 点,C1、C2分别为点A2和B2在直线L1上的垂足。 度值较低,被分割为背景了,所以出现漏识现象。从 如果直线L2的两端点在直线L上的两个垂足实验的结果可以看出,对于机场跑道的定位会存在 C1和C2均在线段A1、B1之上,则称之为完全重叠,一些误差,在通过 Hough提取跑道边缘线时,由于存 如图6(a)所示;如果仅有一个垂足在线段A1、B1之在干扰边缘,致使机场跑道的定位存在偏差。这将 上,则称之为部分重叠,如图6(b)所示;若均不在线是下一步工作所要解决的主要问题。 段A1、B1之上,则两直线没有重叠部分,如图6(c)所示。 (下转216页)

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