分块鲁棒主成分分析的撞击坑图像检测识别
A Robust Crater Detection and Recognition Method Based on Blocked Principal Components Analysis作者机构：清华大学自动化系北京100084
出 版 物：《北京邮电大学学报》 (Journal of Beijing University of Posts and Telecommunications)
年 卷 期：2016年第39卷第1期
页 面：63-67页
核心收录：
学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程]
基 金：国家自然科学基金资助项目(61210012 61290324)
主 题：撞击坑检测 鲁棒主成分分析 视觉显著性 撞击坑候选区域
摘 要：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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