基于SIFT特征的港口内舰船检测方法

杨光; 蔚鹏志; 邓翔

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基于SIFT特征的港口内舰船检测方法

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全色图像中港口内舰船的快速、准确检测,受地物、云等影响,是一个难点问题。针对这个问题,本文提出了一种基于SIFT特征的港口内舰船检测方法。本文方法与传统方法不同,通过建立港口区域模板,简化SIFT特征点提取方法,通过图像配准快速、准确地定位海水区域。然后,对港口内靠岸舰船使用2D-Otsu和Harris角点结合方法、对水面舰船使用基于异常检测的方法,准确提取感兴趣区域。最后,结合舰船和典型虚警（云、波浪等）的特点,建立CART分类器,有效剔除虚警。实验结果表明,本文提出的港口内舰船检测方法具有较高的舰船检测准确性和效率,并且对于不同尺寸的舰船目标和不同分辨率的图像均具有较好的适应性。

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来源
《电子技术与软件工程》 |2017年第5期|P.91-93|共3页
作者
杨光; 蔚鹏志; 邓翔;
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作者单位

中国电子科学研究院,北京市100041;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
舰船检测模板匹配 SIFT特征特征提取特征融合;

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