Метод обнаружения транспортных средств на цифровых аэрофото- и космических изображениях дистанционного зондирования земли
Автор: Мясников Владислав Валерьевич
Журнал: Компьютерная оптика @computer-optics
Рубрика: Обработка изображений: Восстановление изображений, выявление признаков, распознавание образов
Статья в выпуске: 3 т.36, 2012 года.
Бесплатный доступ
В работе предлагается метод автоматического обнаружения местоположения легковых транспортных средств на изображениях аэрофотосъёмки и изображениях перспективных средств космического дистанционного зондирования Земли (ДЗЗ). Предлагаемый метод использует различные группы признаков (геометрические, текстурные, структурные) для описания изображённых на снимках объектов и их предварительного анализа, а также решающий список как алгоритм проверки гипотезы о наличии объекта. Окончательное позиционирование объектов на изображении производится с помощью оригинальной последовательной процедуры. Предложенный метод на реальных снимках урбанизированной территории даёт высокий показатель качества верного обнаружения транспортных средств при незначительном (единицы) количестве ложно обнаруженных объектов.
Изображения, дистанционное зондирование земли, транспортные средства, обнаружение
Короткий адрес: https://sciup.org/14059105
IDR: 14059105
Method for detection of vehicles in digital aerial and space remote sensed images
In this paper we propose a method for automatic detection of the location of automobiles in the aerial images and images of advanced space-based Earth remote sensing means (ERS). The proposed method uses various groups of features (geometric, textural, structural) for a description of objects depicted in the images and their preliminary analysis, as well as solving list as an algorithm of testing of hypothesis of the presence of an object. The final positioning of objects in the image is performed with the original consecutive procedure. The proposed method on real urban area photographs provides a high quality score of vehicles correct detection with a slight (a few) number of falsely detected objects.
