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文檔簡介
1、遙感圖像目標(biāo)自動(dòng)識(shí)別技術(shù)是計(jì)算機(jī)模式識(shí)別與圖像處理領(lǐng)域非常活躍的研究課題.自然景物中的橋梁目標(biāo)是一種典型人造目標(biāo),通過計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對其進(jìn)行自動(dòng)識(shí)別的研究,不論在軍用還是民用上都有重大的意義.該文的工作主要是對SPOT遙感影像中水上橋梁目標(biāo)進(jìn)行識(shí)別,即以計(jì)算機(jī)為手段,從復(fù)雜的遙感圖像中檢測出水上橋梁,并對其精確定位.迄今為止,目標(biāo)識(shí)別算法開發(fā)的策略基上可以歸納為兩種:一種稱為由下而上的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型策略,另一種稱為由上而下的知識(shí)(假設(shè))驅(qū)動(dòng)
2、型策略.該文所提出的識(shí)別算法采用的是知識(shí)驅(qū)動(dòng)型的策略,算法分低、中、高三個(gè)處理層次,各個(gè)層次、各個(gè)步驟都有相應(yīng)的知識(shí)基進(jìn)行引導(dǎo).鑒于橋梁目標(biāo)在該文使用的兩類不同分辨率的SPOT影像(10米/象素的中高分辨率影像和20米/象素的低分辨率)中的表現(xiàn)有較大的區(qū)別,因此該文在"知識(shí)驅(qū)動(dòng)"這個(gè)總體策略不變的前提下,根據(jù)目標(biāo)在兩類影像中的不同特點(diǎn)分別提出了兩套不同的識(shí)別算法,在低、中、高各層處理中都采用了不同的處理方法.該文提出的識(shí)別方法與傳統(tǒng)的方
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