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在遥感图像处理过程中,目前地面目标识别绝大多数采用基于图像分割的方法。这些方法在图像可以较好分割和二值化时可以得到比较理想的效果。但是在处理过程中,有时难以得到理想的分割结果,这必定会影响最终的处理结果。因此,提出一种不需要进行图像分割,而是基于图像整体特征的大型地面飞机识别方法。对飞机先验数据进行分析学习,利用高频信息增强的Gabor滤波器的滤波结果,与经过学习得到的先验数据进行相似性对比进行识别。通过实验对方法进行了验证。  相似文献
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针对遥感图像处理中的目标检测问题,根据具体应用要求,采用改进的图像分割方法对地面机场中的某些大型飞机进行型号识别.分析感兴趣的飞机参数,并在先验信息的基础上确定感兴趣区域(ROI),在待检区域和ROI匹配的基础上提取飞机目标,通过比较结构信息和不变矩信息实现地面飞机目标的检测与识别.实验结果表明,该方法的查全率为88.15%,查准率为80.67%,能达到预期目标.  相似文献
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