多阶段遥感图像目标检测方法研究

目标检测在自然场景和遥感场景中的研究极具挑战。尽管许多先进的算法在自然场景下取得了优异的成果,但是遥感图像的复杂性、目标尺度的多样性及目标密集分布的特性,使得针对遥感图像目标检测的研究步伐缓慢。本文提出一个新颖的多类别目标检测模型,可以自动学习特征融合时的权重,并突出目标特征,实现在复杂的遥感图像中有效地检测小目标和密集分布的目标。模型在公开数据集DOTA和NWPU VHR-10上的实验结果表明检测效果超过了大多数经典算法。     

基于土壤显微图像时间序列的三维重建方法

提出了一种新的土壤表面三维结构重建方法,该方法主要利用土表水分蒸发过程中土壤颗粒间凹形水面上镜面反射点的位移来进行土表三维重建。首先利用体视显微镜和环形光源对饱和土壤进行连续时间成像,直至土表镜面反射消失;然后根据图像上镜面反射区域的统计特性,利用二次最小距离法提取图像上的镜面反射区域;最后依据图像上各点分类结果的时间曲线计算该点高度值,实现土表的三维结构重建。提出的方法操作简单、成本较低,对砂土的实验结果表明,该方法可以实现对土壤表面三维结构的重建。