Abstract-This paper föreslår en ny top-down visuell detekteringsmetod för optisk satellitbilder med hjälp av lokala adaptiva regressionskärnor. Denna metod ger en solid karta genom att mäta likheten av bild fläckar till en given enda mall bild. Den lokala adaptiva regressionskärnan (LARK) används som en deskriptor för att extrahera funktionen och jämföra mot analoga funktioner från målbilden. En flerskalig pyramid av målbilden är konstruerad för att klara av storskaliga variationer. Dessutom, med hänsyn till rotationsvariationer, används histogrammet för kärnorientering för att uppskatta rotationsvinkeln för bildpatchen, och sedan görs jämförelsen efter att roterande patchen med den uppskattade vinkeln. Dessutom använder vi den avgränsade partiella korrelationen (BPC) för att jämföra funktioner mellan bildlappar och mallen för att snabbt generera soliditetskartan. Experiment utfördes i optiska satellitbilder för att hitta flygplan, och experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är effektiv och robust i komplexa scener.
Xiaoguang Cui m.fl. REF föreslog en uppifrån-och-ner visuell detekteringsmetod för att bearbeta optiska satellitbilder, som mätte den lokala likheten mellan en pixel och dess grann pixlar.
Top-Down Visual Saliency Detection in Optical Satellite Images Based on Local Adaptive Regression Kernel
{'venue': 'Journal of Multimedia', 'journal': 'Journal of Multimedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}