Många länder var föremål för flyganfall under andra världskriget. Efterverkningarna av sådana attacker är kännbara fram till i dag, eftersom det fortfarande finns många oexploderade bomber eller dudar i marken. Vanligtvis är sådana områden dokumenterade i så kallade kollisionskartor, som bygger på upptäckta bombkratrar. I detta dokument föreslås en stokastisk strategi för att automatiskt upptäcka bombkratrar i flygkrigstid bilder som togs under andra världskriget. I detta arbete, en aspekt vi undersöker är vilken typ av objekt modell för kratern: vi jämför cirklar med ellipser. De respektive modellerna är inbäddade i den probabilistiska ramen för markerade punktprocesser. Med hjälp av stokastisk provtagning bestäms den mest sannolika konfigurationen av objekt inom scenen. Varje konfiguration utvärderas med hjälp av en energifunktion som beskriver överensstämmelsen med en fördefinierad modell. Hög gradient magnituder längs gränsen av objektet gynnas och överlappande föremål bestraffas. Dessutom undersöks en term som kräver att de grå värdena inuti objektet är homogena. Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo provtagning i kombination med simulerad glödgning ger den globala optimal energifunktionen. Därefter genereras en sannolikhetskarta från de automatiska upptäckterna via uppskattning av kärnans densitet. Genom att fastställa en tröskel klassificeras områden runt detektionerna som förorenade eller okontaminerade områden, vilket resulterar i en kollisionskarta. Våra resultat, baserade på 22 bilder från flygkrigstid, visar den allmänna potentialen hos metoden för automatisk upptäckt av bombkratrar och efterföljande automatisk generering av en kollisionskarta.
En modellbaserad metod för att upptäcka bombkratrar presenteras av REF.
MARKED POINT PROCESSES FOR THE AUTOMATIC DETECTION OF BOMB CRATERS IN AERIAL WARTIME IMAGES
{'venue': None, 'journal': 'ISPRS - International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}