Abstract-Horisont linjedetektering kräver att hitta en gräns som segmenterar en bild in i himmel och icke-sky regioner. Den har många tillämpningar inklusive visuell geo-localization och geotagging, robot navigering/localization, och fartygsdetektering och hamnskydd. Nyligen har två maskininlärningsbaserade metoder föreslagits för att upptäcka horisontlinjer: den ena bygger på kantklassificering och den andra bygger på pixelklassificering. I det eggbaserade tillvägagångssättet används en klassificering för att förfina eggkartan genom att ta bort icke-horisontella kanter. Den förfinade kantkartan används sedan för att bilda en flerstegskurva där dynamisk programmering tillämpas för att extrahera horisontlinjen. I det kantlösa tillvägagångssättet används klassificering för att erhålla en konfident av horisont-ness vid varje pixel plats. Horisontlinjen extraheras sedan genom att tillämpa dynamisk programmering på den resulterande täta klassificeringskartan snarare än på kantkartan. Båda tillvägagångssätten har visat sig överträffa det klassiska tillvägagångssättet där dynamisk programmering tillämpas på den icke-raffinerade kantkartan. I detta dokument ger vi en jämförelse mellan kantlösa och kantbaserade metoder med hjälp av två utmanande dataset. Dessutom föreslår vi att informationen om varje pixels horisont-ness och kant-ness sammanställs. Våra experimentella resultat visar att den föreslagna fusionsmetoden överträffar både kantbaserade och kantlösa metoder.
Ahmad och Al. I REF presenteras en detaljerad jämförelse mellan två maskininlärningsbaserade metoder för att upptäcka horisontlinjer (kant och kantlös bas).
Fusion of edge-less and edge-based approaches for horizon line detection
{'venue': '2015 6th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA)', 'journal': '2015 6th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}