典型文献
空间目标自适应光学图像椭圆部件检测
文献摘要：
为了识别空间目标的椭圆部件,提出了一种基于自适应光学图像的椭圆检测方法.首先,利用RL(Richardson-Lucy)方法对自适应光学图像进行复原,在此基础上,采用弧支撑线段(Arc-Support Line Segments,ASLS)方法对复原图像进行椭圆检测.针对ASLS算法使用的Canny边缘提取算法带来的"弧段过分割"和"语义信息差"等问题,提出了基于多尺度组合分组(Multiscale Combinatorial Grouping,MCG)边缘提取的解决方法.最后,针对ASLS算法使用优度指标等验证方法存在部分虚假椭圆的情况,综合利用多种几何指标进行约束,有效地消除了虚假椭圆.实验结果表明:椭圆中心点检测误差优于3 pixels,半长轴误差优于4 pixels,方向角误差优于3°.在重叠面积门限为0.65时,本文算法的准确率为85.7％、召回率为93.3％,F值指标为0.893,优于传统椭圆检测算法.
文献关键词：
自适应光学图像;空间目标;椭圆部件检测;弧支撑线段;多尺度组合分组
中图分类号：
作者姓名：
寇鹏;智帅峰;程耘;刘永祥
作者机构：
国防科技大学 电子科学学院, 湖南 长沙 410073;西安卫星测控中心, 陕西 西安 710600
文献出处：
引用格式：
[1]寇鹏;智帅峰;程耘;刘永祥-.空间目标自适应光学图像椭圆部件检测)[J].中国光学,2022(03):454-463
A类：
自适应光学图像,椭圆部件检测,弧支撑线段,ASLS,多尺度组合分组
B类：
空间目标,椭圆检测,RL,Richardson,Lucy,复原,Arc,Support,Line,Segments,原图,Canny,边缘提取,弧段,语义信息,息差,Multiscale,Combinatorial,Grouping,MCG,验证方法,几何指标,行约,中心点检测,检测误差,pixels,长轴,轴误差,方向角,门限,召回率,圆检测算法
AB值：
0.324679
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