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摘要
视觉显著性检测是一类有效的遥感图像目标提取方法。在计算过程中,多数现有显著性检测模型都需要使用图像的色彩分量,针对灰度图像的算法较为匮乏。此外,变换域算法相较于空间域算法具有计算复杂度低和物理意义明确的优势,但现有模型随输入图像提取目标性能差异较大。针对上述问题,本文基于多尺度平稳小波(SWT)分解,提出了一种灰度遥感图像目标提取方法。通过对输入图像进行不同尺度的SWT分解和重构,得到一系列特征图。得到的特征图通过二维熵准则进行加权融合,得到显著性图。最后对显著性图进行大津(OTSU)算法分割和形态学闭处理提取出目标。实验证明,相较于现有变换域显著性模型,本方法在主观视觉效果和客观评价标准上都具备一定优势。
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