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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种基于颜色特征和区域配准的遥感小目标检测定位方法，属于计算机视觉、遥感技术和地理信息系统的交叉领域。所述方法步骤如下：首先根据目标的特征颜色，利用改进的K均值聚类算法查找该小目标，其次，根据目标区域位置信息创建离线地图图像，利用与金字塔下采样结合的ORB配准算法将遥感图像与离线地图进行配准，并进一步计算得出该目标所处的经纬度。本发明技术简单高效，且检测结果和定位结果目视效果好、精度较高，适于进行工程化实际应用，部署在计算能力和存储空间有限的设备上，旨在通过高效图像处理技术，提高对地观测系统中单个像素大小的目标的检测与精确地理位置确定的能力，服务于国家安全、环境监测、灾害评估等多个重要应用领域。
主权项：1.基于颜色特征和区域配准的遥感小目标检测定位方法，其特征在于，所述方法并未采用复杂的深度学习方法，而是利用了更为高效的算法，其主要包含基于颜色特征的小目标检测和基于图像配准的经纬度定位，包括如下步骤：步骤1、对输入遥感图像预处理后将其转换到HSV颜色空间进行颜色提取；步骤2、利用优化K均值聚类算法查找小目标，并计算出其在图像中的像素坐标；步骤3、根据目标所处大致区域，生成离线地图文件，通过后台调用浏览器获取地图信息来合成地图图像；步骤4、将输入图像与地图图像进行ORB配准，根据计算坐标模拟鼠标点击从而解析得到经纬度信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 基于颜色特征和区域配准的遥感小目标检测定位方法
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