模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2006, Vol. 19 Issue (2): 262-265    DOI:
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航拍图像中机场跑道的快速检测*
吴健新,李翠华,吴晓昶,柯渝
厦门大学 信息科学与技术学院 计算机科学系 厦门 361005
A Fast Method of Airport Runway Detection in Aerial Images
WU JianXin, LI CuiHua, WU XiaoChang, KE Yu
Department of Computer Science, College of Information Science and Technology, Xiamen University, Xiamen 361005

全文: PDF (1134 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出一种航拍机场跑道的快速检测方法.首先,采用自适应阈值方法对图像进行边缘检测,提取图像中主要物体的轮廓后利用线段的长度和图像的梯度相位信息剔除短线条和曲线.然后利用Hough变换进行直线检测,搜索出平行直线对作为机场跑道的候选区域.最后利用机场跑道特征对候选区域进行验证,剔除虚假目标.对Internet上下载的大量机场航拍图像的实验表明,该方法能够快速准确地检测出机场跑道,且具有较好的鲁棒性,能够消除背景中诸如云朵等物体的干扰.
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作者相关文章
吴健新
李翠华
吴晓昶
柯渝
关键词 边缘检测Hough变换机场检测    
Abstract:A method to fast detect airport runway in the aerial images is presented in this paper. Firstly, the binary image is generated via adaptive edge detection, so the main edges of the object in the image are extracted. Next, using the length information of the lines and gradient information of the pixels, the postprocessing is applied to eliminate the short lines and reduce the curves. Then the parallel straight lines detected by Hough transform are considered as candidate regions. At last, the candidate regions are verified by the character of runway. Experiments on dozens of the aerial images from Internet indicate that this method can detect the runway exactly and quickly, and it is robust to the disturbance of some background objects such as cloud.
Key wordsEdge Detection    Hough Transform    Airport Detection   
收稿日期: 2005-01-28     
ZTFLH: TP391.4  
基金资助:国家自然科学基金委员会创新研究群体项目(No.60024301)、国家自然科学基金项目(No.60175008)和厦门大学985二期信息创新平台项目资助
作者简介: 吴健新,男,1980年生,硕士研究生,主要研究方向为数字图像、视频处理.E-mail: wujianxinmail@sina.com.李翠华,男,1960年生,教授,博士生导师,主要研究方向为计算机视觉、图象处理与分析、小波变换理论及其应用等.吴晓昶,男,1982年生,硕士研究生,主要研究方向为网络、视频处理.柯渝,男,1980年生,硕士研究生,助教,主要研究方向为数字图像、视频处理.
引用本文:   
吴健新,李翠华,吴晓昶,柯渝. 航拍图像中机场跑道的快速检测*[J]. 模式识别与人工智能, 2006, 19(2): 262-265. WU JianXin, LI CuiHua, WU XiaoChang, KE Yu. A Fast Method of Airport Runway Detection in Aerial Images. , 2006, 19(2): 262-265.
链接本文:  
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