Resumen

Este trabajo propone un modelo de extraccin de contornos basado en la deteccin de cosalienciacin para la deteccin de aeropuertos en imgenes de teledeteccin y mejora el algoritmo tradicional de deteccin de segmentacin de lneas (LSD) para hacerlo ms adecuado al objetivo de este trabajo. Nuestro modelo consta de dos partes, un mdulo de deteccin de cosaliency y un mdulo de extraccin de contornos. En la primera parte, el mdulo de deteccin de cosaliency utiliza principalmente el marco de red de Visual Geometry Group-19 (VGG-19) para obtener los mapas de resultados de la comparacin entre imgenes y la coherencia intraimagen, y luego los dos mapas de resultados se multiplican pxel a pxel para obtener la mscara de cosaliency. En la segunda parte, el mdulo de extraccin de contornos utiliza la segmentacin de superpxeles y la deteccin de segmentos de lneas paralelas (PLSD) para refinar el contorno del aeropuerto y la informacin de la pista para obtener el mapa de resultados preprocesado y, a continuacin, fusionamos el resultado de la deteccin de cosaliencia con el resultado preprocesado para obtener el contorno final del aeropuerto. Comparamos el modelo propuesto en este artculo con cuatro mtodos de uso comn. Los resultados experimentales muestran que la precisin del modelo es un 15% superior a la del resultado de deteccin de objetivos basado en el modelo de saliencia, y la precisin del modelo de contorno activo basado en el anlisis de saliencia mejora en un 1%. Esto demuestra que el modelo propuesto en este artculo puede extraer un contorno que se aproxime al objetivo real.

• Materias:Algebra Algoritmos (Matemáticas) Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Algebra Agorithms (Math) Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Propone; Modelo de extracción de contornos; Detección de cosalienzos; Detección de aeropuertos; Detección de segmentación de líneas; VGG-19
• Keywords:Proposes; Contour extraction model; Cosaliency detection; Airport detection; Line segmentation detection; VGG-19