【摘 要】
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针对天际线的高鲁棒性与高准确率检测问题,提出了一种多特征提取与边缘校正融合的天际线检测算法。采用Gabor纹理特征和颜色特征提取天空与非天空区域随机训练像素点的多特征
【机 构】
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湖南理工学院信息与通信工程学院,湖南理工学院复杂系统优化与控制湖南省普通高等学校重点实验室,湖南理工学院IIP创新实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.51704115);湖南省教育厅开放基金(No.17K040,No.15K051);湖南省自然科学基金(No.2017JJ3099);湖南省科技计划项目(No.2016TP1021);湖南省研究生科研创新项目(No.CX2017B769)
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针对天际线的高鲁棒性与高准确率检测问题,提出了一种多特征提取与边缘校正融合的天际线检测算法。采用Gabor纹理特征和颜色特征提取天空与非天空区域随机训练像素点的多特征值,接着采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对多特征值训练得到分类器,从而检测出天际线的初始坐标位置;接着采用Canny算子对灰度化图像进行边缘检测,并利用线性五邻域搜索算法对初始坐标位置进行校正,最终得到天际线坐标位置。最后将所提算法在Web数据集和Basalt Hills数据集上进行测试,实验结果表明:提
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