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摘要：本发明设计一种星表撞击坑检测识别方法及系统，该方法包括以下步骤：S1：获取星表撞击坑的赝高光谱图像；S2：提取图像的多种特征分别作为多种赝光谱图；S3：将多种赝光谱融合并增强生成PSEF图像；S4：使用PSEF图像对基于深度学习的目标检测模型进行数据训练，以获得训练后的撞击坑检测模型；S5：将待检测的星表影像数据制作为PSEF图像后输入撞击坑检测模型获得检测结果。本发明通过多模态特征的提取和融合，能够有效提取复杂地形和光照条件下的小尺度撞击坑的多种特征，生成的PSEF图像，能够更好地适应深度学习的检测模型的训练过程，提高了检测模型对小尺度月球撞击坑检测的准确性和鲁棒性。
主权项：1.一种星表撞击坑检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取星球表面撞击坑的影像数据，将其分割为预定尺寸的图像块，对每个图像块进行上采样以获得预定尺寸的赝高光谱图像；S2：基于所述赝高光谱图像提取图中预定尺度撞击坑的多种特征数据，分别作为多种不同的赝光谱图；所述多种特征数据至少包括各向同性特征、光线入射方向特征和本征特征频率特征；所述多种不同的赝光谱图至少包括各向同性赝光谱、光线入射方向赝光谱和本征特征频率赝光谱；S3：将多种不同的赝光谱图进行叠加融合，生成赝多光谱图像，将所述赝多光谱图像与所述赝高光谱图像进行增强融合，获得撞击坑的增强融合PSEF图像；S4：构建基于深度学习的目标检测模型，使用所述PSEF图像对所述撞击坑检测模型进行数据训练，调整模型参数，以获得训练后的撞击坑检测模型；S5：将待检测的星表撞击坑影像数据制作为PSEF图像后输入训练后的撞击坑检测模型，获得模型检测结果。
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百度查询： 山东大学 一种星表撞击坑检测识别方法及系统
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