基于无监督与半监督系统的陨坑形状自动提取
图像与视频处理
2022-11-04 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
撞击坑是由行星体表面持续受到撞击而形成的。近期大多数基于深度学习的陨坑检测方法将陨坑视为圆形，较少关注提取陨坑的精确形状。提取陨坑的精确形状有助于许多高级分析，例如陨坑形成研究。本文提出一种无监督非深度学习与半监督深度学习相结合的方法，以准确提取陨坑形状并检测现有目录中遗漏的陨坑。在无监督非深度学习中，我们提出了一种自适应坑缘提取算法来提取陨坑形状。在该自适应坑缘提取算法中，我们利用数字高程模型(DEM)的高程剖面，并对 DEM 派生的坡度进行形态学运算以提取陨坑形状。提取出的陨坑形状被用于半监督深度学习中，以获取位置、尺寸和精细化形状。此外，提取出的陨坑形状被用于改进陨坑直径、深度及其他形态学因子的估计。陨坑形状、估计的直径与深度以及其他形态学因子将公开可用。
引用
@article{arxiv.2211.01933,
title = {Automatic Crater Shape Retrieval using Unsupervised and Semi-Supervised Systems},
author = {Atal Tewari and Vikrant Jain and Nitin Khanna},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.01933},
year = {2022}
}