基于贝叶斯分类与水平集演化的月面岩石自动检测

摘要

月面岩石的自动检测与分析是巡视器着陆选址及月面导航的基础，同时也是月面地质勘测的重要组成部分。鉴于月面图像中月壤等背景纹理相对一致而岩石呈现不同表征这一特性，本文将月面岩石检测形式化为前景-背景分类问题。图像首先采用非线性各向异性扩散的方法对噪声和细纹理进行平滑;然后根据灰度标准差特征用贝叶斯分类器得到像素的岩石/非岩石分类结果。孤立像素的分类结果作为水平集的初始轮廓，通过最小化结合了区域局部信息与边缘强度信息的能量代价来演化水平集，得到最终的岩石区域。算法的实验结果与人工标注的真值进行比较，用结合查全率和查准率的综合度量标准评价，达0.8。