| 基于Hough森林算法的遥感影像目标检测 |
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| 引用本文： | 况小琴,桑农,王润民.基于Hough森林算法的遥感影像目标检测[J].测绘通报,2014(Z1). |
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| 作者姓名： | 况小琴 桑农 王润民 |
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| 作者单位： | 多谱信息处理技术国家级重点实验室;华中科技大学自动化学院; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61105014;61170093) |
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| 摘 要： | 在遥感影像飞机目标检测中,由于目标训练样本的局限性及遥感影像尺寸较大带来的复杂性,直接使用级联式Adaboost算法会产生较多的虚警,因此需要采取一定手段去除虚假目标。近来,Hough森林算法因其简单而有效的表现在目标检测中有较多的应用。然而,直接使用Hough投票机制应用于遥感影像全图,时间耗费比较大。因此,本文将两种算法结合起来,首先由级联Adaboost算法检测出候选目标区域,然后通过改进的Hough森林算法对这些候选目标区进行二次筛选。在二次筛选中,由于初检已经确定目标的可能位置,因此不需要对全图的图像块进行位置投票,只需用对该区域作目标存在可能性评价,降低了时间消耗。试验表明,本文方法不仅能很好地去除虚假目标,同时也保证了检测时间的有效性。
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| 关 键 词： | 遥感图像 目标检测 级联式分类器 Hough森林 |
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