基于旋轉不變梯度方向直方圖的航拍圖像目標檢測.pdf

1、在遙感技術快速發(fā)展的今天，利用飛行器傳感器很容易獲取具有高分辨率的光學圖像。利用遙感技術拍攝到的圖像具有分辨率高、比例尺大、現勢性高等優(yōu)點，因此航拍遙感圖像中的目標物體具有分明的特征信息，便于通過機器視覺等方法認知目標的屬性，有利于目標的檢測。
　　在航拍過程中，由于飛行器所處的環(huán)境，姿態(tài)，視角等條件的不同，拍攝到的圖像的背景，光照也會不同，同時圖像中的目標也會存在旋轉角度和大小差異，為了適應這一場景，本文對航拍圖像目標檢測技術進

2、行了深入細致的研究。
　　首先，介紹了課題的研究背景和意義，國內外相關研究情況。然后利用機器視覺技術為航拍圖像設計了一種目標檢測算法。算法主要包括特征提取、分類器訓練以及目標檢測三個過程。最后以飛機為目標進行了實驗，并對實驗結果進行了分析和評價。
　　算法的設計與實現是本文研究的重點。首先本文介紹了一種特征:HOG特征即梯度方向直方圖。然而，HOG特征并不具有仿射不變性，所以本文使用了一種方法來改進HOG特征，本文通過徑向梯

3、度轉換(RGT)獲得RGT梯度，該梯度在一個圓形區(qū)域內具有旋轉不變性，并以傳統(tǒng)HOG特征類似的方法統(tǒng)計單元格的RGT梯度方向直方圖，獲取多個帶有位置角度信息的旋轉不變HOG特征描述子。
　　然后針對HOG特征在實際使用時只能檢測出與其訓練圖片差不多大小目標的缺陷，本文提出了一種多尺度窗口遍歷檢測算法，最后本文利用旋轉不變HOG特征和支持向量機(SVM)相結合的方式實現了帶旋轉角的飛機檢測，并給出了算法的檢測率和誤檢率，以及時間消耗