基于類內(nèi)共享特征模型的多類遙感圖像目標(biāo)識別方法研究.pdf

1、隨著衛(wèi)星光學(xué)成像分辨率的提高，遙感圖像可提供更多的目標(biāo)細(xì)節(jié)信息，同時(shí)可進(jìn)行識別的目標(biāo)種類也越來越多，這就需要更高效更可靠的算法對多類目標(biāo)實(shí)現(xiàn)檢測識別。本論文以提高遙感圖像中多類目標(biāo)識別效率為目的，提取多類目標(biāo)的特征，建立基于共享特征的多類目標(biāo)的特征模型，并研究了多類目標(biāo)的識別方法，其中多類目標(biāo)包括機(jī)場、港口、橋梁、公路樞紐、鐵路編組站、島嶼和油庫等。
　　 首先，將提取的簡單特征通過組合構(gòu)成圖像基元，如平行線、L 聯(lián)結(jié)等，并聯(lián)合

2、結(jié)構(gòu)信息有效描述目標(biāo)，然后使用AdaBoost 方法進(jìn)行特征選擇，分析不同特征對分類的貢獻(xiàn)，使得到的目標(biāo)特征模型更穩(wěn)定。
　　 其次，通過對感興趣目標(biāo)進(jìn)行特征分析，加入了多分辨率和特征量化的思想，并結(jié)合各類目標(biāo)的顯著性特征和多類目標(biāo)的共享特征，從而建立多類目標(biāo)的特征模型。感興趣目標(biāo)的空間大小差異巨大，所具有的穩(wěn)定有效特征不同，因此，在實(shí)際識別過程中將其分為多個(gè)子類，每個(gè)子類具有共享特征。
　　 最后，本文提出了一種基于共