多特征的光学遥感图像多目标识别算法

发布时间：2017-12-13 22:25

  本文关键词：多特征的光学遥感图像多目标识别算法

  更多相关文章： 光学遥感图像 多特征的决策级融合 分层的Bo F-SIFT特征 SC形状特征 Hu不变矩特征 支持向量机

【摘要】：基于单一特征的光学遥感图像多目标分类识别存在准确性较差的问题,提出一种新的基于多特征决策级融合的多目标分类识别算法。首先对光学遥感图像目标提取3种能够同时满足平移、旋转和尺度不变性的特征:可以描述局部和全局分布特性的分层Bo F-SIFT特征,描述目标边缘轮廓点信息的改进后的SC形状特征,对图像中较大目标识别较好的Hu不变矩特征;其次采用基于径向基核函数的一对一支持向量机算法分别获得3种特征的目标识别概率,并设计了一种多特征决策级加权融合的策略实现对多目标的分类。经多次实验验证该算法对光学遥感图像多目标具有较好的分类识别性能,达到了93.52%的正确识别率。
【作者单位】： 沈阳航空航天大学自动化学院;北京国电通网络技术有限公司;
【基金】：国家自然科学基金项目(61103123) 辽宁省高等学校优秀人才支持计划项目(LJQ214018) 辽宁省自然科学基金项目(2015020101)
【分类号】：TP751
【正文快照】： 随着遥感技术和模式识别技术的不断发展,遥感图像目标分类识别,尤其是光学遥感图像中的目 标分类识别,已经成为了遥感图像处理和分析领域备受关注的重要方向[1]。 光学遥感图像目标识别算法的准确性很大程度上取决于所提取特征的适应性。文献[2]提出了基于自组织特征映射(se

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