一种基于概率Hough变换的遥感图像中线目标检测新方法

发布时间：2018-07-12 16:32

  本文选题：概率Hough变换 + 线性目标检测　； 参考：《影像科学与光化学》2017年02期

【摘要】：线状目标检测是遥感图像中人造目标识别的重要环节,其技术关键是如何有效地从背景中提取目标的长直边缘。Hough变换是从图像中检测直线的经典方法,但遥感影像的画幅大、背景复杂,标准的Hough变换会检测出大量短直线而影响对有用目标的检测效果。本文提出了一种改进的概率Hough变换方法,首先对原始遥感影像分块,利用Canny算子检测出每个子图像的边缘,再通过Hough变换检测出每个子图中的直线,并对其中的短直线聚类分组以排除干扰,最后再从剩下线段中提取并筛选出平行线以完成长直线目标检测。实验表明,这种方法对复杂背景下的遥感影像中的线状目标有良好的检测效果。
[Abstract]:Linear target detection is an important part of artificial target recognition in remote sensing image. The key technology of linear target detection is how to extract the long and straight edge of target from background effectively. Hough transform is a classical method to detect straight line from remote sensing image, but the picture size of remote sensing image is large. The background is complex and the standard Hough transform can detect a large number of short lines, which affects the detection of useful targets. In this paper, an improved probabilistic Hough transform method is proposed. Firstly, the edge of each sub-image is detected by Canny operator, and then the lines in each sub-image are detected by Hough transform. Finally, parallel lines are extracted from the remaining line segments to complete the long line target detection. Experiments show that this method can detect linear targets in remote sensing images with complex background.
【作者单位】： 北京理工大学光电成像技术与系统教育部重点实验室;北京理工大学深圳研究院;
【基金】：北京自然科学基金项目(4152045)资助
【分类号】：TP751

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2117766