基于稀疏表示分类的人工地物目标检测

发布时间：2021-04-29 03:15

　　针对遥感图像中人工地物目标复杂性和多样性的问题,提出了一种基于稀疏表示分类的人工地物目标检测方法。根据遥感图像的特点,首先,在冗余Contourlet变换域中对遥感图像进行了预处理,降低了噪声的干扰;其次,研究了高效的特征提取方法,通过在冗余Contourlet多级分解中引入最优基函数选择策略,计算出遥感图像的旋转不变纹理特征和基于低频的强度特征,并与遥感图像中的分形误差特征进行组合,得出复合特征向量;最后,利用稀疏表示分类方法对提取出的组合特征进行处理,完成了人工地物目标分类,并且利用数学形态学操作对分类的结果进行了优化。实验结果表明,该方法对人工地物目标检测具有较好的鲁棒性和准确性。 

【文章来源】：控制工程. 2020,27(12)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于改进控制标记符分水岭的牙体硬组织分割[J]. 金茜,汪伟.  计算机应用研究. 2018(11)
[2]遥感卫星影像K-SVD稀疏表示去噪[J]. 夏琴,邢帅,马东洋,莫德林,李鹏程,葛忠孝.  遥感学报. 2016(03)



本文编号：3166728