基于多特征融合的光学遥感图像目标分类算法研究

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4、6年03月01日论文答辩日：2016年03月12日沈阳航空航天大学2016年03月SHENYANGAEROSPACEUNIVERSITYTHESISFORMASTER’SDEGREERESEARCHONMULTI-FEATUREBASEDTARGETCLASSFICATIONANDRECOGNITIONALGORITHMFOROPTICALREMOTESENSINGIMAGECandidate：NingliQinSupervisor：XiaofeiJiSpecialty：DetectionTechnologyandAuto

5、maticEquipmentDate:March,2016沈阳航空航天大学硕士学位论文摘要基于光学遥感图像的目标检测与分类识别是图像处理和模式识别领域一个重要的研究热点问题，目前单一目标的分类识别已经取得一定的成果，然而对于现实场景中多目标共存的情况还存在着单一特征表示不充分、特征适应性较差、识别准确性不高等问题，本文针对以上问题提出了一种新的基于多特征的光学遥感图像目标分类算法框架。具体研究内容如下：针对目前特征的表示方法对于目标旋转的适应性较差的问题，提出了一种新的分层BoF-SIFT特征对遥感图像目标进行表示，该特征

6、综合利用了SIFT特征具有的平移、缩放和旋转适应性、BoF特征直观的表示形式以及分层特征对分布信息的细节描述能力，采用SVM识别算法和AdaBoost识别算法对特征的表示能力进行了大量的测试，验证了该特征的有效性。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分层的BoF-SIFT特征、改进后的SC形状特征和Hu不变矩特征；其次设计了一种多特征决策级融合的策略实现多目标分类。经多次实验表明该算法对光学遥感图像多目标有较好的分类识别

7、性能。从实际应用角度出发，结合以上研究成果，提出并实现了一个可行的基于遥感图像的多目标分割与识别算法框架，可以实现遥感图像中多目标的自动检测与分类识别，该框架的功能可操作性强，具有一定的实际应用意义。关键词：光学遥感图像；分层的BoF-SIFT特征；SVM；决策级融合；算法框架I沈阳航空航天大学硕士学位论文AbstractTargetdetectionandrecognitionbasedonopticalremotesensingimageisoneofthemostactiveresearchtopicsinthefi

8、eldofimageprocessingandpatternrecognition.Currentlytheclassificationandrecognitionbasedonsingletargethasachievedsomesuccesses,butsomeproblemshaveemerged