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1、航天返回与遥感第35卷第5期88SPACECRAFTRECOVERY&REMOTESENSING2014年10月基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测1,21,21,2姚远姜志国张浩鹏(1北京航空航天大学宇航学院,北京100191)(2数字媒体北京市重点实验室,北京100191)摘要在大量航空航天遥感图像中,快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位,在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点,针对飞机目标的特征,文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔(Haar)特征的底层AdaBoost分类器快速去除
2、大部分非目标区域;然后用基于梯度方向直方图(HistogramofOrientedGradient,HOG)特征的顶层支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明,层次化分类器在保证较高检测率的前提下,大大降低了虚警率,可以有效解决遥感图像飞机检测问题。关键词飞机目标图像特征检测层次化分类器航天遥感中图分类号:TP391.4文献标志码:A文章编号:1009-8518(2014)05-0088-07DOI:10.3969/j.issn.1009-8518.201
3、4.05.012AircraftDetectioninRemoteSensingImageBasedonHierarchicalClassifiers1,21,21,2YAOYuanJIANGZhiguoZHANGHaopeng(1SchoolofAstronautics,BeihangUniversity,Beijing100191,China)(2BeijingKeyLaboratoryofDigitalMedia,Beijing100191,China)AbstractQuickfindingandcountingaircraftobj
4、ectsandacquiringtheiraccuratepositionsinanumberofspaceandaviationremotesensingimages,areofgreatsignificancebothinmilitaryandcivilianapplica-tions.Accordingtothecharacteristicsofremotesensingimagesandthefeaturesofaircraftobjects,anewmethodisdesignedforaircraftdetectioninremo
5、tesensingimageswhichmakesuseofthehierarchicalclassi-fiers.Firstly,bottomAdaBoostclassifiersbasedonHaarfeaturesareusedtoquicklyfilteroutmostofthenon-aircraftareas.ThentopSVM(SupportVectorMachine)classifiersbasedonHOG(HistogramofOrientedGradient)featuresareappliedforfinerecog
6、nition.Theexperimentalresultsinremotesensingimagedatasetwiththeresolutionof1mshowthathierarchicalclassifierscangreatlyreducethefalsealarmratewithhighdetectionrate,sothismethodcaneffectivelysolvetheproblemofaircraftdetectioninremotesensingimage.Keywordsaircraftobject;imagefe
7、aturedetection;hierarchicalclassifiers;spaceremotesensing0引言[1]随着遥感技术的发展,高分辨遥感图像可以提供越来越丰富的空间和上下文信息,充分利用这些[2-5]信息,可以对存在于遥感图像复杂背景中的各类目标,如车辆、房屋、油库、飞机等进行检测。其中,飞机作为一种重要的检测目标,在高分辨率遥感图像中,对其进行精确定位和统计,在军事和民用方面收稿日期:2014-05-27第5期姚远等:基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测89都具有重要的价值。因此,不论从目标检测算法的理论研究角度出发,
8、还是考虑飞机目标检测的实际应用意义,都需要研究遥感图像中飞机目标的检测问题。近年来,国内外很多学者对遥感图像飞机目标检测开展了研究。文献[6]利用飞机在遥感图像中的
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