發(fā)布時間：2017-07-28 17:25

  本文關鍵詞：基于圖像對稱性的車輛遙感識別

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【摘要】：遙感圖像中車輛俯視圖像具有鏡像對稱的特點,會導致圖像中存在重復的特征。針對這種情況,提出一種優(yōu)化選取Haar-like特征進行車輛識別的方法。在檢測窗口中,選取2類特征:在檢測窗口上半部分提取所有的矩形特征;在原檢測窗口中,只使用對稱于窗口對稱軸、且描述上下部分差異的矩形特征,該方法既能充分表達圖像的信息,又減少了重復的特征。從訓練樣本的灰度圖和飽和度圖中提取這些特征,訓練級聯(lián)分類器,其中每一層采用適應性提升(adaptive boosting,Ada Boost)算法訓練強分類器。實驗結果表明,上述方法能大幅度降低特征數量,提高檢測速度,同時具有很好的識別效果。
【作者單位】： 湖南華諾星空電子技術有限公司;湘潭大學信息工程學院;
【關鍵詞】： 高分辨率衛(wèi)星圖像 車輛識別 對稱圖像 Ada Boost算法
【分類號】：TP751
【正文快照】： 0引言隨著社會經濟的不斷發(fā)展,對城市交通運輸能力的要求越來越高,對交通狀況信息的快速獲取也變得越來越重要。與傳統(tǒng)地面?zhèn)鞲衅飨啾?使用衛(wèi)星遙感圖像獲取道路車輛信息具有很多優(yōu)越性,目前已有一些這方面的研究。余勇等[1]使用形態(tài)學方法對圖像進行預處理,利用形態(tài)神經網絡，

本文編號：585195