隨著遙感技術和計算機技術的飛速發(fā)展,遙感圖像的采集變得越來越容易,遙感圖像中的物體特征識別及檢測變得越來越重要,直線是圖像中物體基本的特征之一,研究圖像中直線的檢測算法對計算機視覺和模式識別具有重要意義。遙感圖像中的直線道路信息是遙感圖像分析中非常重要的地理信息,因此研究關于直線道路檢測的算法已經成為國內外遙感領域的重點。Hough變換作為直線特征提取的比較典型的算法,已經在許多應用系統(tǒng)中獲得很好的應用。Hough變換實質上是把數(shù)字圖像空間中有一定關系的像素點進行聚類,具有很好的魯棒性,可以很好的解決直線特征提取的問題。本文面向直線特征提取,針對Hough變換算法,主要做了以下工作:1.提出了基于字典學習的Hough變換算法。該算法基于Hough變換的映射關系和Radon變換的變換公式,利用字典學習的方法近似Radon變換,把Radon變換轉換成一個線性變換,實現(xiàn)大量圖像Radon變換的并行運算,使得我們算法的計算效率較于Radon變換有了很大提高。本章在一個比較常用的數(shù)據(jù)庫RSSCN7上進行了大量的實驗,實驗表明本章的算法優(yōu)于傳統(tǒng)的Hough變換、Radon變換。2.提出了基于正則化... 

【文章來源】：中國石油大學(華東)山東省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 引言
    1.1 研究背景及意義
    1.2 Hough變換算法
        1.2.1 Hough變換的提出
        1.2.2 Hough變換的理論分析
        1.2.3 Hough變換研究現(xiàn)狀
        1.2.4 Hough變換存在的問題
    1.3 本文工作及結構安排
第2章 相關概念及理論
    2.1 Radon變換
    2.2 線性回歸
        2.2.1 線性模型
        2.2.2 線性回歸
        2.2.3 多元線性回歸
    2.3 字典學習
        2.3.1 嵌入式選擇與L1 正則化
        2.3.2 字典學習理論
    2.4 正則化函數(shù)(regularization)
        2.4.1 正則化的作用
        2.4.2 正則化函數(shù)
    2.5 多視角學習
        2.5.1 多視角數(shù)據(jù)來源
        2.5.2 多視角學習準則
    2.6 本章小結
第3章 基于字典學習的Hough變換算法
    3.1 引言
    3.2 相關工作介紹
        3.2.1 Radon變換算法
        3.2.2 逆Radon變換
    3.3 基于字典學習的Radon變換算法
        3.3.1 算法描述
        3.3.2 算法優(yōu)點
    3.4 實驗結果與分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)庫介紹與預處理
        3.4.2 實驗結果描述與分析
    3.5 本章小結
第4章 基于正則化的多視角字典學習的Hough變換算法
    4.1 引言
    4.2 相關算法工作介紹
        4.2.1 Radon變換及相關算法
        4.2.2 L1 范數(shù)正則化
    4.3 基于正則化的多視角字典學習的Radon變換算法
    4.4 實驗結果及分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)庫介紹
        4.4.2 實驗結果及分析
    4.5 本章小結
總結與展望
參考文獻
攻讀碩士學位期間取得的學術成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3195751