基于类内共享特征模型的多类遥感图像目标识别方法研究

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基于类内共享特征模型的多类遥感图像目标识别方法研究

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毕业论文范文题目：基于类内共享特征模型的多类遥感图像目标识别方法研究，论文范文关键词：基于类内共享特征模型的多类遥感图像目标识别方法研究
基于类内共享特征模型的多类遥感图像目标识别方法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：随着卫星光学成像分辨率的提高,遥感图像可提供更多的目标细节信息,同时可进行识别的目标种类也越来越多,这就需要更高效更可靠的算法对多类目标实现检测识别。本论文以提高遥感图像中多类目标识别效率为目的,提取多类目标的特征,建立基于（文章此处忽略..）共享特征的多类目标的特征模型,并研究了多类目标的识别方法,其中多类目标包括机场、港口、桥梁、公路枢纽、铁路编组站、岛屿和油库等。首先,将提取的简单特征通过组合构成图像基元,如平行线、L联结等,并联合结构信息有效描述目标,然后（本文此处忽略..）使用AdaBoost方法进行特征选择,分析不同特征对分类的贡献,使得到的目标特征模型更稳定。其次,通过对感兴趣目标进行特征分析,加入了多分辨率和特征量化的思想,并结合各类目标的显著性特征和多类目标的共享特征,从而建立多类目标（此处忽略..）的特征模型。感兴趣目标的空间大小差异巨大,所具有的稳定有效特征不同,因此,在实际识别过程中将其分为多个子类,每个子类具有共享特征。最后,本文提出了一种基于共享特征模型的多类目标识别算法。优先采用显著性强、稳定性高、分类能力强（略..）的特征,同时结合共享特征进行多级多类目标检测识别。该算法加入了目标上下文的场景信息,并通过线段密度分布获取图像中的感兴趣区域,能提高多类目标检测识别的计算效率。实验表明,该算法可以有效的实现对多类遥感图像目标的检测识别。

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