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Haar-like特征在稀疏建筑物检测中的应用

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【作者】 张夏肖启芝许凯霍佳媛

【Author】 ZHANG Xia;XIAO Qizhi;XU Kai;HUO Jiayuan;Faculty of Information Engineering,China University of Geosciences (Wuhan);

【通讯作者】 肖启芝;

【机构】 中国地质大学(武汉)信息工程学院

【摘要】 以高原无人区稀疏建筑物为研究对象,将Hough变换、Haar-like特征与AdaBoost算法相结合构造强分类器,利用高分辨率遥感影像快速精确地从无人区检测出固定稀疏建筑物。首先对影像进行边缘检测、Hough变换的直线提取与几何旋转校正,将实际可能是任何角度的建筑物旋转成水平或垂直状态,再将旋转后图像提取Haar-like特征后利用AdaBoost算法进行分类。实验证明,该算法原理简单,能有效解决仅用Haar-like特征精度不适应建筑物角度多变的问题,说明了Hough变换直线特征提取与Haar-like矩形特征提取多角度稀疏建筑物的可行性,为快速精确检测无人区的稀疏建筑物提供了新思路。

【基金】 地理国情监测国家测绘地理信息局重点实验室开放研究基金(2016NGCM09)
【所属期刊栏目】 技术研究 (2020年03期)
  • 【DOI】10.14188/j.2095-6045.2018180
  • 【分类号】TP751;P237
  • 【被引频次】1
  • 【下载频次】27
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