一种基于条件随机场模型的高分辨率遥感图像机场检测方法

摘要

本发明涉及一种基于条件随机场模型的高分辨率遥感图像机场检测方法，实现过程为：首先提取高分辨率遥感图像的dense SIFT特征，求取dense SIFT特征在过完备字典上的稀疏编码，然后在每一个稀疏编码的4邻域范围内建立4连通图，在4连通图上建立条件随机场模型，根据由Max‑margin算法学得到条件随机场模型参数，由LBP算法推理出每一个稀疏编码属于机场目标的概率值，从而得到机场目标概率图，最后对机场目标概率图进行阈值分割，便可得到机场检测结果。本发明在高分辨遥感图像中进行机场检测，具有准确率高，虚警率低的优点，具有很高的应用价值。

主权项

一种基于条件随机场模型的高分辨率遥感图像机场检测方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1:提取高分辨率遥感图像的dense SIFT特征x，对提取出的dense SIFT特征采用efficient sparse coding算法进行学习得到过完备字典D，求取dense SIFT特征x在过完备字典D上的稀疏编码s(x,D)；步骤2:以每一个稀疏编码s(x,D)作为顶点，在顶点的4邻域范围内建立4连通图G，在4连通图G上建立条件随机场模型；步骤3：给定条件随机场模型参数，由LBP算法推理出每一个稀疏编码s(x,D)属于机场的概率值，得到机场目标概率图；步骤4：采用自适应阈值分割方法对机场目标概率图进行分割，得到机场检测结果。