发明名称 |
一种遥感图像目标识别方法 |
摘要 |
本发明公开了一种遥感图像目标识别方法,包括:在训练图像集每幅训练图像的每个像素处分别提取外观特征;利用训练图像的外观特征和类型标注构造目标‑背景有序语义对,并学得到目标‑背景语义模型;利用训练图像的外观特征和类型标注构造目标类型有序语义对,并学得到目标类型语义模型;在测试图像中的每个像素处分别提取外观特征;利用测试图像的外观特征构造目标‑背景有序语义对,并利用所述目标‑背景语义模型提取所述测试图像中的目标区域;对测试图像目标区域的外观特征构造目标类型有序语义对,利用所述目标类型语义模型判定目标类型。本发明提高了目标与背景及不同类型目标间的可分性,可广泛应用于灾害监测、目标侦察等诸多领域中。 |
申请公布号 |
CN105893945A |
申请公布日期 |
2016.08.24 |
申请号 |
CN201610188097.2 |
申请日期 |
2016.03.29 |
申请人 |
中国科学院自动化研究所 |
发明人 |
霍春雷;潘春洪;周志鑫 |
分类号 |
G06K9/00(2006.01)I;G06K9/46(2006.01)I |
主分类号 |
G06K9/00(2006.01)I |
代理机构 |
中科专利商标代理有限责任公司 11021 |
代理人 |
钟文芳 |
主权项 |
一种遥感图像目标识别方法,其特征在于,该方法包括以下步骤:步骤S1,在训练图像集每幅训练图像的每个像素处分别提取外观特征;步骤S2,利用训练图像的外观特征和类型标注构造目标‑背景有序语义对,并学习得到目标‑背景语义模型;步骤S3,利用训练图像的外观特征和类型标注构造目标类型有序语义对,并学习得到目标类型语义模型;步骤S4,在测试图像中的每个像素处分别提取外观特征;步骤S5,利用测试图像的外观特征构造目标‑背景有序语义对,并利用所述目标‑背景语义模型提取所述测试图像中的目标区域;步骤S6,对测试图像目标区域的外观特征构造目标类型有序语义对,利用所述目标类型语义模型判定目标类型。 |
地址 |
100190 北京市海淀区中关村东路95号 |