基于层次化分类器的遥感图像飞机目标检测

摘要：

在大量航空航天遥感图像中，快速发现和统计飞机目标并对其进行准确定位，在军事和民用方面均具有重要意义。结合遥感图像特点，针对飞机目标的特征，文章设计了一种基于层次化的分类器的遥感图像飞机目标检测方法。首先用基于哈尔（Haar）特征的底层AdaBoost分类器快速去除大部分非目标区域；然后用基于梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradient，HOG）特征的顶层支持向量机（Support Vector Machine，SVM）分类器进行精细检测。在分辨率为1m的遥感图像数据集上的实验结果表明，层次化分类器在保证较高检测率的前提下，大大降低了虚警率，可以有效解决遥感图像飞机检测问题。

关键词：飞机目标、图像特征检测、层次化分类器、航天遥感

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-11-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：88-94