利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

摘要：

线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤.利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法.采用K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果.利用QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势.

关键词：稀疏分解、过完备字典、线状特征检测、高分辨率遥感图像、自适应阈值

所属期刊栏目：39

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：The National Natural Science Foundation of China,No.40801166; the National High Technology Research and Development Program of China863 Program,No.2008AA12Z106.国家自然科学基金资助项目40801166;国家863计划资助项目2008AA12Z106.

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：913-917