基于统计混合模型的遥感影像阴影检测

摘要：

为提高阴影检测精度,提出一种新的遥感影像阴影检测方法一将径向基函数神经网络构建的混合模型(称作SMM-RBFNN)应用于遥感影像阴影检测.灰度共生矩阵中的能量、熵、对比度和逆差矩4种统计特征量作为混合模型的输入特征矢量,采用类“期望-最大化”算法(类EM)进行参数估计,训练检测器实现阴影检测.对多幅带有浓厚阴影的遥感影像进行实验,结果表明所提出的方法明显优于传统的高斯背景法和直方图阈值法,能够较好地解决强反射性地物漏检和水体错检问题,能够克服基于阈值思想的检测法需要反复实验选取阈值的缺点.

关键词：阴影检测、径向基函数神经网络、混合模型、纹理特征

所属期刊栏目：15

分类号：TP751(遥感技术)

资助基金：National Nature Science Foundation China No.90820010,No.60911130513国家自然科学基金90820010,60911130513

在线出版日期：2011-12-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：778-791