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| 基于改进SURF的遥感图像目标识别 | |
| 引用本文： | 闫敬文,王宏志,林哲,张宗念.基于改进SURF的遥感图像目标识别[J].扬州大学学报(自然科学版),2018(3). |
| 作者姓名： | 闫敬文 王宏志 林哲 张宗念 |
| 作者单位： | 汕头大学工学院;汕头职业技术学院计算机系;广东省大数据分析与处理重点实验室;东莞理工学院电子工程与智能化学院 |
| 摘 要： | 针对目前遥感图像背景复杂信息量大,导致目标识别过程中特征检测准确率低,特征匹配识别时间长等问题,提出一种基于改进SURF(speeded-up robust features)算法的目标识别方法.该方法采用Grab Cut算法对目标模板进行分割,通过高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)进行初始化以达到能量最小化分割,并通过快速Hessian矩阵进行特征检测,采用欧式距离完成匹配识别.实验结果表明:使用改进算法进行遥感图像目标识别,能有效去除冗余特征点,提高算法的识别精度和运算速度. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |