文献类型：期刊文章

作　　者：安鹏飞[1,2] 王霞[1] 王蒙军[1]

机构地区：[1]河北工业大学信息工程学院 [2]中国人民解放军93658部队

出　　处：《电视技术》

基　　金：河北省高等学校科学技术研究青年基金项目(2010121)

年　　份：2014

卷　　号：38

期　　号：15

起止页码：37-40

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2011、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、核心刊

摘　　要：为提高阴影检测精度,采用基于极限学习机的遥感影像阴影检测方法,将纹理特征的能量、熵、对比度和逆差距4个指数作为输入特征向量训练学习机模型,实现阴影区域的检测。实验结果表明,当纹理窗口大小为4×4,步长为1时,能够将阴影区域较好地检测出来。该方法能够克服阈值法的地物错检问题以及反复选取阈值的缺点,并解决了神经网络及支持向量机多参数选取困难的问题,有效地提高了阴影区域检测速度和精度,具有较好的鲁棒性和泛化性能,综合性能优于阈值法、神经网络和支持向量机。

关 键 词：阴影检测  纹理特征 极限学习机 支持向量机 神经网络

分 类 号：TP75]