基于同心圆周滤波器与联合稀疏的高分遥感目标检测方法

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在遥感目标检测中,遥感图像背景复杂,目标相较于遥感图像而言尺寸过小,且目标本身尺度多样化,因此遥感目标检测是一项具有很大挑战的任务。本文提出一种基于同心圆周滤波器与联合稀疏的遥感目标检测算法。该算法受霍夫变换启发,对圆周滤波器进行了改进,通过同心圆周之间的共线关系,对目标的角度信息进行了统计分析;并参考SIFT算法中的做法,以此作为旋转凭据,使得后续特征提取具备旋转不变性,提高联合稀疏分类性能;最终在DOTA数据集上验证了召回率的提升。
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