Hough森林算法在遥感影像目标检测中的应用与优化

"这篇研究论文由况小琴、桑农和王润民撰写，发表于《测绘通报》2014年S0期，探讨了基于Hough森林算法的遥感影像目标检测方法，旨在解决遥感影像目标检测中的虚警问题。论文提出将级联Adaboost算法与改进的Hough森林算法结合，提高检测效率和准确性。" 这篇研究关注的是遥感影像中的目标检测，特别是针对飞机等目标的识别。在遥感影像分析中，由于目标训练样本有限和影像尺寸大，直接应用级联式Adaboost算法可能导致大量误报。Adaboost是一种弱分类器集成的强学习算法，常用于人脸检测等目标检测任务，但在遥感影像中，其性能受到限制。 Hough森林算法是另一种目标检测方法，它在处理直线、圆等形状检测时表现出色，因为它能有效地寻找图像中特定形状的实例。然而，直接在遥感影像上应用Hough投票机制会消耗大量计算资源。为此，论文提出了一个混合策略：首先使用级联Adaboost算法快速定位候选目标区域，然后利用改进的Hough森林算法对这些候选区域进行二次筛选。 在二次筛选阶段，由于已经确定了潜在的目标位置，可以避免对整个图像进行投票，只针对候选区域评估目标存在的可能性，从而显著减少了计算量。实验结果证实，这种结合方法能够有效地剔除虚假目标，同时保持了检测过程的时间效率。 关键词包括遥感图像、目标检测、级联式分类器（Adaboost）以及Hough森林算法，这表明该研究主要集中在遥感图像处理领域的计算机视觉技术，尤其是提高目标检测的准确性和速度。 根据中图分类号"TP751"，该研究属于信息技术和计算机科学的范畴，文献标识码"A"则表明这是一篇原创性的学术研究文章。文章编号"0494-0911(2014)S0-0112-04"是该论文在期刊中的唯一标识，便于后续引用和检索。 这篇研究通过结合Adaboost级联分类器和优化的Hough森林算法，为遥感影像的目标检测提供了一个更高效、更精确的解决方案，对于遥感数据分析领域具有重要的理论和实践价值。