结构森林与Hough变换结合的海天线检测方法

"基于结构森林边缘检测和Hough变换的海天线检测" 海天线在海洋环境图像中是一个至关重要的特征，对于区分海空边界、海陆分界以及目标检测具有重大意义。针对这一问题，本文提出了一种创新的海天线检测方法，它巧妙地结合了结构森林的快速边缘检测技术与概率Hough变换。 首先，为了减少海面波纹、光照反射等局部纹理对图像的影响，采用高斯低通滤波器进行预处理。这种滤波能够平滑图像，消除高频噪声，使得后续处理更加准确。接下来，利用预先训练好的结构化随机森林模型对每个像素进行分析。结构化随机森林是一种集成学习方法，由多棵决策树组成，能够高效地进行边缘检测，为每个像素赋予边缘或非边缘的二值标签。 然后，通过概率Hough变换来拟合图像中的直线，这是检测海天线的关键步骤。Hough变换能有效地处理由于光照不均、图像噪声等因素导致的边缘断裂，它将图像空间中的直线参数化为Hough空间的点，通过累积投票找到最显著的直线，即海天线。 实验结果显示，该方法能够有效地忽略局部干扰边缘，增强边界提取，对于复杂海天背景下的海天线检测表现出良好的鲁棒性，具有较高的检测精度。这种方法的优点在于，结合了结构森林的高效性和Hough变换的抗干扰能力，能在保持计算效率的同时提高检测的准确性。 关键词：海天线检测；结构化随机森林；决策树；边缘检测；Hough变换 中图分类号：TP242.62 文献标志码：A 文章编号：1007-2861(2017)01-0047-09 总结来说，这项研究为海天线检测提供了一个新的解决方案，通过结合两种强大的图像处理技术，提高了在复杂环境中的海天线识别效果，对于海洋监测、船舶导航等领域具有实际应用价值。