MRELBP特征、Franklin矩和SVM相结合的遥感图像建筑物识别方法

作者：周建伟; 吴一全^*

来源：测绘学报, 2020, 49(03): 355-364.

• 遥感图像
• 建筑物区域识别
• MRELBP特征
• Franklin矩
• 支持向量机
• 布谷鸟搜索算法

为了进一步提高遥感图像建筑物区域的识别精度,提出了一种基于中值稳健扩展局部二值模式(median robust extended local binary pattern,MRELBP)、Franklin矩和布谷鸟优化支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。首先,通过MRELBP特征算子计算图像块的纹理特征向量,并根据Franklin矩得到形状特征向量,组合图像块的纹理特征向量和形状特征向量得到综合特征向量;然后,利用训练样本对SVM进行训练,同时由布谷鸟搜索算法对SVM的核函数参数和惩罚因子进行优化;最后,通过训练好的SVM得到建筑物区域识别结果。通过30组试验的结果表明,与基于三原色(red green blue,RGB)和SVM的分类方法、基于LBP和SVM的分类方法、基于Zernike矩和SVM的分类方法相比,本文提出的方法所识别的遥感图像建筑物区域准确度更高。

• 单位
  电子信息工程学院; 城市空间信息工程北京市重点实验室; 南京航空航天大学