技术总结
本发明涉及一种基于改进的层次化显著模型的遥感目标检测方法，其步骤为：①将输入图像进行超像素分割；②提取输入图像中每个超像素的底层特征，构造全局信息集与背景信息集；③学习每个超像素与背景信息集间的特征相似度，提取出潜在目标特征图；④生成机场和油罐目标的目标特征图；⑤融合潜在目标特征图和目标特征图生成层级显著图；⑥利用LDA定义自适应学习的结束准则，若满足条件执行⑧，否则执行⑦；⑦利用层级间的反馈机制，将层级显著图作为增强因子对当前层输入图像进行增强，将增强后的图像作为下一层学习的输入图像，执行①，开始新一层的学习；⑧将步骤⑤当前层的层级显著图作为最终显著图，确定目标位置及类别标签，完成遥感目标检测。
技术研发人员：赵丹培;马媛媛;姜志国;谢凤英;史振威;张浩鹏
受保护的技术使用者：北京航空航天大学
文档号码：201710115840
技术研发日：2017.03.01
技术公布日：2017.06.30