Haar-like特征在稀疏建筑物检测中的应用

以高原无人区稀疏建筑物为研究对象,将Hough变换、Haar-like特征与AdaBoost算法相结合构造强分类器,利用高分辨率遥感影像快速精确地从无人区检测出固定稀疏建筑物。首先对影像进行边缘检测、Hough变换的直线提取与几何旋转校正,将实际可能是任何角度的建筑物旋转成水平或垂直状态,再将旋转后图像提取Haar-like特征后利用AdaBoost算法进行分类。实验证明,该算法原理简单,能有效解决仅用Haar-like特征精度不适应建筑物角度多变的问题,说明了Hough变换直线特征提取与Haar-like矩形特征提取多角度稀疏建筑物的可行性,为快速精确检测无人区的稀疏建筑物提供了新思路。