一种基于概率Hough变换的遥感图像中线目标检测新方法

线状目标检测是遥感图像中人造目标识别的重要环节,其技术关键是如何有效地从背景中提取目标的长直边缘。Hough变换是从图像中检测直线的经典方法,但遥感影像的画幅大、背景复杂,标准的Hough变换会检测出大量短直线而影响对有用目标的检测效果。本文提出了一种改进的概率Hough变换方法,首先对原始遥感影像分块,利用Canny算子检测出每个子图像的边缘,再通过Hough变换检测出每个子图中的直线,并对其中的短直线聚类分组以排除干扰,最后再从剩下线段中提取并筛选出平行线以完成长直线目标检测。实验表明,这种方法对复杂背景下的遥感影像中的线状目标有良好的检测效果。