陳任， 黃輝先， 譚媛， 王程嘯

(1.湖南華諾星空電子技術(shù)有限公司,長(zhǎng)沙 410205； 2.湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院,湘潭 411105)

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基于圖像對(duì)稱性的車輛遙感識(shí)別

陳任1,2， 黃輝先2， 譚媛2， 王程嘯2

(1.湖南華諾星空電子技術(shù)有限公司,長(zhǎng)沙 410205； 2.湘潭大學(xué)信息工程學(xué)院,湘潭 411105)

遙感圖像中車輛俯視圖像具有鏡像對(duì)稱的特點(diǎn)，會(huì)導(dǎo)致圖像中存在重復(fù)的特征。針對(duì)這種情況，提出一種優(yōu)化選取Haar-like特征進(jìn)行車輛識(shí)別的方法。在檢測(cè)窗口中，選取2類特征： 在檢測(cè)窗口上半部分提取所有的矩形特征； 在原檢測(cè)窗口中，只使用對(duì)稱于窗口對(duì)稱軸、且描述上下部分差異的矩形特征，該方法既能充分表達(dá)圖像的信息，又減少了重復(fù)的特征。從訓(xùn)練樣本的灰度圖和飽和度圖中提取這些特征，訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類器，其中每一層采用適應(yīng)性提升(adaptive boosting,AdaBoost)算法訓(xùn)練強(qiáng)分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，上述方法能大幅度降低特征數(shù)量，提高檢測(cè)速度，同時(shí)具有很好的識(shí)別效果。

高分辨率衛(wèi)星圖像； 車輛識(shí)別； 對(duì)稱圖像； AdaBoost算法

0 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，對(duì)城市交通運(yùn)輸能力的要求越來(lái)越高，對(duì)交通狀況信息的快速獲取也變得越來(lái)越重要。與傳統(tǒng)地面?zhèn)鞲衅飨啾?，使用衛(wèi)星遙感圖像獲取道路車輛信息具有很多優(yōu)越性，目前已有一些這方面的研究。余勇等[1]使用形態(tài)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，利用形態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)車輛目標(biāo)。鄭宏等[2]將車輛檢測(cè)過(guò)程視為抗體檢測(cè)抗原過(guò)程，使用抗體網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化訓(xùn)練樣本，訓(xùn)練和檢測(cè)車輛。吳小波等[3]采用背景迭代搜索算法，利用目標(biāo)和背景間的局部差異對(duì)車輛初步定位； 再使用動(dòng)態(tài)雙峰閾值分割方法提取道路，取兩者交集得到車輛識(shí)別結(jié)果。李世武等[4]基于自反饋模板提取方法，從待識(shí)別圖像中提取模板，用模板匹配算法識(shí)別車輛。秦彥光[5]使用紋理特征和支持向量機(jī)進(jìn)行道路網(wǎng)和車輛識(shí)別。曹天揚(yáng)等[6]使用閾值分割分離深色車和淺色車，再分別從道路中提取車輛。觀察遙感圖像中的車輛目標(biāo)，可以發(fā)現(xiàn)車輛影像都是關(guān)于車輛中軸左右對(duì)稱的，在這種情況下，對(duì)稱軸兩邊的許多細(xì)節(jié)信息重復(fù)。對(duì)于一些基于局部特征的特征提取方法來(lái)說(shuō)會(huì)遇到重復(fù)特征問(wèn)題； 但以往的研究都是把車輛作為一個(gè)整體，并沒(méi)有注意到重復(fù)特征的存在。針對(duì)車輛遙感圖像對(duì)稱的特點(diǎn)，本文提出一種優(yōu)化選取Haar-like特征的方法，并采用適應(yīng)性提升(adaptive boosting,AdaBoost)算法訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類器(cascade classifier)，旨在降低特征數(shù)量、提高訓(xùn)練速度、改進(jìn)車輛識(shí)別效果。

1 遙感圖像中的車輛特征提取

1.1 Haar-like特征

1.1.1 基本概念

Haar-like特征是一種矩形特征，最初由Papageorgiou等[7]提出； 因其原理類似Haar小波，故被稱為Haar-like特征。Viola等[8]提出一種采用AdaBoost分類器的快速檢測(cè)方法，使用了5種形態(tài)的Haar-like特征(圖 1中(a)―(e))。圖1中，(a)、(b)分別指示垂直和水平方向的邊緣信息，(c)、(d)分別指示垂直和水平方向的直線特征，(e)指示對(duì)角線方向的特征，(f)指示中心特征。

(a) 垂直方向邊緣(b) 水平方向邊緣(c) 垂直方向直線(d) 水平方向直線(e) 對(duì)角線方向特征(f) 中心特征

Haar-like特征使用類似圖 1中的矩形組合作為特征模板，每個(gè)特征的特征值計(jì)算方法為： 分別統(tǒng)計(jì)白色區(qū)域和黑色區(qū)域的像素之和，然后兩者相減。其計(jì)算公式[9]為

(1)

式中：i為模板中的第i個(gè)矩形塊；n為模板中包含的矩形數(shù)量；RectSum(ri)為第i個(gè)矩形的像素和；ωi為第i個(gè)矩形的權(quán)值(黑色區(qū)域?yàn)樨?fù)，白色為正，黑色區(qū)域面積×黑色部分權(quán)值+白色區(qū)域面積×白色部分權(quán)值=0)。

1.1.2 積分圖

使用Haar-like檢測(cè)目標(biāo)時(shí)，需要計(jì)算特征包含的矩形區(qū)域內(nèi)大量像素的和，并且其中大部分都是重復(fù)計(jì)算。針對(duì)此問(wèn)題，通常使用積分圖(integral image)來(lái)加速計(jì)算。積分圖是一個(gè)與原始圖像大小相同的矩陣，其中每個(gè)元素的值等于原始圖像中左上角到這一點(diǎn)的像素之和(圖2)。

圖2 積分圖示例

建立積分圖后，可以方便地對(duì)任意矩形區(qū)域內(nèi)的像素求和，如圖 2中區(qū)域D的像素和為

IID=IIA+B+C+D-IIA+C-IIA+B+IIA=ii4-ii3-ii2+ii1，

(2)

式中：IIX為區(qū)域X內(nèi)的像素和；ii1，ii2，ii3，ii4分別為從頂點(diǎn)0到點(diǎn)1,2,3,4的像素和。

從式(2)可以看出，使用積分圖計(jì)算矩形區(qū)域內(nèi)的像素和，其運(yùn)算復(fù)雜度與區(qū)域大小無(wú)關(guān)，僅需取得矩形4個(gè)頂點(diǎn)的積分圖數(shù)值，計(jì)算非?？焖?，并且運(yùn)算耗時(shí)對(duì)任意矩形都是一樣的。

1.2 HSV色彩空間特征提取

道路區(qū)域的衛(wèi)星圖像常常存在各種各樣的干擾，比如周圍物體遮擋光線造成道路區(qū)域存在陰影，道路周圍樹木遮擋部分道路等。對(duì)這些圖像灰度化以后，有的車輛目標(biāo)便難以從背景中區(qū)分出來(lái)，需要考慮使用其他方法增強(qiáng)對(duì)車輛目標(biāo)的識(shí)別能力。

針對(duì)以上情況，本文使用色調(diào)-飽和度-亮度(hue-saturation-value,HSV)彩色空間提取圖像的色彩信息。將一些道路圖像變換為HSV圖像以后發(fā)現(xiàn)，對(duì)于包含陰影和樹木的道路區(qū)域、或者深色車輛的部分，從灰度圖中有時(shí)難以把車輛目標(biāo)與道路背景區(qū)分開(kāi)，而飽和度圖像能提供較好的識(shí)別度。因此，本文分別從灰度圖和飽和度圖中提取車輛圖像的特征。

1.3 基于圖像對(duì)稱性的特征優(yōu)化選取

圖3 對(duì)稱圖像

區(qū)域B的像素和可以由區(qū)域A及軸對(duì)稱矩形的像素計(jì)算得出，即

Sefgh=Sabgh-Scdef-Sabcd,

(3)

式中：Sefgh，Sabgh，Scdef和Sabcd分別為點(diǎn)e,f,g,h；a,b,g,h；c,d,e,f和a,b,c,d所圍成的矩形內(nèi)的像素和。

根據(jù)式(3)，可用完全處于對(duì)稱軸上方的Haar-like特征和對(duì)稱于檢測(cè)窗口對(duì)稱軸的特征替代對(duì)稱軸下方區(qū)域與之對(duì)稱位置的特征，即不再需要對(duì)稱軸下方的特征亦可達(dá)到與原來(lái)同樣的識(shí)別效果。

因此，本文使用2類特征： ①只檢測(cè)半個(gè)車身的特征。在檢測(cè)窗口上半部分提取所有的矩形特征； ②檢測(cè)車身對(duì)稱性的特征。在原檢測(cè)窗口中，只使用對(duì)稱于窗口對(duì)稱軸、且描述上下部分差異的矩形特征。第1類特征的生成，先將窗口高度減半，然后按照普通的方法生成所有Haar-like特征。第2類特征則只使用圖 1(b)(d)(e)(f)中的模板生成； 且放置特征矩形時(shí)，要求特征矩形的中點(diǎn)位于檢測(cè)窗口的對(duì)稱軸上。在這種情況下，用1種特征確定其矩形高度后，矩形的縱坐標(biāo)也就被唯一地確定(表 1)。

表1 第2類特征的生成

對(duì)32像素×14像素的檢測(cè)窗口，如果使用傳統(tǒng)方式提取特征，特征數(shù)量為103 411個(gè)； 使用基于對(duì)稱性的方法提取特征，窗口內(nèi)2種類型的特征數(shù)量分別為26 047個(gè)和9 646個(gè)(表1)，共35 693個(gè)，數(shù)量大約是傳統(tǒng)方法的34.52%，意味著訓(xùn)練速度能提高到原來(lái)的3倍左右。另外，特征數(shù)量的減少也有利于在訓(xùn)練過(guò)程中增加訓(xùn)練使用的樣本數(shù)量(在3.2節(jié)中將對(duì)此做詳細(xì)說(shuō)明)。

2 車輛識(shí)別算法

2.1 AdaBoost算法

AdaBoost算法是Freund等[10-11]和Schapire等[12]參照在線分配算法提出的一種構(gòu)建準(zhǔn)確分類器的學(xué)習(xí)算法。Viola等[8]針對(duì)人臉識(shí)別設(shè)計(jì)了Haar-like特征，使用AdaBoost算法進(jìn)行分類，取得了很好的識(shí)別效果。AdaBoost算法的思想[13]是通過(guò)對(duì)樣本賦予權(quán)重，使樣本在訓(xùn)練過(guò)程中受到的重視程度不同； 訓(xùn)練分類器時(shí)，被錯(cuò)分的目標(biāo)會(huì)獲得更大的權(quán)重，分類正確的目標(biāo)的權(quán)重則會(huì)降低，從而在下一輪的訓(xùn)練中，分類器能更集中于對(duì)難分類目標(biāo)的識(shí)別。在每一輪的訓(xùn)練過(guò)程中，使用樣本權(quán)重訓(xùn)練弱分類器，并從中挑選最優(yōu)的弱分類器，最終由多個(gè)弱分類器組成1個(gè)強(qiáng)分類器。

本文弱分類器使用Haar-like特征構(gòu)成，即

(4)

式中：x為樣本；pi為方向指示符(用于統(tǒng)一不等號(hào)方向)，pi∈[-1,+1]；fi為第i個(gè)特征在樣本x上的特征值；θi為分類器的閾值。

對(duì)弱分類器的訓(xùn)練過(guò)程是尋找最優(yōu)的閾值，使得分類誤差最小。

2.2 級(jí)聯(lián)分類器的構(gòu)建

通常情況下，待檢測(cè)圖像中大部分區(qū)域是不包含車輛目標(biāo)的，所以在檢測(cè)過(guò)程中，先使用較小的運(yùn)算量來(lái)排除大部分非目標(biāo)區(qū)域，而對(duì)可能包含目標(biāo)的區(qū)域投入較多時(shí)間，可顯著提高檢測(cè)速度。在實(shí)際應(yīng)用中，一般將多個(gè)強(qiáng)分類器組合為級(jí)聯(lián)分類器。級(jí)聯(lián)分類器本質(zhì)上是一個(gè)退化的決策樹[14]，決策樹的每一層都是1個(gè)強(qiáng)分類器。在檢測(cè)過(guò)程中，檢測(cè)目標(biāo)從樹的頂層進(jìn)入，每經(jīng)過(guò)決策樹的一層就被分類一次，如果識(shí)別為目標(biāo)就繼續(xù)進(jìn)入下一層進(jìn)行檢測(cè)； 否則停止檢測(cè)過(guò)程，直接判定為負(fù)目標(biāo)。其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 級(jí)聯(lián)分類器結(jié)構(gòu)

對(duì)于一個(gè)級(jí)聯(lián)分類器，其誤檢率(負(fù)目標(biāo)被錯(cuò)誤判斷為正目標(biāo)的概率)為

(5)

式中：K為級(jí)聯(lián)分類器的層數(shù)；fi為第i個(gè)強(qiáng)分類器對(duì)所有樣本進(jìn)行分類的誤檢率。

類似地，級(jí)聯(lián)分類器的檢測(cè)率(正目標(biāo)被正確檢測(cè)的概率)為

(6)

式中：K為級(jí)聯(lián)分類器的層數(shù)；di為第i個(gè)強(qiáng)分類器對(duì)所有樣本進(jìn)行分類的正確檢測(cè)率。

訓(xùn)練級(jí)聯(lián)分類器時(shí)，首先確定需要達(dá)到的誤檢率F和檢測(cè)率D以及預(yù)計(jì)的分類器層數(shù)K； 然后根據(jù)式(5)和(6)求出每一層需要達(dá)到的誤檢率fmax和檢測(cè)率dmin，將F，fmax和dmin作為訓(xùn)練的輸入?yún)?shù)。本文采用文獻(xiàn)[8]中使用的級(jí)聯(lián)分類器的訓(xùn)練方法，即

1) 確定整體的誤檢率目標(biāo)Ftarget、每層最大誤檢率fmax和最小檢測(cè)率dmin；

2) 設(shè)定正樣本集Pos、負(fù)樣本集Neg和測(cè)試樣本集Test；

3) 賦值： 初始層數(shù)i=0，初始檢測(cè)率D0=1，初始誤檢率F0=1；

4)當(dāng)Fi>Ftarget：

①賦值：i=i+1；

②賦值： 第i層特征個(gè)數(shù)ni=0，前i層總誤檢率Fi=Fi-1，檢測(cè)率Di=Di-1；

③當(dāng)Fi>fmax·Fi-1：

i.賦值： ni=ni+1；

ii.使用Pos和當(dāng)前的Neg作為正負(fù)樣本集，用AdaBoost算法訓(xùn)練包含ni個(gè)弱分類器的強(qiáng)分類器；

iii.在Test上使用當(dāng)前的強(qiáng)分類器分類，評(píng)估Fi和Di；

iv.降低第i層強(qiáng)分類器的閾值，直到Di≥dmin·Di-1(同時(shí)會(huì)影響Fi)；

④若Fi>Ftarget，則使用當(dāng)前的級(jí)聯(lián)分類器對(duì)負(fù)目標(biāo)進(jìn)行分類，錯(cuò)分的目標(biāo)作為新的負(fù)樣本集Neg；

5) 訓(xùn)練結(jié)束。

3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程

實(shí)驗(yàn)使用的計(jì)算機(jī)配置為主頻2.9GHz的雙核CPU，4GB內(nèi)存； 實(shí)驗(yàn)程序采用C#語(yǔ)言編寫，并使用了Emgu圖像處理庫(kù)。從衛(wèi)星圖像中提取剛好包含車輛的圖像作為車輛樣本，這些圖像的高度和寬度平均值分別為14像素和32像素，故實(shí)驗(yàn)使用32像素×14像素大小的檢測(cè)窗口，以盡量保留車輛圖像信息。非車輛樣本是一系列不包含車輛、且尺寸大于檢測(cè)窗口的道路區(qū)域圖像，在訓(xùn)練過(guò)程中,程序按檢測(cè)窗口大小隨機(jī)從中截取圖像作為負(fù)樣本。使用圖 1中所示的6種特征模板，分別從灰度圖和飽和度圖中提取車輛圖像特征。

3.1 圖像預(yù)處理

由于衛(wèi)星圖像在獲取過(guò)程中存在光照和拍攝參數(shù)等差異，造成不同圖像的亮度不均勻； 如果直接使用這樣的圖像來(lái)訓(xùn)練分類器，會(huì)影響分類器的訓(xùn)練速度和檢測(cè)效果。本文采用均方差歸一化來(lái)減小光照對(duì)圖像灰度的影響； 而飽和度圖像不受光照影響，不需要處理。

圖像均方差的計(jì)算公式為

(7)

式中：σ為標(biāo)準(zhǔn)差；N為窗口內(nèi)的點(diǎn)數(shù)；x為窗口內(nèi)的像素值；m為像素平均值。

在像素值的積分圖基礎(chǔ)上，增加像素平方的積分圖，可快速計(jì)算待檢測(cè)圖像中任意區(qū)域的方差和平均值。使用式(8)將窗口中的像素值歸一化到均值為0、方差為1，即

(8)

3.2 單級(jí)分類器訓(xùn)練樣本數(shù)計(jì)算

在級(jí)聯(lián)分類器每一層的訓(xùn)練過(guò)程中，每增加1個(gè)弱分類器，都要計(jì)算當(dāng)前訓(xùn)練樣本的所有特征值，要耗費(fèi)大量時(shí)間，所以需要預(yù)先計(jì)算特征值并保存下來(lái)。特征值使用32 bit float類型保存，對(duì)于n個(gè)樣本、m個(gè)特征，共需要m×n×(32/8)個(gè)byte來(lái)存儲(chǔ)。在實(shí)驗(yàn)中，需要控制使用的內(nèi)存數(shù)量，避免超過(guò)物理內(nèi)存大小。

訓(xùn)練程序?qū)嶋H使用了2.46 GB內(nèi)存，程序中其他部分使用的內(nèi)存約100 MB，則可用于存儲(chǔ)特征值的內(nèi)存為2.36 GB，單次可使用的訓(xùn)練樣本數(shù)為n=2.36e9/4/m=5.9e8/m個(gè)，可見(jiàn)樣本數(shù)受到特征數(shù)量的影響。本文使用基于對(duì)稱性的方法選取特征，特征數(shù)量只有傳統(tǒng)方法的1/3左右，即單次能使用的訓(xùn)練樣本數(shù)量是傳統(tǒng)方法的3倍左右。本文使用灰度圖和飽和度圖像提取特征，總的特征數(shù)為71 386個(gè)，單次可使用的訓(xùn)練樣本數(shù)為8 264個(gè)。

3.3 測(cè)試結(jié)果

最終的級(jí)聯(lián)分類器包含15層，共257個(gè)弱分類器，前幾層的弱分類器數(shù)量依次為7,8,12,16個(gè)，可見(jiàn)隨著分類難度的增加，弱分類器數(shù)量也在增加。訓(xùn)練中使用了1 436個(gè)正樣本和564 933個(gè)負(fù)樣本。

在不同的衛(wèi)星圖像中，車輛尺寸存在較小的差異。為了適應(yīng)不同尺寸下的情況，本文采取逐級(jí)縮放檢測(cè)窗口的方法，使檢測(cè)速度很快。針對(duì)縮放倍數(shù)調(diào)整積分圖的倍率，例如若將檢測(cè)窗口放大到1.2倍，則待測(cè)圖像的積分圖需要除以1.2； 計(jì)算特征時(shí)，特征矩形也按照相同比例縮放。

圖 5是對(duì)實(shí)際道路和停車場(chǎng)進(jìn)行識(shí)別的結(jié)果，其中圖5(a)(c)(e)使用了基于對(duì)稱性的特征提取方法，圖5(b)(d)(f)使用了基于全部特征的特征提取方法。

(a) 使用本文方法 (b) 使用全部特征

(c) 使用本文方法 (d) 使用全部特征

圖5-1 車輛識(shí)別結(jié)果

Fig.5-1 Results of vehicle detection

(e) 使用本文方法 (f) 使用全部特征

圖5-2 車輛識(shí)別結(jié)果

Fig.5-2 Results of vehicle detection

從圖5可以看出，對(duì)光照情況不同的場(chǎng)景，用本文方法都能取得很好的車輛識(shí)別效果。其中，圖5(c)的左下角處在陰影中，肉眼難以看清的車輛也被識(shí)別出來(lái)； 圖中心有一個(gè)沒(méi)有識(shí)別出來(lái)的目標(biāo)，主要是因?yàn)檐囕v正在轉(zhuǎn)彎導(dǎo)致目標(biāo)角度發(fā)生了變化。圖5(e)是對(duì)停車場(chǎng)的識(shí)別結(jié)果，通常對(duì)這樣密集區(qū)域的車輛識(shí)別效果比較差，但本文方法仍有較好的識(shí)別效果，圖中僅有2個(gè)誤檢的目標(biāo)，而漏檢的目標(biāo)主要是深色車輛。

對(duì)比本文方法和使用所有特征訓(xùn)練分類器方法的車輛識(shí)別結(jié)果(表2)可以看出，盡管兩者的檢測(cè)率差別不大，但是后者的誤檢率較高，這是因?yàn)榍罢甙嗝枋鰧?duì)稱性的特征，因而對(duì)某些負(fù)目標(biāo)有更好的濾除效果。

表2 車輛識(shí)別結(jié)果

應(yīng)當(dāng)指出，本文只研究了對(duì)小轎車的識(shí)別方法，檢測(cè)窗口的大小只是針對(duì)小轎車選取的，對(duì)其他類型的汽車(如卡車、公共汽車等)識(shí)別效果較差。

4 結(jié)論

1)本文針對(duì)車輛俯視圖像鏡像對(duì)稱的特點(diǎn)，提出了一種優(yōu)化選取Haar-like特征進(jìn)行車輛識(shí)別的方法，利用圖像對(duì)稱性剔除了大量重復(fù)特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法相比傳統(tǒng)方法能大幅降低特征數(shù)量，提高檢測(cè)速度，并能降低誤檢率。

2)下一步研究的重點(diǎn)包括融合其他類型的特征描述方法、降低車輛邊緣處的重復(fù)識(shí)別率以及不同類型車輛的自動(dòng)檢測(cè)方法等。

3)本文雖然以車輛檢測(cè)作為研究對(duì)象，但這種基于對(duì)稱性的目標(biāo)檢測(cè)方法亦可應(yīng)用于其他具有對(duì)稱性的圖像目標(biāo)識(shí)別領(lǐng)域，也可以起到減少特征數(shù)量的作用。

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(責(zé)任編輯： 劉心季)

Vehicle identification from remote sensing image based on image symmetry

CHEN Ren1,2， HUANG Huixian2， TAN Yuan2， WANG Chengxiao2

(1.HunanNOVASKYElectronicTechnologyLtd，Changsha410205，China； 2.TheCollegeofInformationEngineering，XiangtanUniversity，Xiangtan411105，China)

The plan view of the vehicle image is symmetrical, which leads to the existence of repeated characteristics in the image. In view of such a situation, the authors present an optimal selection method for Haar-like features. Within the detection window, the two types of features are selected: a half of the detection window’s height is taken, and then all the rectangular features are extracted; in the original detection window, only the features that are symmetrical about the symmetry axis of detection window are used, and the upper and lower parts’ difference is described. We can fully express the image information and also reduce the repetitive characteristics by using this method. The cascade classifier is trained by extracting these features in samples’ grayscale and saturation images, while each layer is trained by using AdaBoost algorithm. The experimental results show that the proposed approach can significantly reduce the number of features and improve the training speed, thus achieving good recognition results.

high resolution satellite image； vehicle detection； symmetrical image； AdaBoost algorithm

10.6046/gtzyyg.2016.04.21

陳任,黃輝先,譚媛,等.基于圖像對(duì)稱性的車輛遙感識(shí)別[J].國(guó)土資源遙感,2016,28(4)：135-140.(Chen R,Huang H X,Tan Y,et al.Vehicle identification from remote sensing image based on image symmetry[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(4)：135-140.)

2015-05-26；

2015-07-19

TP 751.1

A

1001-070X(2016)04-0135-06

陳任(1989-),男,碩士研究生,主要研究方向?yàn)檫b感圖像處理和模式識(shí)別等。Email： h3398super@163.com。