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基于非采样Contourlet变换高分辨率遥感图像配准 总被引:3,自引:0,他引:3
为了提高高分辨率遥感图像配准的精确度,将非采样Contourlet变换应用于高分辨率遥感图像配准算法中.首先对高分辨率遥感图像进行非采样Contourlet变换.利用非采样Contourlet变换的平移不变性在变换域提取图像的边缘并选择合适的阈值准确地得到图像的边缘特征点.然后利用归一化互相关匹配法和概率支撑法对特征点进行匹配.最后通过三角形局部变换映射甬数实现图像配准.实验结果表明,该方法更能准确地提取高分辨率遥感图像的特征点,大大提高了正确匹配的概率,与基于小波方法的图像配准效果相比有更高的准确性和稳健性. 相似文献
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基于多尺度区域粒度分析的遥感图像分割 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高分辨率遥感图像中不同地物具有粒度差异的特点,提出了一种多尺度区域粒度分析的图像分割方法。该方法首先使用均值漂移得到图像各尺度上的初始过分割区域,然后通过考虑区域大小和区域间上下文关系进行粒度分析,最后利用马尔科夫随机场模型对图像的粒度信息和光谱信息进行建模,得到分割结果。用平朔地区SPOT5和泰州航拍等遥感图像进行了实验,并与若干考虑光谱特征的分割方法进行了对比,结果表明提出的方法能有效地提高分割精度。 相似文献
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建筑物的纹理和光谱信息的多样性一直是自动化识别的瓶颈。针对此问题,提出了一种彩色遥感图像建筑物提取方法,该算法结合中性集和均值漂移,对转换到中性集空间的影像进行均值漂移分割,生成以影像中主要地物类型为核心的光谱类别图像,提取建筑物。通过中性集空间的增强及分割,克服了传统均值漂移分割稳定性低、光谱不连续及信息混杂的缺陷,避免了地物识别前提取连通区等操作。实验证明,提出的算法可以简捷、完整、准确、稳定地提取建筑物,满足高分辨率遥感影像建筑物的提取要求。 相似文献
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高光谱遥感图像的小波去噪方法 总被引:2,自引:0,他引:2
高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8~10.6 db,节省运算时间一半以上。 相似文献
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基于小波变换与小域特征模糊融合的人脸识别 总被引:1,自引:0,他引:1
小波变换是一种很好的图像压缩方法,利用小波变换对人脸图像进行三次小波分解,并将低频分量分割成为7个子图像。鉴于人脸上的各小域子图像信息的相互独立性。先利用小域子图像实现软分类,然后使用传统奇异值分解(SVD)法提取出各小域子图像的奇异值(SV),构造出小域奇异值特征向量,给出待识别图像对训练样本图像的隶属度,并采用模糊融合的方法对小域特征进行数据融合,获得识别结果。实验结果表明,该方法实现起来简单、识别速度快,具有很高的识别率。 相似文献
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基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。 相似文献
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有效的全色图像和多光谱图像的融合方法必须保证光谱和空间信息的最大化. 采用HIS小波融合算法框架, 提出了新的高频系数提取方法和一种新的全色和多光谱图像融合方法. 根据小波变换后高频中的细节以及边缘信息都具有方向性, 而噪声点一般都是孤立点这一物理特性, 设计了一种基于一阶高斯微分的高频系数提取方法.以多个融合评价指标为目标函数, 对HIS小波融合算法中采用不同融合规则得到的结果图像, 通过多目标粒子群优化算法优化加权组合得到最终结果. 对实际TM多光谱图像和SPOT全色图像进行了融合实验比较研究, 结果表明, 改进的高频系数提取方法得到的融合图像在光谱信息和空间信息上都有较好的改善, 用多目标粒子群优化算法得到的结果图像在光谱信息保留上具有较明显的优势且空间信息也得到了较大的提高. 相似文献
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Considering the difficulties in image segmentation caused by the complexity of diverse ecological environments and various artificial targets in high resolution remote sensing images, especially in city scene, and in order to overcome the limitations existing in the traditional segmentation algorithm, JSEG (J-Segmentation), for high resolution remote sensing image segmentation and to further improve the segmentation accuracy, WJSEG (Wavelet-JSEG), a novel multi-scale segmentation algorithm based on wavelet transform, is proposed, which is an improved JSEG algorithm. WJSEG is an improved form of JSEG in relation to three aspects, including color quantization, multi-scale segmentation and region merging by introducing the multi-scale analysis tool based on wavelet transform. Experiments have been conducted on high resolution SPOT 5 pan-sharpened multispectral image and IKONOS panchromatic image. These experimental results were compared with those gained by the traditional JSEG algorithm and the famous commercial software named eCognition, which validated the effectiveness and reliability of the proposed WJSEG algorithm. 相似文献
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针对遥感图像的高分辨力特性,提出了基于多分辨分形的遥感图像分割方法。改进了多分辨结构的建立方法,提出了基于Laplacian金字塔的多分辨结构的分形分割法。实验表明,改进的多分辨分形图像分割方法在减少信息冗余度的同时,提高了数据利用率,可有效地对高分辨力遥感图像进行分割分类。 相似文献
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在参考监督评价法原理的基础上,提出了三个高分辨率遥感影像分割精度评价指标:准确度、查全率和相对相似性,并以此为基础提出了遥感影像分割精度的评价方法。针对监督评价法的参考对象匹配问题,提出了一种双向局部最优对象匹配方法。同时,通过安徽省淮南市高分一号遥感影像分割结果的精度评价,进行了实验验证。结果表明:该评价指标能够较好地反映分割结果的优劣,符合地物对象分割的真实分布;还可为遥感影像分割算法的参数设置和多尺度分割的最优尺度选择提供依据。 相似文献
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基于多尺度均值漂移的高分辨率遥感影像快速分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
均值漂移算法是一种特征空间分析方法,广泛应用于自然场景影像和医学影像分割中.但算法较高的计算复杂度成为其在具有海量特性的遥感影像中应用的瓶颈.文章将均值漂移算法拓展到小波域,提出了一种小波域均值漂移快速分割算法.多光谱遥感影像和仿真影像的实验表明:在获得相当的分割结果的前提下,相比单尺度均值漂移算法,提出的分割算法能够... 相似文献
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Xixin Zhang Yuhang Yang Zhiyong Li Xin Ning Yilang Qin Weiwei Cai 《Entropy (Basel, Switzerland)》2021,23(4)
In the research of green vegetation coverage in the field of remote sensing image segmentation, crop planting area is often obtained by semantic segmentation of images taken from high altitude. This method can be used to obtain the rate of cultivated land in a region (such as a country), but it does not reflect the real situation of a particular farmland. Therefore, this paper takes low-altitude images of farmland to build a dataset. After comparing several mainstream semantic segmentation algorithms, a new method that is more suitable for farmland vacancy segmentation is proposed. Additionally, the Strip Pooling module (SPM) and the Mixed Pooling module (MPM), with strip pooling as their core, are designed and fused into the semantic segmentation network structure to better extract the vacancy features. Considering the high cost of manual data annotation, this paper uses an improved ResNet network as the backbone of signal transmission, and meanwhile uses data augmentation to improve the performance and robustness of the model. As a result, the accuracy of the proposed method in the test set is 95.6%, mIoU is 77.6%, and the error rate is 7%. Compared to the existing model, the mIoU value is improved by nearly 4%, reaching the level of practical application. 相似文献