基于多尺度小波的城市遥感图像纹理特征提取

遥感技术为人们提供了大量的图像数据,如何从中提取所需信息,是遥感图像处理技术研究的热点。基于多尺度小波变换,可提取城市图像的纹理特征。根据城市影像中地物特征和小波技术的特点,确定合适的窗口大小,采用逐一滑动窗口的方法,对每一窗口提取相应的小波统计特征;应用小波变换的多尺度特性,在不同尺度上提取出子图像特征,构造出纹理特征矢量,为遥感图像的分类提供纹理特征。     

基于小波分析和MATLAB的人脸特征提取

文章在研究了图像多尺度小波分析的基础上,提出了基于小波多尺度分解人脸特征提取的方法,并在MATLAB上实现了该算法。     

基于Mean—shift分割的高分辨率遥感影像变化检测方法

针对Geoeye,QuickBird等高空间分辨率遥感影像变化检测精度不高的问题,本文研究了面向对象的分类后比较的变化检测方法。该方法是先利用均值平移法进行图像分割,再以分割对象为基本单元,采用支持向量杌分类器进行分类,最后识别变化区域。该方法充分考虑了影像中地物的光谱、几何、上下文特征,以及目标间的拓扑关系,以弥补基于像素的变化检测方法的不足。最后,用QuickBird多时相影像作为测试数据,验证了本方法能有效提高高分辨率遥感影像变化检测的精度,且有利于GIS数据更新。     

基于纹理分析的航空影像耕地信息提取

面对耕地面积日益锐减,耕地矛盾日益突出的形势,准确快速的提取遥感影像中的耕地信息已成为耕地动态监测的基础.本研究以绵阳市某县0.5 m分辨率的航空影像为实验数据,借助RS和GIS技术,采用共生矩阵分析航空影像纹理特征,在此纹理影像上运用最大似然监督分类方法对耕地信息进行了自动提取.实验结果表明:耕地信息提取正确率大于90%,kappa系数大于0.81.该方法提取速度快,自动化程度高,精度好,能够有效利用地物的空间分布信息和结构信息.     

基于LVQ神经网络的建筑物提取

传统的遥感影像目标检测方法大多利用人工提取特征,难以用于背景复杂的高分辨率遥感影像。以高分辨率遥感影像建筑物图像为研究对象,设计了一种基于LVQ神经网络的建筑物提取方法。对图像提取其颜色、纹理与形状特征,构成图像特征矢量并将其特征归一化,利用LVQ神经网络识别并提取出建筑物。通过与其它典型神经网络识别方法进行实验比较,结果表明该算法相对于单层感知器识别率提高了10.0%,比BP神经网络识别率提高了22.5%,能取得更理想的提取效果。     

基于复合小波变换的径流周期分析方法

针对径流时间序列演变趋势及周期分析精度有限的问题,给出一种基于复合小波变换的径流时间序列周期分析方法.即通过采用dmey小波对径流序列进行分解,再对生成的高频与低频子序列分别采用cmor1-1复小波分别求其等值线、小波方差,从而进行径流序列的变化趋势及周期分析.实验结果表明:与单纯对径流序列直接采用复小波多尺度分析相比,基于复合小波变换的方法可获得更为深入精确的周期分析结果.     

双树复小波域基元共生矩阵的纹理特征提取方法

提出了一种双树复小波域基元共生矩阵的纹理特征提取方法。利用双树复小波域作为分析域,以纹理基元作为依据,来描述纹理的局部特征,提取图像纹理特征值。实验结果表明,该方法能有效提取出多尺度、多方向的纹理特征,并兼顾纹理局部随机性和整体规律性,所提取的纹理特征具有良好的聚类分离度和类内样本差异性。     

基于深度学习的高分辨率遥感图像海陆分割方法

将高分辨率遥感图像进行像素级海陆分割是遥感应用领域的一项基础性工作,对海岸线提取和海洋近岸目标检测具有重要意义,但传统阈值方法往往由于高分辨率遥感图像覆盖范围广、地物纹理复杂等特点而难以取得预期效果。为了提升高分辨率遥感影像海陆分割精度,改善传统阈值方法的不足,基于深度神经网络模型利用编码器—解码器架构,并在编码层中引入残差块,以更好地对特征图进行高级语义信息提取,通过解码层将编码层生成的特征图还原成与输入尺寸相同的特征图,最后通过Sigmoid层对图像进行像素级海陆分割。在高分辨率遥感图像数据集上的实验结果表明,该网络模型取得良好了分割效果,准确率和Kappa系数分别达到了94.3%和93.7%。与传统方法相比,海陆分割精确度得到了有效提升。     

一种改进迭代条件模型的遥感影像语义分割方法

随着遥感影像空间分辨率的提高,地物纹理细节更加丰富,采用传统的语义分割方法使分割结果过于细碎,整体性不强。针对该问题,提出一种改进迭代条件模型的遥感影像语义分割方法。首先采用L0梯度最小化模型对遥感影像去噪,然后采用迭代条件模型,通过更新影像中每个点的标记完成影像分割,最后采用Kappa指数对实验结果进行精度评价。实验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像语义分割方法。     

面向对象的武汉市街区公共遥感影像分类研究

面向对象的遥感影像分类方法克服了传统基于像元分类方法的弊端,将对象光谱、空间纹理等特征一并加入分类依据中,有效避免了“同谱异物”或“异物同谱”的问题,适合于高分辨率的遥感影像分类。以武汉市某街区公共遥感影像为例,采用上述方法,结合支持向量机分类方法进行地物分类识别,结果显示,分类总体精度达到了89.9913%,取得了良好的分类效果。     

一种小波域K-Means遥感图像分类标注算法

由于合成孔径雷达图像（遥感）的相干斑噪声数据丰富,导致传统的遥感图像分割方法分割效果不佳,采用学习理论和神经网络改善图像处理性能。根据图像统计特征,采取神经网络语义提出一种高效的图像纹理特征分割方法。首先,利用K-means聚类提取遥感图像的纹理特征,然后根据遥感图像在小波域中的分布特征对其进行滤波,最后利用语义对滤波后的遥感图像纹理特征和灰度组成的矢量进行分割归类,在遥感图像分割中快速标注分类以便于视觉分析。利用区域一致性分割分类,由聚类样本特征匹配进行图像分类标注,对变化检测进行统计分析,过分割或欠分割误差聚类样本不做标注,选取最佳样本聚类k值标注分类结果。     

基于波谱特征曲线法的遥感图像海岸线提取

本文利用遥感图像的反射波谱信息,提出了海岸线提取的一种方法。首先,根据遥感图像中水体独特的反射波谱特征,提出了以特征曲线法来进行水陆分离,其核心是基于地物波谱的相似度,以水体反射波谱曲线作为中心判据,当目标像元的特征曲线符合中心判据时,将目标像元分类为水体,反之为非水体,从而实现水陆分离。中心判据由水体波谱在遥感图像各波段的分布特征来确定。然后利用形态学方法,对水陆分离后的图像进行海岸线提取。本文以Quick Bird图像和IKONOS图像为例,利用ENVI软件编程,实现了对归一化后的遥感图像的海岸线提取。结果表明所获取的海岸线连续性好、信噪比高,算法简单且适用性强。进一步研究自适应获取中心判据的方法,可使该算法用于工程化运算。     

基于Curvelet变换和均值滤波的图像去噪方法

针对图像中的高斯噪声干扰,提出一种改进的图像去噪方法．首先利用Curvelet变换将含噪声图像分解成多个子频带,再根据子带系数的高斯分布特性,利用阈值去噪和加权平均滤波相结合的方法对高频子带进行去噪处理,最后利用Curvelet反变换得到去噪后的图像．为了验证该方法的有效性,与传统的硬阈值、软阈值、基于小波变换的方法相比较,实验结果表明,该方法能够获得较好的峰值信噪比和视觉特性,保留较多的细节信息．同时也说明了Curvelet变换比小波变换能够得到更好的去噪效果．     

几种分形方法在图像边缘检测中的应用研究

介绍并比较了几种基于分形理论的边缘检测技术,包括基于分形编码的图像边缘检测、基于离散分数布朗随机模型的图像边缘检测、基于多重分形方法的图像边缘检测、利用人造目标和自然背景的不同分形特征提取目标边缘。具有不同分形特征的图像采用不同的的算法都可以取得较理想的效果,但实际上无论哪一种算法在解决一定问题的同时也存在不同类型的缺陷。因而,寻求更理想的分形方法应用在图像边缘检测中将仍然是图像处理与分析中研究的主要问题之一。     

More efficient ground truth ROI image coding technique： implementation and wavelet based application analysis

In this paper, more efficient, low-complexity and reliable region of interest (ROI) image codec for compressing smooth low texture remote sensing images is proposed. We explore the efficiency of the modified ROI codec with respect to the selected set of convenient wavelet filters, which is a novel method. Such ROI coding experiment analysis representing low bit rate lossy to high quality lossless reconstruction with timing analysis is useful for improving remote sensing ground truth sur- veillance efficiency in terms of time and quality. The subjective [i.e. fair, five observer (HVS) evaluations using enhanced 3D picture view Hyper memory display technology] and the objective results revealed that for faster ground truth ROI coding applications, the Symlet-4 adaptation performs better than Biorthogonal 4.4 and Biorthogonal 6.8. However, the discrete Meyer wavelet adaptation is the best solution for delayed ROI image reconstructions.     

自适应Contourlet变换的多传感器图像融合

Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能.因此将Contourlet变换用于图像融合,能更好的提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.利用Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应Contourlet变换的多传感图像融合新算法.算法是将全色图像和多光谱图像进行Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像.将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法.     

一种局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法

在局部二进制模型和多分辨率分析的基础上,提出一种基于局部频域分析的多尺度纹理特征提取方法。对纹理图像采用局部圆形邻域作为局部模板进行局部频率变换,对各频段图像实现多分辨率分析,提取多尺度下的特征向量,结合SVM算法进行分类实验。结果证明,该方法在继承了LBP对光照因素具有的稳定性的同时,具有旋转不变性特征;利用NSCT在多尺度下进行的纹理特征提取也满足尺度不变性的需要,与其他方法相比提高了分类准确率。     

QuickBird遥感影像的融合及在土地利用调查中的应用研究

应用比值变换、IHS变换、主成分变换3种影像融合方法对QuickBird多光谱和全色遥感影像融合，并对融合结果进行评价．以增强处理的QuickBird影像为基础建立解译标志，进行人机交互式解译分类——土地利用类型的专题信息提取．并利用地理信息系统软件制作土地利用类型现状图．