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《甘肃科学学报》2020,(4)
依托无锡市江阴市地理国情普查项目,对江阴市示范区开展遥感影像变化检测方法研究,针对基于像元变化检测提取特征单一化以及面向对象方法严重依赖分割尺度的问题,融合多特征提出一种基于改进简单的线性迭代聚类(SLIC)分割的多尺度面向对象的变化矢量分析(CVA)变化检测方法。首先对预处理后的影像进行多尺度分割形成矢量层,然后用矢量层分割影像得到像斑,接着对2期像斑进行特征提取构成变化矢量,并对其进行分析得到变化强度,最后进行阈值分割和精度评定。实验结果证明,该方法综合利用各类型特征的优势,提高了算法的检测精度,为变化检测提供了新思路,可以作为地理国情监测的有效手段,同时也对城市遥感影像数据的快速更新具有一定参考价值。 相似文献
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合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像分割是河流检测与识别的关键步骤,为了进一步提高河流SAR图像分割的准确性,提出一种基于Shearlet变换、Krawtchouk矩不变量及模糊局部信息C均值聚类的河流SAR图像分割方法.首先,对河流SAR图像进行Shearlet分解,提取其纹理特征,构成特征向量的前半部分;然后,计算河流SAR图像的Krawtchouk矩不变量,作为其形状特征,构成特征向量的后半部分;最后,利用模糊局部信息C均值算法依照上述特征向量进行聚类,由此得到河流SAR图像分割结果.大量实验结果表明,与近年来提出的脉冲耦合神经网络结合最大方差比准则分割法、Gabor小波变换结合模糊C均值聚类分割法、FLICM聚类分割法相比,所提出的方法在主观视觉效果以及客观定量评价指标误分割率上均有明显优势,且分割河流SAR图像更加准确. 相似文献
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为了对农村用地进行有效分类,本文选取面向对象的分类方法,利用某农村的无人机航摄影像提取其土地类别信息。首先对无人机获取的原始影像进行预处理;然后对研究区反复进行分割实验,选取最优的分割尺度,在不同层次进行最优尺度地物分割;最后根据地物矢量、光谱、形状等特征差异,对最优分割尺度层上的地物进行最适宜的分类规则的建立,进而在每一层提取土地利用信息。利用单一尺度分割分类进行对比实验,选取734个样本进行精度验证,研究结果表明:多尺度多层次分割分类的总体分类精度可达84.20%,kappa系数为0.806 2;单一尺度分割分类总体精度仅为77.11%,kappa系数为0.721 4。由此可见,本文研究所采用的数据和区域内的类别的分类精度更高。 相似文献
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《甘肃科学学报》2020,(2)
高分三号卫得是我国首颗分辨率达到1 m的C频段多极化合成孔径雷达(SAR)卫星,它能够提供丰富的对地观测信息,在建筑区的提取工作中可以发挥重要的作用。LBP算子是一种运算简单、易于实现的纹理提取方法,在医学、计算机图像识别等领域得到了广泛的应用。根据SAR图像的建筑区纹理特征较其他地物更为特殊的特点,提出了一种综合利用灰度与LBP纹理特征的高分三号卫星SAR图像建筑区提取的方法。首先对数据进行预处理并获取Span强度图像,然后利用lBP算子提取图像的纹理特征;将经过尺度变换后的Span图像和得到的纹理特征进行波段组合,利用K均值聚类算法对组合后的图像进行非监督分类;最后通过分类后处理获得建筑覆盖区域。以高分三号卫星QPSI影像和Radarsat-2全极化影像为数据源进行了实验,结果表明该方法能够有效提取图像中的建筑区,效果明显优于无纹理特征参与的方法。 相似文献
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基于LiDAR数据,提出一种由粗到细的面向对象的建筑物自动提取方法.首先通过机载LiDAR数据构建出归一化数字表面模型(normalized digital surface model, nDSM),利用首尾两次回波高程计算出归一化差值(normalized difference, ND),并采用形态学运算消除边缘特殊回波点.基于nDSM和ND数据,依据建筑物的高程及穿透性信息,用阈值分割法进行建筑物粗提取.结合nDSM和ND数据以及强度信息,对粗提取得到的备选建筑物采取多尺度分割,合并亮度值相差较小的邻近分割结果对象,达到对分割结果的优化处理.最后利用目标对象的亮度、形状、面积和空间关系等特征,完成建筑物的精提取.实验结果表明,该方法可得到较高精度的建筑物信息,是基于机载LiDAR数据提取建筑物的新思路. 相似文献
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宋蕙慧 《哈尔滨师范大学自然科学学报》2006,22(5):60-62
针对给定一序列低分辨率图像重建出一序列高分辨率图像的问题,应用卡尔曼滤波理论,将时间轴加入重建算法,把利用多幅低分辨率图像生成高分辨率图像的模型转化为利用当前低分辨率图像和上一幅高分辨率图像来构建当前高分辨率图像.通过引入信息对的概念对算法运算复杂度进行改进.实验证明与已有算法相比该方法有较好的时效性和实用性. 相似文献
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机载高分辨率SAR图像数据建模 总被引:1,自引:1,他引:0
目前对高分辨率陆地合成孔径雷达图像数据特性尚缺乏充分研究. 该文提出K-S检验的改进方法并设计组合假设检验,验证高分辨率农田合成孔径雷达图像数据与球不变随机向量模型的相容性,提出一致区域概念对数据进行局部化处理,以简化数据的高阶统计特性分析. 实验表明,K-S检验改进算法对不独立样本数据具有良好的健壮性,农田的高分辨率合成孔径雷达图像数据与球不变随机向量模型是相容的. 通过对农田数据的分析验证了一致区域概念的合理性,并确定了给定数据集的一致区域空间尺度. 相似文献
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在合成孔径雷达(SAR)相干噪声模型基础上提出了一种基于剪切波(Shearlets)变换的SAR图像去噪算法. Shearlets变换继承了Curvele变换和Contourlet 变换的优点,既有灵活的方向选择性又易于实现,并且对于包含C2 奇异曲线或曲面的高维信号具有最优逼近特性. 该文采用Shearlets逼近SAR图像,再用基于贝叶斯估计
理论的双变量阈值函数对Shearlets变换系数进行处理得到去噪图像. 仿真结果表明,相比使用同级Contourlet双变量阈值去噪,该算法峰值信噪比提高2 dB;相比使用非下采样Contourlet变换双变量阈值算法去噪,该算法去噪后图像不仅峰值信噪比有所提高,而且更平滑,计算时间也大大减少. 相似文献
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迷彩设计中背景图像聚类方法的比较分析 总被引:5,自引:0,他引:5
迷彩设计中,通过对目标背景的图像信息进行归类处理,利用图像分割技术获取背景斑点,然后设计出与背景亮度和纹理相协调的迷彩图案. 目前,最常用的图像分割方法是均值聚类法,由于它直接利用灰度信息以致分割的细节不明显,容易导致模拟背景纹理失真. 针对它的不足,提出了采用基于自组织特征映射(self organizing feature map,
SOFM)神经网络的分割方法对背景进行聚类分割. 该方法将整幅图像作为神经网络的输入,聚类分割后的颜色作为输
出,按照自组织特征映射网络的学习过程,使用其函数进行迭代运算直至学习停止. 比较实验结果表明,SOFM方法能更好地保留图像的细节纹理,得到较为理想的设计效果. 相似文献
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社交媒体和云平台为图像的传播和存储带来了便利,但同时也引起了人们对于图像隐私的担忧。因此,需要采取一定的措施去保护图像的隐私,以防止隐私被窃取和非法使用。基于上述目标,本文提出了基于循环对抗网络(cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN)的图像隐私保护。为了在图像隐私保护中兼顾可用性,该方法先用图像分割和CycleGAN组合,选择出不同的分割系数来辅助生成不同程度的隐私保护图像。然后利用可逆信息隐藏对生成的隐私保护图像进行信息的嵌入,从而阻止非法使用者在图像重构中提取隐私信息,进而保证了整个过程图像隐私保护和可用性的平衡。本文用PIPA数据集对该方法进行训练和测试,采用峰值信噪比和结构相似性指数作为客观指标对隐私保护的图像进行评估。实验结果表明,本方案在图像隐私保护和可用性两方面都优于其他对比方案。 相似文献
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数字图像已成为信息隐藏的一类重要载体,然而不同内容的图像对隐写分析呈现出不同的检测性能. 该文基于图像信源区域平稳马尔可夫特性,用方差度量图像的区域复杂度,运用四叉树分割方法对图像进行递归分解,提取对数字隐写较为敏感的平坦区域,并从这些区域提取游程长度直方图统计矩特征,最后结合支持向量机实现隐藏信息检测. 实验结果表明,依据图像内容分割出敏感区域进行隐写分析可有效改善检测性能. 相似文献