一种改进的多光谱遥感图像超像素分割算法

针对简单线性迭代聚类算法在多光谱遥感图像超像素分割中存在的未充分利用图像特征信息及超像素尺寸、 数量固定导致分割精度较低的问题, 提出将流形 简单线性迭代聚类算法引入到遥感图像超像素分割任务中, 并对其进行改进. 首先, 给出一种基于彩色局部二进制模式改进的多光谱遥感图像纹理特征提取方法; 其次, 扩展流形 简单线性迭代聚类算法的光谱空间, 使算法可以适应高维图像数据; 最后, 改进流形 简单线性迭代聚类算法的聚类距离度量, 融合图像的多段光谱特征、 空间特征及纹理特征对像素进行迭代聚类, 实现内容敏感超像素分割. 实验结果表明, 与现有方法相比, 该算法对多光谱遥感图像的超像素分割结果更准确, 在边缘召回率、 欠分割误差、 可达细分精度指标上均有提升, 能改善多光谱遥感图像分割预处理方法中精度较低的问题.     

高光谱遥感图像最大似然分类问题及解决方法

利用最大似然分类器对高光谱遥感图像分类时，由于波段数目多、波段间的相关度大，使协方差矩阵的行列式近似于奇异，因而导致了不合理的分类结果。本文调整了波段协方差矩阵对分类的影响。改进了最大似然分类判决函数，利用改进后的判决函数进行分类，试验证明这种方法是有效的。另外，根据图像特征和经验对图像进行波段选择，也是改善高光谱遥感分类效果的有效途径。     

基于多类支持向量机的遥感图像分类及其半监督式改进策略

基于神经网络的遥感图像分类取得了较好的效果,但存在固有的过学习、易陷入局部极小等缺点.支持向量机机器学习方法,根据结构风险最小化(SRM)原理,表现出很多优于其他传统方法的性能,本研究的基于多类支持向量机分类器的遥感图像分类取得了达95.4％的分类精度.但由于遥感图像分类类别多,所需训练样本较大,人工选择效率较低,为此提出以人工选择初始聚类质心、C均值模糊聚类算法自动标注训练样本的基于多类支持向量机的半监督式遥感图像分类方法,期望能在获得适用的分类精度的基础上有效提高分类效率.     

一种基于光谱与纹理特征的多光谱遥感图像地物分类方法

基于光谱特征对高分辨率多光谱遥感图像进行地物分类易形成噪声,提出一种光谱特征与纹理特征相结合的地物分类方法。首先基于光谱特征与纹理特征利用四叉树技术,对图像进行分块处理,以图像块的方式提取地物的光谱特征和纹理特征,然后采用支持向量机(support vector machine,SVM)对图像块进行地物分类,并通过区域增长方法对边缘区域进行处理,使得分类区域边界清晰。对Quickbird多光谱遥感图像进行实验,实验结果表明,该方法地物分类结果精度较高、区域一致性强、噪声少。     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

一种基于颜色信息的图像查询方法

把图像颜色信息用聚类表示,聚类过程中考虑象素的空间相关性,实验结果表明方法是有效的。     

基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。     

基于双向波段预测的超光谱图像无损压缩

为了解决超光谱图像海量数据无损压缩计算复杂度高、实时性差的问题,将预测树模型和双向多波段谱间预测算法用于超光谱无损压缩研究。在对超光谱图像进行基于预测树模型的谱内预测的基础上,通过双向谱间多波段预测,利用谱间局部统计冗余和结构冗余,建立了对预测树模型误差进行自适应补偿的预测器模型,设计了一种基于“权重”的方法。该方法利用已编码像素对系数进行自适应估计。采用SPIHT (Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对去冗余后的残差图像进行编码。试验结果表明,该算法在较低的计算复杂度下,压缩比优于目前流行的无损压缩算法。     

基于整数小波变换的MODIS多光谱图像无损压缩

为了解决MODIS多光谱图像数据的存储和传输问题,提出了一种基于整数小波变换和结合波段相关性判定的谱间预测的算法,对MODIS多光谱图像数据进行无损压缩.通过整数小波变换和波段相关性判定,有效地去除了MODIS图像数据的空间和谱间冗余,其压缩效果优于当今最流行的WinRAR、WinZip压缩软件,与基于三维预测(3D-DPCM)的方法相比,该方法也能得到较好的效果,有较高的压缩比.     

加权空-谱自适应近邻聚类的高光谱图像分类

高光谱图像聚类算法可以对海量的高光谱图像数据进行信息提取,完成地物类别的初步分类。自适应近邻聚类(clustering with adaptive neighbors,CAN)作为一种新型的聚类算法,利用样本间的局部连通性实现聚类,聚类效果较好,但是该算法的性能受样本间相关性的影响较大。基于此,文章提出了一种新的融合高光谱图像的空间信息和光谱信息的分类方法,即加权空-谱自适应近邻聚类(weighted spatial and spectral clustering with adaptive neighbors,WSS-CAN)法,该方法通过引入样本点的近邻窗口尺度和光谱因子2个参数对高光谱图像进行重构,增强了样本间的相关性,对重构后的图像进行CAN聚类,有效提高了分类精度。在Indian Pines和Salinas-A数据库上的实验结果表明,由WSS-CAN得到的总体精度分别为56.33%、77.90%,分别比其他聚类算法提升了11.52%~18.47%、10.1%~14.79%,聚类效果较好。     

修正与融合的肺部分割算法

为了能在适当的计算复杂度下获得较好的分割效果，在总结现有方法优缺点的基础上提出了将简单方法进行修正与融合的肺部分割方法.首先使用聚类的方法将CT图像中的像素点分为亮与暗两类，获得灰度值不同的小区域，然后区分出初始肺部的大致区域，最后根据CT图像的具体特性，使用识别出的初始肺部区域边界附近像素点的梯度以及灰度信息对边界进行修正.使用上述综合方法对CT图像的处理结果表明，在计算复杂度不是太大的情况下能获得较好的分割效果.     

基于自适应波段聚类PCA的高光谱图像压缩

对高光谱图像进行有效压缩已经成为高光谱遥感领域的研究热点。针对现有高光谱图像压缩算法谱间特性利用不够充分的问题,提出了一种自适应波段聚类PCA(principal component analysis)与JPEG2000相结合的高光谱图像压缩算法。算法采用基于吸引力传播聚类的方法进行自适应波段聚类,对聚类后的各个波段组分别进行PCA运算,最后利用JPEG2000标准对所有主成分进行编码压缩。对高光谱图像进行波段聚类,不仅能更有效地利用谱间相关性,提高压缩性能;还可以降低PCA的运算量。实验结果表明,该算法在相同压缩比下,其信噪比、异常检测、光谱角性能相比对比算法均有所改善。     

星空图像压缩算法

针对星空图像的平坦区域内存在大量冗余信息的特点,提出了一种基于目标对象的星空图像压缩算法.该算法将星图划分成相对平坦的背景和相对复杂的目标对象.编码时前者分配较少的码流,后者应用小波分解,去除该区域内像素间的相关性,并利用其所具有的能量聚集效应进行高效压缩.实验结果表明,采用该算法对星图进行高压缩比编码时能够获得较高的峰值信噪比,同时重建图像也具有良好的主观视觉效果.     

基于小波变换的矢量量化编码方法

提出了一种基于小波变换的图像压编码方法，充分利用图像分解后得得小波系数与原始图像的关系、各个子图像象素之间的相准确性、各子图像方向上的相关性以及与人眼视觉特征（HVS）的关系，做到充分利用图像的统计冗余与视觉冗余，为了得到高的压缩比和好的图像质量，精确保留对图像质量影响大的系数，而对图像质量影响小的系数进行粗略量化。同时，在对小波系数的组织和编码上，也做到了具有普遍适用性，结果表明，此方法计算简单、计算量小，编解码时间少，在压缩比较高的情况下获得了较好的图像质量。     

一种基于优先函数的数字图像压缩的算法

提出了一种基于优先函数的数字图像压缩的算法,该算法对于一类特殊图像采用优先函数法处理后,大大减少了所需处理象素的数据。在此基础上再和其它算法结合可以获得更高的压缩比。     

一种新的形状自适应DCT算法

ＭＰＥＧ－４协议里的形状自适应ＤＣＴ算法计算简便,易与现存的混合编码标准相容,但存在一些不足．提出了一种新的对任意形状图像块作形状自适应ＤＣＴ算法．该算法利用少量低频ＤＣＴ系数近似表示任意形状图像块．与ＭＰＥＧ－４协议中的标准形状自适应ＤＣＴ算法相比较,在复原图像质量和图像数据压缩比等方面均有改进．理论分析与实验结果表明,该算法可以成为视频对象边界处理的方法之一     

基于小波变换的光栅投影图的压缩

研究了基于小波变换的光栅投影图的压缩．首先介绍了三维形貌测量的光栅投影图及其需要进行压缩的原因;简介可用于图像压缩的小波余弦变换技术,利用haar小波和db7小波对光栅投影图进行小波变换．按照不同的压缩比保留最大的小波系数．实验结果表明此方法能有效地压缩光栅投影图,使用压缩后还原的位棚图解调出来的物体形貌信息能得到有效的保留,而且使用不同的小波进行压缩变换的效果有着很大的区别．     

基于小波和模糊理论的纹理分割方法

提出了一种基于小波和模糊理论的纹理分割方法,该方法首先对图象进行高阶小波分解,得到一系列分辨率不同的子图象;然后采用模糊聚类方法从最低分辨率图象进行聚类,将低一级的分割结果扩展后再应用于较高级分辨率,一直到最高分辨率为止,这样就得到一个原始图象的初始分割;最后引入空间约束算法,得到原始图象的粗细分割结果．由于考虑了图象象素之间的相互关系,故提高了分割的准确性．仿真结果表明该方法是比较有效的．     

基于序列图像的高密度脉冲噪声去除新方法

针对受脉冲噪声污染大(大于50%)的图像,提出运用多幅序列图像的点对点噪声检测算法.首先利用MMEM算法判断噪声点与非噪声点,再把非噪声点拷贝到输出图像,通过实验得出了噪声密度与所需要图像幅数之间的关系.通过噪声密度判别公式的引入,实现对噪声图像的自适应处理,实验显示该方法优于传统滤波算法.