用Kalman滤波改进的背景建模红外运动目标检测

针对运动目标检测中的背景重建问题,提出一种用Kalman滤波理论改进混合高斯背景模型的建模方法,进行背景图像的重建和更新.把当前帧目标图像与背景图像进行差分运算,检测出运动目标.通过红外图像库中标准数据集的测试,实验结果验证了该方法应用于红外图像运动目标检测的有效性.     

基于模拟影像的山地SAR影像配准方法研究

针对目前常规SAR影像配准方法在困难地区配准可靠性较低的问题,提出了一种基于模拟影像的山地SAR影像配准方法.该方法借助研究区的辅助DEM数据、真实SAR影像的卫星轨道数据和RD模型生成模拟SAR影像,并创建DEM地理坐标相一致的查找表.利用SIFT匹配算法对模拟影像和真实影像进行匹配,间接获取真实SAR影像的特征点,再利用仿射变换通过最小二乘法确定参考影像和待配准影像的变换模型,并进行重采样,最终实现山地SAR影像的配准.采用两种传感器类型的山地SAR影像数据进行了实验验证.结果表明,在地形起伏较大的山地区域,所提方法的配准精度相对于传统配准算法有明显提高,较好地克服了传统SAR影像配准方法对山地SAR影像配准适应性较差、精度较低的缺点,能够有效解决山地SAR影像配准问题.     

基于自适应标注样本的高分辨率影像道路提取

针对现有道路提取算法中难以大规模人工标注样本类别标签的问题,提出了一种基于自适应标注样本提取遥感影像道路的方法.首先,通过改进的模糊C均值聚类算法提取道路区域,进行初步的样本标注;其次,利用基于二次投票的集成去噪算法定位标签噪声样本,更新样本数据集;再次,将更新后的样本集投入随机森林训练并预测影像的分类结果;最后,对道...