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1.
基于小波变换局部方差的遥感图像融合   总被引:32,自引:1,他引:31  
为了充分利用各种感图像的信息,在分析以往图像融合方法优缺点的基础上提出了基于小波变换局部方差的融合方法,将各源图像进行小波分解,采用局部方差准则融合源图像的各分解层,再进行小波逆变换得到融合图像.利用信息熵等标准和其他融合方法进行比较,实验结果表明用此方法能得到更好的融合效果.  相似文献
2.
基于结构特征的军用机场识别与理解   总被引:29,自引:5,他引:24  
提出了军用机场结构特征的提取、识别与理解方法。首先对军用机场图像进行分割、细化、断线自动修补和毛刺分枝自动删除等处理,提取出机场的线状几何结构;然后根据机场主、辅跑道的平行直线特征,与它们之间相连的道路一起构成“日”字、“目”字等结构特征,识别出军用机场;最后根据机场中各设施的几何结构关系识别并理解它们。实验结果表明这种方法能够准确地识别并理解军用机场。  相似文献
3.
采用交互信息量评价遥感图像融合结果的方法   总被引:14,自引:1,他引:13  
提出了采用交互信息量的评价准则来评价遥感图像的融合效果的方法,该方法通过衡量融合图像与源图像的互信息来评价融合效果,具有简单、准确、抗干扰性好的特点。通过将它与采用熵和联合熵的评价方法相比较,实验结果表明交互信息量是一种很好的评价方法.  相似文献
4.
基于分水岭变换的彩色图像分割   总被引:13,自引:0,他引:13  
为了克服传统分水岭算法固有的过度分割问题 ,采用了标记 分水岭变换 ,提出了一种新的标记提取方法 .通过计算图像中每个小区域 (5× 5 )的均匀性而得到一幅与原图同样大小的表征原图区域均匀性的均匀性图 ,取均匀性图中的低谷作为标记对均匀性图进行分水岭变换就得到最终的分割结果  相似文献
5.
一种云层背景抑制与小目标检测方法   总被引:13,自引:0,他引:13  
提出了利用形态学上的top-hat算子对红外小目标检测的方法,对图像进行形态学滤波,对滤波后的图像进行分割,然后依据目标运动的连续性对分割后的图像进行连续滤波,从而检测到目标。实验表明,该目标检测方法十分有效。  相似文献
6.
基于向量小波变换的小目标检测方法   总被引:12,自引:1,他引:11  
研究红外图像中的小目标检测总是将小目标考虑为二维图像中具有相对连续小块区域的灰度信号突变,用向量小波变换来增强目标,抑制噪声,从而提出了一种由粗到精的小目标检测和分割方法,实验结果表明,对一般噪声条件下得到的红外目标图像,该方法能准确地检测、定位和分割小目标,而且,该方法鲁棒性好,简单实用。  相似文献
7.
港口目标特征提取与识别   总被引:11,自引:1,他引:10  
港口目标的识别包括两个方面:识别港口轮廓和识别轮廓两侧的港口纹理,轮廓链码表示轮廓的走向及轮曲线的曲率,经过自适应平滑后由波变换的极大值检测得到角点,即大曲率点,港口轮廓的基元是一种连续四个角点的结构,基元的识别取决于这些角点有关的三个特征,这些特征只与角点的角度正负性质有关。  相似文献
8.
基于小波变换的红外成像弱小目标检测方法   总被引:10,自引:0,他引:10  
研究红外目标图像中弱小目标的自动检测和定位方法,将弱小目标看作是红外图像中灰度和位置均未知的暂态信号,通过对图像信号作多尺度的小波变换,可以在低信噪比条件下检测出弱小目标,实验结果表明,小波变换能很好地增强目标,掏背影杂波,从而提高目标检测概率,降低误检测。  相似文献
9.
红外图像序列运动小目标的图像流检测法   总被引:9,自引:2,他引:7  
提出了一种利用图像流分析法对红外序列图像中的运动小目标进行检测的算法,首先利用两步分离法对图像进行预处理,筛选出少量的候选运动目标,然后利用图像流模型建立目标的运动约束方程,在多帧连续图像中检测出真正的目标运动轨迹,实验结果表明,该算法能够对小目标甚至是点目标的运动进行可靠检测。  相似文献
10.
基于内点保留的二值图像细化算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
提出一种基于内点保留的并行细化算法,与一般基于边缘点去除的细化算法比较,它具有运算速度快,程序简单,便于硬件实现,能够完整地保存图像的拓扑结构,所获得的骨架对称性好等优点,在IIS图像处理系统上进行了初步实验,结果表明,所提出的二值图像细化方法解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。  相似文献
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