灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述

提出了多波段影像灰度矢量纹理的概念和实施方法. 以中心像元的邻近像元作为灰度矢量纹理基元,纹理基元的灰度矢量统计规律反映出影像纹理的特征,并以马尔柯夫随机场的特征参数作为其分类依据.实验分析表明,所提出的理论和算法是可行的.     

基于MRF模型的多层前馈网络纹理分割方法

提出一种基于马尔柯夫随机场 (MRF) 模型和多层前馈神经网络进行纹理分割的方法.利用二阶高斯MRF模型对图像纹理进行描述，采用最小平方误差方法进行参数估计，将估计参数作为纹理的特征向量，并且利用改进的BP算法对特征进行分类.对纹理图像进行的实验表明，与常规距离方法相比，采用这种方法进行纹理分割能取得更好的效果.     

基于Gabor纹理特征的遥感影像查询方法

纹理分析方法在遥感影像分析中占有重要的地位,可用于遥感影像的分类、目标识别、查询浏览和分割。本文探索了将一种Gabor小波纹理描述方法用于遥感影像的查询。遥感影像首先通过一种Gabor小波变换,从变换后的频域空间提取统计纹理特征,然后用所提取的纹理特征对遥感影像进行查询。遥感影像查询比较实验表明,基于Gabor小波纹理特征的遥感影像查询方法优于广泛使用的基于空间灰度依赖矩阵纹理特征的方法。     

基于多随机场遥感图像分割

结合二维Wold分解技术来对遥感图像进行分割，将图像分解为确定性随机场和纯不确定性随机场，通过调整它们之间的比例关系，来加强纹理边缘，从而改善马尔可夫标记场模型对纹理边缘过平滑的现象．实验对城区目标进行提取，结果表明本方法的有效性优于纯马尔可夫随机场所采取的分割方法．     

基于模糊分析的多光谱遥感图像的纹理特征

模糊分析的方法是用均一表面不确定性对原始图像进行模糊纹理滤波,在滤波图像上计算空间均一不确定性,对不确定性进行模糊纹理光谱分析,其光谱曲线直观地反映了多光谱遥感图像的纹理特征;通过采用不同的洲量窗口,在不同的类别提取纹理样品进行实验.研究结果表明:多光谱遥感图像在小区域纹理特征不稳定,不同波段的纹理特征不同,不同类别的最小测量区域不同;模糊纹理分析的方法可用于图像分割.     

高空间分辨率遥感影像小波域分形纹理特征提取

融合小波多尺度分析方法及分形纹理提取方法在遥感影像信息提取方面的优势,提出高分辨率遥感影像小波域分形纹理特征计算方法,以获取地物多尺度分形纹理属性,为遥感影像地类识别提供更好的标识.首先对遥感影像进行小波多尺度分解,进而基于DBC、多重分形纹理计算方法在各个分解层上提取地物纹理特征,通过比较分析,从中选取更为有效的小波域分形纹理特征.基于该方法,利用福州市高空间分辨率QuickBird遥感影像进行试验,并对QuickBird影像进行三级小波分解及纹理提取,结果表明:小波第一、第二分解层粗影像(CA1、CA2)及三方向平均细节影像(L1、L2)的DBC空隙特征及多重分形分维数结果作为最终甄选的小波域分形纹理特征更为合适.     

基于MRF与纹理特征的图像深度信息估计

提出了一种基于马尔科夫随机场(MRF)模型与多尺度纹理特征的单幅图像深度信息估计方法,该方法采用了Laws滤波器分别对图像的边缘、梯度、点进行滤波,捕捉二维场景图像中不同尺度的纹理能量以获得深度信息的特征.并根据纹理特征在不同尺度范围的不同值,计算出纹理线索与场景深度间的概率关系,在此基础上,构建MRF概率模型.MRF模型通过分析邻域系统和设计迭代准则很好地描述了纹理特征与场景深度之间的关系,最后通过迭代算法获得二维场景图像的深度信息.实验结果表明,该方法对场景深度信息的提取具有较好的效果,对于二维场景图像的场景结构、空间布局的约束较少,算法鲁棒性好.     

多光谱遥感数据最佳波段选择的研究

分析了最佳波段选择的最佳指数方法,并指出该方法的不足之处.在实践过程中,根据多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物的光谱特征及最佳指数来考虑最佳波段的选择,取得了比较好的效果.     

融合纹理增强的遥感影像地物分类泛化性分析

为了解决因时空特征差异而导致遥感影像地物分类泛化性较弱的问题,提出了一种纹理与光谱特征联合的地物分类思路。通过筛选得到的纹理特征对光谱特征进行强化,并利用现有的深度学习框架,对各个纹理特征组合的分类效果进行评价。为了充分验证方法的有效性,在多组不同时相和地域的遥感影像中进行了特征筛选和测试。结果表明,将绿色光谱的方差、同质度及角二阶矩纹理特征与光谱特征进行叠加,可以有效抵抗季节和地域因素,进而提高分类的泛化性,尤其对水域和居民地检测的改善效果更加明显,平均交并比可提高5%~10%。同时,为基于深度学习的小样本地物分类研究提供了新的技术思路。     

图象灰度带纹理特征的提取及其在肝癌声象图中的应用

纹理特征是灰度图象的一个重要特征,本文针对一类纹理均匀性较差的灰度图象,提出了一种基于直方图的灰度软整定方法,并在此基础上定义了几种表征图象纹理的特征量,用这些特征量分别对正常肝组织与肝肿瘤组织的声象图行进了鉴别,结果令人满意。     

面向对象的遥感影像矢量编辑系统的设计与实现

在对遥感影像进行自动分割之后,需要对分割后的数据进行编辑,以用于后期的影像分类.本文针对遥感影像分割后的边界数据,设计相应的数据结构和算法,构建了面向对象的遥感影像矢量编辑系统,重点介绍了该系统的结构及实现过程中的关键算法,包括大数据量的快速显示、撤销与重做的实现等.同时,将该系列算法封装成为组件,以API的形式供其他...     

GETM 多光谱遥感数据最佳波段选择方法研究

分析了最佳波段选择的各种理论模型,利用相关性比较法,最佳指数法和多光谱遥感数据各波段用途、研究区地物光谱特征结合的方法来选择最佳波段,得到了较好的结果.     

融合多尺度纹理特征森林资源信息提取

基于SPOT-5多光谱和全色影像进行图像融合,构造NDVI植被指数,提取多尺度纹理特征并参与分类;基于SVM方法进行森林资源植被分类.结果表明:高通滤波(HPF)为最佳的图像融合方法,与单尺度纹理与光谱信息融合的分类相比,多尺度纹理与光谱信息融合的分类方法总精度提高了3%,验证了新方法的可行性.     

一种面向对象的遥感影像多尺度分割方法

高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下进行,而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺陷.基于区域的面向对象影像分析方法,为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路,其关键的核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割.本文提出了一种基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象多尺度分割算法.影像分割试验结果表明:该方法可以根据任意特定尺度下的影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标,调整影像分割的尺度参数,从而获得特定尺度下感兴趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础.     

多源遥感影像融合方法的比较与评价

分析了多源遥感影像融合的方法和融合过程.选取许昌市某地区的LANDSAT ETM影像为实验数据,分别进行基于主成分变换,乘积变换,比值变换, HIS变换,小波变换的影像融合.在MATLAB中编程并计算反映亮度信息、清晰度、光谱信息、信息量等定量评价参数,对融合效果进行定性和定量的评价.实验表明,不同的融合方法进行融合时会产生不同的效果.     

多源遥感影像数据融合的理论与技术

目的 探讨多源遥感影像数据融合技术,包括融合概念、融合原理、融合算法、融合效果评价。方法 对于不同空间分辨率、时间分辨率和波谱分辨率的遥感图像进行综合分析,提出像素级、特征级、决策级遥感影像融合的方法及用信息论的理论建立融合影像评价系统。结果 信息融合可分为3个层次：像素级、特征级和决策级融合;像素级融合信息损失最小,决策级融合信息损失最大;像素级融合精度最高,决策级融合精度最低。结论 对同一地区的多源遥感影像数据进行融合,可以产生比单一信息源更准确、更完全、更可靠的估计和判断,可以提高影像的空间分辨率和清晰度,有效提高遥感影像数据的利用率等。     

基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类方法

针对遥感场景影像存在类间相似性高、类内多样性大、且不同尺度下遥感影像差异大等问题,导致场景分类任务精确度受限,提出一种基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类算法。首先利用轻量级网络MobileNetV2作为主干网络,以更少的网络参数实现更高的分类准确率。网络通过一维卷积提升输入通道,设计的多尺度特征融合模块能够捕获遥感影像的高级特征和低级特征,融合影像的多尺度特征,能够有效缓解不同尺度下遥感影像差异大的问题。通过在三个公开遥感数据集上进行实验对比,验证了所提方法的有效性。     

面向多光谱生态遥感观测目标的波段配组方法

机载多光谱遥感是一种实现自然生态资源高精度定量监测的有效途径。随着观测目标数量和种类的不断上升,传统多光谱传感器固定的泛用波段不能完全满足观测需求,需要针对特定的生态目标选择特定的波段配组方案,发展可定制波段的多光谱传感器。提出一种面向多光谱生态遥感观测目标的波段配组方法,主要包括波段提取和带宽分析两部分。针对目前波段提取方法单一且未考虑生态参量的问题,提出一种混合的波段选择方法,综合考虑高信息量波段和与生态参量之间的关系。考虑波段带宽对定量反演的影响,提出一种综合考虑最大最小带宽的分析方法。以水质遥感为例,分析了针对化学需氧量和氨氮定量遥感的波段配组方案,并验证了本方法的可行性。本研究可为特定目标生态参量的遥感精确观测提供理论依据。     

多源遥感影像数据融合理论与方法的研究

在分析和探讨多源遥感影像数据融合原理、层次、结构及特点的基础上,归纳了多源遥感影像数据融合方法,并对未来的研究趋势进行了展望。