一种基于超像素的户外建筑图像布局标定方法

提出了一种提取户外建筑目标图像中布局信息的方法.首先,基于超像素技术对所给的图像进行大致区域划分.超像素技术是基于一个测度谓词,其利用图像的基于图论的表示法来判定两区域的边界;其次,以划分后的区域(称为超像素)为单位,利用颜色、位置、纹理等信息对其进行标记.在标记纹理特征时,采用了基于3D基元的纹理识别方法.最后,定义规则整合各项标记,实现了对图像内容的划分,提取其布局信息.实验结果表明,该方法应用于常见几种布局的户外建筑目标图像都能收到较好的效果.     

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.     

基于互信息量的图像目标定位研究

为了实现图像目标定位的准确识别,提出一种基于互信息量的图像目标定位方法.首先对图像进行压缩,然后按照图像结构纹理的相关度进行像素信息融合,采用互信息量对图像进行区域标定和特征检测,实现图像目标的块匹配检测定位,最后在Matlab环境下进行仿真测试.结果表明,该方法对图像目标定位的速度快,定位误差小,有较强的抗干扰能力.     

基于二元树复数小波变换的特征融合算法

提出了一种利用二元树复数小波变换(DT-CWT)提取遥感图像纹理特征的方法，不仅使得纹理分析具备小波分析的多尺度特性，而且具备了6个方向的选择性、良好的重构性和近似的平移不变性．利用DT—CWT变换提取目标图像的纹理特征，构造目标概率密度函数，并采用基于D-S证据理论的特征层融合算法对目标进行识别处理，实验结果表明，采用基于DT-CWT纹理特征的特征层融合算法对多源低分辨率可见光遥感图像中小目标的识别是有效的．     

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.     

基于多特征融合的图像区域几何标记

提出一种基于多特征融合的图像区域几何标记方法.首先,提出了一种新型卷积网络结构——多尺度核卷积网络用于提取像素点的多尺度特征信息,推断像素点的几何类别,并结合图像超像素分割获得图像超像素区域的几何标记;其次,将提取的多尺度特征与超像素区域传统特征相结合,建立超像素区域的特征表达.最后,建立超像素图像的条件随机场(conditional random field,CRF)模型,对超像素区域的几何类别进行推断.在公开数据集Geometric Context(GC)上的实验结果表明,同已有算法相比,所提方法提高了图像区域几何标记的准确率.     

Landsat影像土地利用/土地覆盖信息快速提取技术研究

遥感图像快速识别是遥感数据应用于土地利用/土地覆盖动态监测的难点问题。根据海拔高差大地区地表覆盖的垂直性特点,利用数字高程模型分割影像,分析各区域的光谱特征和纹理特征,采用植被指数和纹理组合对不同区域地表信息进行提取,并根据野外实测数据进行精度验证。结果表明,该方法能有效提高地物识别精度,有一定实用价值。     

一种ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法

提出一个ASAR图像中养殖地目标自动提取的方法.首先,针对雷达遥感图像中养殖地目标的ASAR数据特征,采用改进的模糊聚类算法FFCM分割ASAR遥感图像,分离出海洋与陆地;然后依据养殖地的纹理形态特征,并利用其空间关系知识,从海洋区域中提取出养殖地.试验结果表明,该方法能快速、准确地提取ASAR遥感图像中的养殖地.     

海战场的目标检测与识别

针对海战场图像信息的目标检测与识别,提出了一种适于海战场区域特征的遥感图像目标检测与识别方法．研究采用线性滤波器将图像划分为若干个空间尺度,并对不同空间尺度的图像,根据生物视觉生理特性的原理,提取图像中目标的视觉显著性特征,此特征包含目标不同于其周围区域的程度和空间分布状态．根据分析提取的目标空间特征信息,使用支持向量机对视觉显著性特征图像进行分类,实现目标信息提取,并通过Dempster-Shafer证据理论的分析方法判断目标的相关信息及其置信度,达到识别目标的目的．实验结果表明：此方法能以高可靠性和高精确度检测出海战场图像信息中的目标,获取目标相关信息．     

一种基于频域纹理特征的图像文字定位算法

图像中文字信息的提取和识别具有极大的应用价值,文字定位是文字提取最关键的步骤之一.现有文字定位算法复杂度高,查全率和查准率都有待提高.本文提出一种基于频域纹理特征的图像文字定位方法.在图像频域提取纹理特征后初步定位文字区域,再根据文字区域的几何属性得到最后的定位结果.实验结果证明,该方法在粗定位和精确定位阶段均能取得较好的效果,且计算复杂度较低.     

基于区域直方图统计的灰度图像色彩传递方法

应用直方图统计法描述图像的区域纹理,提出基于区域直方图纹理描述的灰度图像色彩传递处理方法.为待彩色化处理的灰度图像选定适当的参考图像,并在去相关的对立色空间对两幅图像的亮度通道作线性变换.用直方图统计法描述的像素邻域纹理特征进行图像间的像素匹配,将匹配性最佳的参考图像像素的颜色值传递给相应灰度图像像素的颜色通道,将色彩传递结果图像转换回RGB空间显示.实验结果表明:该方法能够提高像素匹配的准确性,获得色彩自然感优于常规色彩传递方法的彩色化图像;该方法运算量较小,便于实际应用.     

应用灰度共生矩阵的纹理特征描述的研究

研究一种基于灰度共生矩阵常规量度的纹理特征描述方法。在遥感图像上截取纹理均匀的小图像,进行各种变换,并应用Matlab软件求得其灰度共生矩阵与各个量度值。将已有灰度共生矩阵量度进行线性组合,针对不同样本借助测量平差的方法得出一个新的目标参量的线性表达式模型。选择能够识别样本纹理特征的线性组合形式计算其值。提取所需的纹理特征并用Matlab软件对图像进行计算验证结果。将此方法运用于遥感图像后,可区分出不同的纹理特征。     

基于无人机遥感图像的森林火灾检测

为减少森林火灾造成的生态与经济损失,搭建无人机检测平台采集森林遥感图像,基于支持向量机(SVM)开发森林火灾检测系统.通过分析森林遥感图像的像素点,预提取火灾的感兴趣区域(ROI),提高火灾识别准确率.利用方向梯度提取森林火焰的边缘特征与纹理特征,采用机器学习方法进行森林火灾识别.实验结果表明,该检测方法对火灾与非火灾...     

基于最小二乘支持向量机和高分辨率遥感影像的大尺度区域岩性划分

基于大尺度区域分割的理念,提取高分辨率遥感图像中与岩性相关的纹理、形状、光谱信息,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)在非线性预测中的优势,对研究区地质岩性进行识别。首先对高分辨率图像中与岩性相关的光谱、纹理、形状、高程等特征信息进行样本选取,选取过程中以图像的纹理为主要特征信息,同时以J-M距离、转换分类度为依据选取最优特征空间,采用因子分析变换降维对特征空间进行压缩,实现特征信息最优化;然后对已知样本进行训练,建立分类模型,评价模型精度;最后利用模型对研究区进行岩性划分,并进行分类后处理。研究结果表明:基于LS-SVM的分类方法在利用高分辨率遥感图像岩性识别中表现良好,为地质岩性分类提供了一种新的方法和手段;加入纹理等信息后的LS-SVM分类模型更加利于岩性的判别。     

基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法

图像分割是图像分析与理解的关键环节之一.提出了一种基于TWSVM超像素分类的彩色图像分割算法.首先,利用熵率超像素生成算法,将原始彩色图像划分成超像素区域;其次,结合直方图与双树复小波变换理论,提取出超像素的颜色特征和纹理特征;然后,采纳最大类间方差阈值法确定出TWSVM训练样本;最后,利用训练好的TWSVM模型对超像素进行分类处理,以获得最终分割结果.实验结果表明,本文算法可以获得较好的彩色图像分割效果.     

基于D-S证据理论的纹理图像分类方法

在阐述Dempster-Shafer证据理论的基础上,给出了基于Dempster-Shafer证据理论的多源信息融合的方法,并将Dempster-Shafer证据理论的信息融合技术应用于遥感图像纹理的分类.图像灰度均值特征和图像灰度共生矩阵的熵特征作为纹理图像的不同特征被提取,并构成该理论中的证据,利用一定的决策规则,选择融合证据作用下最大的假设.实验结果表明,基于Dempster-Shafer证据理论的多特征融合分类识别图像纹理的新方法是切实有效的和可行的,分类结果要优于仅仅利用单个特征进行分类的结果,能极大地提高图像纹理的识别分类能力.     

基于机器视觉的动态多目标识别

提出了一种基于机器视觉的实时动态多目标识别的方法.该方法首先根据前后帧之间像素的变化,分割出运动目标和样本图像,然后使用Gabor滤波器提取图像的特征,得到特征向量.最后使用Fisher判别准则分类识别,将得到的分类识别结果自动标注在输出图像中,并且将其连续输出,便能获得已经识别完成的输出视频.实验结果表明,在多个动态目标的情况下,综合运用Gabor特征与帧间差分法的动态目标识别方法能准确检测到动态目标区域,并能准确分类、识别和标注.     

基于区域特征的模糊多尺度Markov模型在纹理图像分割中的应用

针对传统Markov模型中似然函数假设条件过于严格,观测图像像素间的相依关系不能充分利用的缺点,提出了一种基于区域特征的模糊多尺度Markov模型实现纹理图像分割模型.该模型首先利用一种区域特征提取方法,描述像素间的相依关系;然后,以区域特征的聚类结果作为先验信息,通过模糊多尺度Markov模型得到分割结果;最后采用Brodatz纹理库合成的人工图像作为实验数据,从定性和定量两方面验证了该模型的有效性.     

基于改进自适应阈值局部三值模式的遥感图像分类

遥感图像背景复杂,存在光照变化和噪声干扰,导致图像分类准确率不高。针对该问题,在计算邻域像素离散度的基础上,通过对其施加不同权重以细化阈值范围,提出一种改进的自适应阈值局部三值模式(ATLTP)纹理特征提取算法,以提高遥感图像分类精度。首先,对原始遥感图像进行灰度拉伸预处理以增强图像对比度;然后,采用改进自适应阈值局部三值模式提取遥感图像的纹理特征;最后,利用支持向量机对遥感图像进行分类。在标准遥感图像数据集中稀疏建筑物和密集建筑物分类的实验结果表明:采用改进后的局部三值模式纹理特征对遥感图像进行分类的性能要优于传统的局部三值模式,验证了改进算法的有效性。     

基于局部语义上下文的场景分类方法

针对现有方法难以解决复杂场景图像分类的问题,本文提出一种基于局部语义上下文的场景分类方法。该方法将整个图像分割为一系列超像素,从超像素提取局部特征表示图像的局部观察;在观察图像和场景类别标签之间引入表示超像素区域语义的随机变量,通过不同随机变量之间的依赖关系引入局部语义上下文信息,较好地描述了图像观察、图像内容与场景类别标签之间的语义关联度,最后定义判别图像场景类别的目标函数,采用优化方法推断图像的场景类别。在标准图像库进行的实验证明了该方法的有效性。