基于IHS变换和小波变换相结合的IKONOS影像融合技术

为了充分利用各种遥感影像的信息,基于多分辨率小波融合的融合方法在近几年来得到了广泛的应用。针对IKONOS卫星的全色波段和多光谱波段的影像,提出了一种基于IHS变换和小波变换结合的影像融合方法。对比实验表明了这种结合两种变换的融合方法能够有效保持IKONOS卫星全色影像高空间分辨率的同时,且能较好地保留多光谱影像的光谱信息。     

IKONOS高分辨率遥感影像自身融合效果分析

采用了HIS,PCA和HPF三种融合方法对IKONOS全色和多光谱影像进行融合.从光谱特征、空间特征及融合前后影像的地物分类精度等方面分析了3种融合结果的质量.分析评价结果表明HPF融合效果最佳.该方法在提高多光谱影像空间分辨率的同时,较好地保留了多光谱影的光谱信息,并能减小阴影的影响.分析结果还表明PCA融合方法对IKONOS数据融合具有不确定性,其融合效果与区域影像特征向量矩阵中第一特征向量有密切的关系.     

结合高分辨率多光谱影像和LiDAR数据提取城区建筑

结合IKONOS影像和LiDAR数据,应用面向对象分类分析方法试验提取高分辨率多光谱卫星影像城区建筑物.处理流程包括如下步骤:(1)影像融合增强;(2)影像分割;(3)影像对象分类;(4)建筑物对象几何形状规则化处理.试验结果表明,面向对象分类分析是一种适于利用高空间分辨率遥感影像数据进行城区建筑物制图的有效方法.该方...     

Google Earth影像与同源Quick Bird影像在城市土地利用分类上的对比研究

Quick Bird(QB)、IKONOS等高分辨率遥感影像是Google Earth(GE)影像中的重要来源,经过图形化处理后,免费提供给公众浏览和使用.通过对相同区域、同期QB及其GE影像分别采取基于像素和面向对象的分类方法实施土地利用分类,对比分析两类影像在不同土地利用类型、不同分类方法上的分类效果,阐明GE影像进行土地利用分类的可行性,并就其在不同分类方法、不同分类类型情况下的适应性进行评价和建议.     

面向对象的高分辨率遥感影像变化检测方法

变化信息是遥感图像中的一类重要信息,变化信息的自动检测是遥感图像智能解译的重要研究领域.利用面向对象分类技术,对一种同一地区不同数据源的高分辨率遥感影像采用了分类后比较的变化检测方法.介绍了方法原理,建立规则以及实现过程;最后利用提出的方法对同一地区不同时相的QuickBird影像和IKONOS高分辨率遥感影像实施了变化检测实验,结果表明将基于面向对象技术的变换检测方法用于不同数据源的高分辨率遥感影像变化信息的检测是切实可行的,并具有较高的提取精度.     

一种局部监督式纹理分类算法

在小波理论的基础上,提出一种新的纹理分类方法.通过计算一连串的小波分解和模运算得到包括多尺度和多方向共现信息的局部描述符——散射向量,该描述符具有局部平移不变性和线性变形性,然后使用PCA模型选择散射向量得到一种监督式纹理分类算法.最后,采用CURET纹理数据库进行算法验证.结果表明,本文算法具有较高准确率,且能很好对具有相同功率谱的纹理进行分类.     

联合空谱信息的高光谱影像半监督ELM分类

针对高光谱影像处理应用中,标记样本往往数量较小且质量不均而未标记样本大量存在的问题,结合半监督学习方法,提出一种面向高光谱影像分类的半监督极限学习机分类算法.首先根据图理论,联合高光谱影像空间光谱信息,对标记和未标记样本共同构建无向加权图;然后,考虑平滑性约束和结构最小化原则,构造分类目标函数;最后,利用核方法求解最优参数,进而实现高光谱影像的半监督分类.采用该方法进行分类对比实验,结果表明:该方法能够有效利用未标记样本信息,提高小样本下的高光谱影像分类精度.     

高分辨率卫星影像几何纠正精度的空间可视化

针对美国高分辨率卫星影像 (IKONOS)几何变形为主的特点 ,提出对几何纠正的精度采用空间可视化的方式来表达 .并以相似变换作为影像纠正的基本模型 ,推导了纠正后任意点精度与控制点精度的关系 ,基于此选择采用空间插值方法 ,插值影像纠正后任意点不同方向上的点位的精度 .在此基础上 ,采用精度可视化的概念对影像纠正的质量加以描述 ,通过一个IKONOS影像加密前后影像纠正的实例说明其应用的方法 ,并获得了一些有益的结论     

基于HIS变换融合IKONOS不同分辨率影像

运用基于HIS变换的图像融合方法,将IKONOS遥感卫星获取的天安门附近4m低分辨率多光谱影像和1m高分辨率的全色波段影像进行融合,得到了1m高分辨率的多光谱影像。     

基于离散小波变换的高光谱特征提取中分解尺度的确定方法

近年来,小波变换被成功地运用于高光谱数据的特征提取.其中的关键环节之一是如何确定合适的分解尺度,以获得较高的分类精度.文中提出一种改进的基于相关系数的小波分解最佳尺度的确定方法.该方法首先对高光谱影像进行多尺度小波分解,提取特征图像,然后,计算各个尺度的小波近似系数与原始光谱信号之间的相关系数,根据相关系数的变化趋势确定最佳分解尺度.通过两个高光谱数据验证所提出的方法,并与现有方法进行对比.实验结果表明,所提出的方法可较准确地确定最佳的分解尺度.     

支持向量机与哈夫曼树实现多分类的研究

提出了基于哈夫曼树的支持向量机多分类方法,该方法首先将1个多分类问题分解为多个2分类问题,针对每个2分类问题使用支持向量机2分类方法解决;然后根据相异度来决策分类的优先顺序,构建基于哈夫曼树的支持向量机多分类模型;最后使用勒卡斯开源数据集进行验证,并将它与传统的支持向量机多分类方法进行实验比较。实验结果表明:新的方法在分类速度和分类精度上较传统的支持向量机多分类方法优越。     

基于二叉树SVM的指纹分类算法

对预处理后的指纹图像进行分类相关算法研究，提出一种无需迭代的指纹参考点定位方法，该算法具有简单、快速、效果好的优点；基于指纹方向场的半区域特征提取方法，采用二叉树结构的支持向量机多分类策略解决指纹的多分类问题．实验表明，分类精度良好．     

基于二叉树SVM的指纹分类算法

对预处理后的指纹图像进行分类相关算法研究,提出一种无需迭代的指纹参考点定位方法,该算法具有简单、快速、效果好的优点;基于指纹方向场的半区域特征提取方法,采用二叉树结构的支持向量机多分类策略解决指纹的多分类问题.实验表明,分类精度良好.     

基于小波变换和支持向量机的图像分类

提出了一种基于小波变换和支持向量机的图像分类新方法,该方法利用小波变换进行图像特征提取,利用支持向量机进行图像分类,并与基于图像底层特征的分类方法进行了实验比较.实验结果表明该方法具有较好的分类性能.     

基于色调一致性改进的图像融合最速下降法

为了获取IKONOS高分辨率多光谱图像,更有效地对IKONOS卫星图像进行利用,分析了使用最速下降法对IKONOS卫星的高空间分辨率全色图像PAN(panchromatic images)和低空间分辨率多光谱图像MS(multispectral images)进行融合的技术.提出以MS图像(波段:R,G,B)中每个像素点的R、G、B三色分量值所占比例大小为基础设立矩阵参数,代替原算法能量方程中R、G和B波段图像前的常值参数,使融合图像与MS图像的色调保持完全一致,同时适度取小NIR波段图像前的参数值,提高了融合图像的清晰度.在进行的5种算法融合对比仿真实验中,通过主客观两方面对融合图像质量进行了评价,证明了改进后算法的有效性和优越性.     

基于卷积神经网络的食品图像识别

针对传统食品图像识别方法提取特征能力差、准确率差、运行效率差和卷积神经网络识别相似食品图像难度大等问题, 提出了一种新的食品图像识别模型ChinaFood-CNN, 以实现对食物的精准分类; 在多分类损失函数SoftmaxWithLoss的基础上, 针对食品图像类间相似性大的问题, 提出了最大类间距损失函数(MCSWithLoss), 以增大相似类之间的距离, 实现相似类的区分; 针对随机选取样本时的训练集冗余问题, 在网络模型训练时使用负样本选择算法.实验结果表明:ChinaFood-CNN模型对食品图像的识别准确率达69.2%, 分别比AlexNet、VGG16、ResNet模型提升了17.6%、16.8%和3.6%.     

金属断口图像的非线性模式识别方法

针对金属断口图像模式识别的特点,提出应用小波变换技术提取断口图像特征的方法,在此基础上,利用神经网络的基本原理设计了一种断口图像模式识别的非线性分类器·通过实验确定了分类器的网络结构,给出了相关参数选择的方法·对几种典型的金属断口图像进行了计算机实验研究·实验结果表明,其平均正确识别率达93 75%,单独以能量作为特征值,其平均正确识别率可达到95%·这说明采用非线性分类器进行断口模式识别比采用线性分类器能取得更高、更可靠的正确识别率·研究结果显示出,这种基于小波变换技术和神经网络原理的非线性模式识别方法能对纹理变化复杂、规律性不强的断口图像进行有效识别,具有更好的适应性·