基于极化合成孔径雷达图像的斑点滤波方法

斑点噪声是由合成孔径雷达(SAR)的相干成像原理造成的固有缺陷,为了更好地进行SAR图像地形分类、目标检测等后续处理,提出一种用于极化SAR图像的滤波方法.该方法利用新的优化函数和约束条件,在保持图像功率等于Lee滤波功率的前提下,通过最小化信号子空间向量与原始向量的欧式距离,达到降斑的目的.实验结果表明: 利用旧金山地区的真实极化SAR数据,使用该方法滤波的图像结果与原有的子空间滤波器相比,更接近原始图像的均值,并且通过滤波提高了不同类别的目标在特征空间的区分度,从而有利于不同类型地物的分类.     

极化干涉合成孔径雷达技术发展与应用

极化干涉SAR技术是近年SAR遥感领域内的研究热点.本文首先概述了极化干涉SAR技术基本理论,并总结了目前极化干涉SAR技术的应用现状;然后在详细介绍国外ALOS-PALSAR、TerraSAR-X和RADARSAT-2三个典型星载极化SAR系统的基础上,分析了极化干涉SAR技术的应用前景.     

一种基于多特征融合的图像检索方法

基于单特征的图像检索系统一般性能较低.提出了一种基于多特征融合的图像检索方法.通过对HSV颜色空间的非等间隔量化,提取一维颜色特征向量及其累加直方图.基于灰度共生矩阵(GLCM)进行纹理特征的提取.将两类特征结合,设计了一种基于多特征融合的图像检索方法.利用相似性度量方法分别对颜色特征和纹理特征以及融合后的特征进行了图像检索实验.结果表明,基于颜色和纹理特征相融合的多特征融合方法具有更好的图像检索性能.     

基于综合特征的Bp_adaboost工业仪表图像分类方法

针对工业场景图像背景复杂,受多种因素影响、利用单个特征完成工业仪表图像分类不能达到满意效果的问题,提出了一种综合利用图像的颜色和纹理特征,通过Bp_adaboost的方法对工业仪表图像进行分类的方法。首先基于HSV空间进行低阶颜色矩特征提取;然后基于灰度共生矩阵进行纹理特征提取;最后用17维综合特征向量对工业仪表图像进行Bp_adaboost分类学习和测试。实验结果表明,该方法对液位控制系统工业仪表与液位容器设备图像能取得较好的分类结果。     

基于GLCM和小波特征的SAR海冰分类

为了减少相干斑噪声对合成孔径雷达(SAR)海冰分类结果的影响,综合灰度共生矩阵(GLCM)和小波特征,提出了融合空间域和频域的纹理特征的SAR海冰分类方法,利用航天飞机成像雷达3号(SIR-C)探测数据,开展了SAR海冰分类研究。结果表明,该分类方法能在保留图像边缘细节信息的基础上,提取小波特征,减少噪声影响,解决了灰度共生矩阵方法无法克服的斑点状分类不准确问题,提高了分类精度。     

基于多纹理特征和PCA的地基云图识别研究

地基云图自动分类识别对于天气现象的诊断和预报具有重要意义。以地基云图为研究目标,首先在提取云图灰度共生矩阵和Gabor变换特征的基础上计算云图的多纹理组合特征,然后采用主成分分析法对组合特征进行数据降维,获取最终鉴别特征。通过对积雨云,高积云和层积云三类地基云图进行分类识别的实验结果表明,该方法可以同时提高云图分类的精度和效率。     

不同预处理方法结合特征的食管癌图像分类

为了探讨不同的预处理方法,结合形状和纹理特征,对新疆哈萨克族食管癌图像的分类效果,通过采用锐化、中值滤波结合锐化和中值滤波结合直方图均衡化三种方法对溃疡型和缩窄型食管癌图像进行预处理;然后提取Hu不变矩形状特征和灰度共生矩阵纹理特征;最后用K最近邻(KNN)分类器分类,以验证预处理方法对图像的功效和特征的分类效率。结果表明:锐化预处理后图像的Hu不变矩、灰度共生矩阵和混合特征分类准确率分别为93. 27%、73. 35%、92. 91%。可见锐化方法能突出图像细节,提高特征的代表性; Hu不变矩形状特征的分类效率优于灰度共生纹理特征的分类效率,锐化滤波结合Hu不变矩形状特征更适合新疆哈萨克族食管癌的分类研究。     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机(SVM)是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵(GLCM)是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法.实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高.     

基于SVM的图像分类研究

支持向量机（SVM）是一种优秀的分类方法,灰度共生矩阵（GLCM）是一种很好的纹理分析方法;本文研究了图像的颜色、纹理等特征对利用支持向量机进行图像分类的影响,提出了一种使用灰度共生矩阵进行综合特征提取的SVM图像分类方法。实验结果表明SVM方法的可行性和有效性,并得出图像综合特征的提取有利于分类效果的提高。     

一种基于纹理和颜色的图像检索方法

为了减少构造灰度共生矩阵的计算量,应用Roberts算子对图像进行边缘检测,构造边缘图像的灰度共生矩阵.该方法克服了构造灰度共生矩阵的计算量过大的缺点,引入了色度矩描述的颜色特征,使检索结果更加符合人的视觉特点,并可以通过调整纹理和颜色特征的加权值来满足不同的检索需要.     

极化SAR图像的人工目标检测

针对目前极化合成孔径雷达(SAR)目标检测仅使用单一极化检测器进行一次判决而造成检测率较低的问题,给出一种新方法。该方法将功率最大合成检测器、极化白化滤波检测器和最优极化检测器融合使用,用前一种检测器的输出来优化后一种检测器的输入,且通过迭代不断优化检测结果。为比较不同目标检测方法的性能,提出了一种准则,该准则规定对一幅SAR图像每种检测方法都取出相同点数的检测结果,虚警点少的方法性能好。实验表明:新目标检测方法在性能上优于其他方法;以该准则来比较不同极化SAR图像目标检测方法的性能简单易行,结果合理直观。     

基于极化干涉SAR数据的树高反演方法

为了利用极化干涉合成孔径雷达(SAR)实现精确、快速的树高反演,该文改进了基于极化干涉模型的传统线性度计算公式,提出了树高反演置信度。对置信度高的散射单元,用各极化方式下复相干点拟合得到的直线结合ESPR IT算法快速确定体散射复相干的位置,查表得到树高;对置信度低的散射单元直接用ESPR IT算法近似树高。实验结果表明,与传统方法相比,改进的线性度模型效果更好;体散射复相干估计结果符合极化干涉模型;用置信度指导树高反演,运行时间约为全部利用极化干涉模型反演的25%。     

基于改进广义相对最优极化的极化SAR舰船检测方法

为了提高极化合成孔径雷达(SAR)图像的舰船检测性能,提出了一种基于改进广义相对最优极化模型的极化SAR图像融合方法.改进的模型包含两个因子的乘积.第一个因子是最优极化状态下的雷达接收功率;第二个因子对应最优检测准则下的3个极化参数(极化熵、平面相似性参数、二面角相似性参数)的融合结果.使用该方法融合图像能够使得目标和...     

基于极化SAR干涉反演DEM的方法

为了将极化信息有效的和干涉信息融合,提高数字高程模型(DEM)反演的精度,提出一种基于相似性参数的相干增强方法,基于加权中值滤波的相位滤波器以及基于加权的枝切法的相位解缠方法。该文从理论上分析了该方法和传统方法的性能。实验结果表明:与传统方法相比,该方法可以充分利用极化信息,有效地增强相干性,并将相位的质量提高7%,有效地抑制了噪声,将残余点数减少了95%以上,并快速精确地得到了三维地形图。     

基于极化SAR干涉反演DEM的方法

为了将极化信息有效的和干涉信息融合,提高数字高程模型(DEM)反演的精度,提出了基于相似性参数的相干增强方法,基于加权中值滤波的相位滤波器以及基于加权的枝切法的相位解缠方法。该文从理论上分析了该方法和传统方法的性能。实验结果表明:与传统方法相比,该方法可以充分利用极化信息,有效地增强相干性,并将相位的质量提高7%,有效地抑制了噪声,将残余点数减少了95%以上,并快速精确地得到了三维地形图。     

拉布拉多海一年平整冰厚度SAR反演算法

在利用实测一年平整冰厚数据和同步全极化RADARSAT-2 SAR影像、全面分析不同SAR极化参数对海冰厚度敏感度的基础上,发现Alpha角最高;从理论上证实利用两者相关性反演冰厚的可行性,将所得经验方程用于冰厚反演,其结果与实测数据吻合较好;与现有常用方法的反演结果进行对比表明,新方法误差较小;Alpha角可以用于一年平整冰厚度反演,证明全极化SAR海冰信息反演冰厚确有优势。     

应用纹理分析识别SAR海上溢油图像

以渤海ENVISAT ASAR图像为例,采用基于灰度共生矩阵的纹理特征分析方法,计算油膜和2种类油膜(近海自然表面膜和低风速区)的纹理特征量.结果表明:对比度、方差、熵、相关性、相异性5种纹理特征量可用于识别油膜和类油膜,但对于不同类型的类油膜,用于区分它们和油膜的纹理特征量是不同的.因此,类油膜的分类对区分油膜与类油...     

基于干涉极化SAR数据的森林树高反演

将C1oude极化干涉散射模型和ESPRIT算法结合来降低森林参数反演的运算量.利用ESPRIT算法对Cloude模型中的散射相位中心进行估计,再将估计得到的散射相位中心代入Cloude模型,从而得到树木高度等参数.采用中国天山地区SIR-C/X-SAR L波段全极化干涉数据对森林地区植被树高进行了反演实验.实验表明,与直接采用Cloude的极化干涉模型进行反演相比,在反演精度不变的情况下,运算时间仅是单独使用Cloude模型的1%～2%.     

基于极化合成孔径雷达数据的桥梁检测

为了对遥感合成孔径雷达(SAR)图像中桥梁目标进行自动检测,在极化散射矩阵参数的基础上,提出了一种寻找河流地区对比参数的方法:将总功率、极化熵、相似性参数等参数进行加权组合,利用特征值分析方法求取最优加权系数,从而得到对河流特征敏感的参数组合表达式。进而利用该表达式对河流地区进行了分类实验,对分类结果应用图形形态学方法处理后形成水域模板。在此基础上将水域模板对敏感参数图像覆盖后,对河上桥梁目标进行了自动检测。采用PI-SAR型的雷达的全极化数据进行实验,获得了良好的检测效果,和只使用功率数据进行桥梁检测相比,原来检测不出来的桥梁目标都明显显现出来。实验结果表明,综合利用全极化SAR信息在遥感应用中可以更好的检测和识别目标。     

基于负指数变换和Mean-shift算法的SAR图像可视化方法

为了便于合成孔径雷达(SAR)图像的人工视觉解译,提出了一种SAR图像的可视化方法。用参数化的方法对SAR图像数据进行负指数变换;用Mean-shift算法估计变换后图像直方图分布的众数调整变换参数;对原SAR图像重新进行变换。实验结果表明:与传统方法相比,该方法得到的图像能适当的拉伸暗目标像素值,同时能较好地显示亮目标的细节;而且具备一定的鲁棒性,适用于不同场景的SAR图像。