基于BP神经网络改进算法的遥感图像分类试验

BP神经网络分类方法是一种新的模式识别方法,在遥感图像分类识别处理中有良好的应用前景。本文在阐明标准BP算法及其改进算法——Levenberg-Marquardt算法的基础上,介绍了BP神经网络的遥感图像分类过程,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了试验。实验结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类方法是一种有效的图像分类方法。     

遥感图像融合的应用研究

针对遥感测绘工程实际应用中的图像融合技术需求,本论文重点对遥感图像融合技术进行了分析研究,在简单介绍了遥感图像融合的基础上,重点对遥感图像融合实际应用进行了分析,探讨了面向特征信息的多源图像融合模型,并给出了遥感图像融合技术在遥感测绘工程中的实际应用,对于进一步提高遥感测绘工程的应用水平具有一定借鉴意义.     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

应用卫星遥感技术进行毒品原植物禁种监测的研究

本文提出了应用卫星遥感技术进行毒品原植物的禁种监测的技术方案，具有包括毒品原植物的光谱测定，数据源的选取，图像融合技术和模式识别技术，研究表明，应用遥感图像进行毒品原植物的监测是可行的。     

低反差环境图像特征与噪声优化处理

通过综合应用数字图像处理和模式识别技术中的图像边缘检测、图像解析曲线分析和图像分割等方法，把图像特征转化为图像噪声进行优化处理，实现了在一个低反差的环境中，让计算机准确识别是否已安装与背景相似的新剖件的工作。该技术具有一定的通用性，可用于多种领域的模式识别。     

一种光学遥感图像海面舰船检测算法

为了在通用硬件平台上实现光学遥感图像海面舰船检测,提出一套适合实际系统应用的算法。首先,在海陆分割阶段设计能快速粗分图像内容的自适应双门限阈值分割方法;其次,根据海面舰船分布稀疏的特点对分块后的图像进行目标存在性初判;接着,只对初判为有目标的分块提取目标候选区域,提高了检测效率,其中引入杂波率系数自适应地控制Top-Hat算子中结构元素的尺寸,使其更好地抑制背景;最后,采用基于特征的模式识别方法剔除虚警。测试结果验证了算法的性能,并在硬件平台上进行了实现。     

定位图像分维算法的计算机研究

通过对3种方法计算结果的分析,验证了计算图像分形维数的基本理论,进一步研究了分形理论在遥感图像中的应用.     

图像数据库的智能检索

提出了以人工智能思想为指导的图像数据库的智能检索方法,它利用模式识别技术和图像处理技术,同时考虑启发性知识。该方法用图像特征向量代表图像并进行聚类分析以建立图像库的检索树,应用最佳优先搜索方法在检索树上找出用户满意的图像。     

基于改进型粒子群算法的曲面匹配与位姿获取

有限散乱点模式匹配是机器视觉与模式识别领域中的一个基础问题和重要环节,在目标识别、医学图像配准、遥感图像匹配、目标位姿获取等方面得到了广泛应用。该文提出了一种变概率密度分布的改进型模拟退火粒子群算法,能够加速算法收敛并搜索到全局最优解,提高匹配准确性。通过采集已知旋转体目标局部表面有限散乱点,构造适应度函数并进行坐标变换,实现散乱点与曲面的匹配和目标位姿获取,讨论了误差影响因素和算法适用性。应用结果表明:该方法与最小二乘曲面拟合方法相比,所需散乱点数目少,计算效率和精度高,且具有对散乱点采集误差不敏感等优点,能够满足排爆机器人抓取目标局部裸露情况下的位姿获取应用需求。     

多角度遥感图像三维信息可视化研究

针对遥感测绘三维图像数据在数据处理、数据保存以及数据可视化等方面存在技术难度的现状,本论文重点讨论研究了多角度下遥感图像三维信息的可视化方法,在简要分析了多角度下三维图像数据的处理流程的基础上,重点研究了可视化方法,给出了可视化流程,并对可视化过程中关键步骤算法进行了优化设计,对于进一才步提高遥感图像三维数据的可视化应用水平具有一定指导和借鉴意义。     

基于LSSVM和D-S的遥感图像分类方法

为了提高遥感图像的识别率,提出一种基于最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)和证据理论(Dempster-Shafer theory,D-S)的遥感图像分类方法.该方法首先分别提取遥感图像的纹理和颜色特征,然后分别对纹理和颜色特征采用LSSVM建立分类模型,并得到相应特征的分类率,最后把单一特征分类正确率输入到D-S证据理论对它们进行融合,从而得到它们的权值,并根据权值得到遥感图像的最终分类结果.仿真结果表明,该方法不仅提高了遥感图像的分类率,而且还加快了遥感图像分类的速度,从而使得该方法在地理信息系统具有一定的应用价值.     

一种基于DTSVM的遥感图像分割方法

文章针对城市遥感图像的目标分布特点,提出一种基于改进DTSVM的遥感图像分割方法.实验引人样本的聚类特性改善DTSVM模型分类精度,对城市遥感图像中的区域进行语义标注并提取特征,通过训练改进分类模型得到分割结果.实验结果表明,该方法能比较准确地分割出关注语义的目标区域,并有效避免了遥感图像的过分割问题.     

基于数据挖掘聚类分析的图像分割的研究和应用

目的探究基于聚类分析k-means算法的图像分割以及在遥感图像中的应用。方法首先研究聚类分析算法,其次基于RGB和HSV颜色空间下通过软件编程实现算法,最后应用于遥感图像。结果与结论优点是可以比较好地实现遥感图像分割的效果,HSV颜色空间下的图像分割效果较好;缺点是由于算法自身的限制,只能达到局部最优,便利性较差。     

基于人工神经网络遥感图像分类的应用研究

阐述了遥感图像分类处理中应用BP神经网络的方法,在ENVI平台下,对基于BP神经网络的分类方法进行了研究。结果表明：基于BP网络神经的遥感图像分类效果是相当突出的,是一种非常有效地处理遥感图像的方法。     

图像检索中图像分割方法综述

图像分割是图像分析和模式识别需要解决的首要问题和基本问题,也是图像处理的经典难题。针对图像检索中应用的图像分割方法进行了系统论述,分析了各种方法的优缺点并探讨了图像分割技术的发展方向。具体介绍了基于颜色布局的分割方法,基于无监督的分割方法。     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势。本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析。结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法。     

基于自适应极速学习机的遥感图像目标识别

随着遥感技术的突飞猛进,遥感图像目标识别在军事方面以及民用方面都有重要的应用.但是在对遥感图像目标识别的过程中,由于遥感图像的高分辨率等客观条件限制,无法实现对目标实时和精确的识别.极速学习机具有很快的学习速度并且是一次完成的,在小样本学习的问题中得到了广泛的应用.可以先对遥感图像进行特征提取,然后用极速学习机的神经网络方法对遥感图像目标进行识别,这是解决问题的一种有效方法.本文首先在极速学习机的基础上针对极速学习机隐层神经元过多的问题进一步提出隐层神经元数目自动确定的自适应极速学习机的算法,然后介绍了遥感图像特征提取的方法,最后通过实验仿真验证自适应极速学习机算法在遥感图像目标识别上的准确性和实用性.     

TM遥感图像中居民点的自动提取

介绍了一种TM遥感图像中居民点目标自动提取的方法.针对TM遥感图像的光谱特征,提出一种基于多波段信息的图像分割模型,提取出居民点、道路及河滩地等光谱相近的地物.然后依据居民点的形态特征分离道路,并利用空间关系知识分离出河滩地.试验结果表明该方法能快速准确地识别提取TM遥感图像中的大部分居民点.     

基于人工神经网络的遥感图像分类研究

随着人工神经网络系统理论的发展,神经网络技术日益成为遥感图像分类处理的有效手段,并有逐步取代最大似然法的趋势.本文重点讨论了遥感图像分类处理研究中应用效果显著的BP神经网络方法,并在MATLAB平台下对基于BP神经网络的分类算法进行了研究,最后将它的分类结果与最大似然法的分类结果进行了精度比较分析.结果表明基于BP神经网络的遥感图像分类效果是较好的,是一种有效的图像分类方法.     

非负矩阵分解算法在遥感图像融合中的应用

研究了非负矩阵分解(NMF)方法在遥感图像融合中的几种应用.在多光谱图像与全色图像融合的过程中,采用了非负矩阵分解融合算法,非负矩阵分解与主成分结合(N_PCA)的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法,通过对各融合图像的目视判定及统计参数判定,分析评价这些算法在遥感图像融合中的性能差异.研究实验证明非负矩阵分解算法应用于遥感图像融合处理,具有较好的融合效果,非负矩阵分解算法,非负矩阵分解与主成分结合的融合算法,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法在遥感图像融合中的性能优于传统的主成分融合算法(PCA),其中,非负矩阵分解与提升小波变换结合的融合算法的性能最为优异.