不同融合算法对ETM+遥感影像分类精度的影响分析

以福州市南台岛的ETM+遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine 8.7、ENVI4.0等遥感影像处理软件,运用主成分法(PCA)、乘积法(MLT)、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM+遥感影像全色波段(第8波段)与多光谱波段(第1-5、7波段)进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考.     

SPOT5遥感影像融合算法比较研究——以开封地区影像图为例

分别对遥感影像的5种融合方法进行了对比分析,明确了各融合方法相对原始影像光谱的扭曲程度,比较得出了在光谱特征上扭曲较小的融合方法. 同时进一步对比分析了光谱扭曲程度较小的融合影像在图像分类识别上的精度.     

遥感影像融合方法比较研究

影像融合是提高遥感影像特征提取、分类、目标识别能力的重要手段;为比较不同融合方法的融合效果,采用基于低通滤波的IHS变换融合法、PCA变换法、高通滤波法和Gram-Schmidt变换融合法对北京某地区的SPOT-5全色影像和TM多光谱影像进行融合试验,并采用均值、标准差、信息熵和相关系数4个评价指标对结果影像从信息保留性和光谱保持性上进行评价;结果表明:在4种方法中,Gram-Schmidt变换融合法在信息量的保持上具有最大优势,光谱保持性与PCA变化法持平;高通滤波法在对信息量的保留和光谱信息保持均较好,但融合结果的亮度性最差。     

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.     

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。     

两种影像融合方法在分类中的应用与比较

随着遥感影像融合技术的应用越来越广泛，影像融合不仅要求能够提高空间分辨率，更重要的是保持原有影像的光谱信息，减少失真。文章以两种具有代表性的融合算法（IHS变换与主成分变换）在ETM＋影像中的分类应用为例，对两种算法的分类结果进行定性和定量的对比与分析。     

基于Quickbird影像的耕地变化监测中影像融合处理方法研究

遥感影像预处理是一切工作的前提。以两期快鸟影像为例,以成都市郫县古城镇为研究区,分析了影像预处理中的融合技术。探讨耕地变化监测中影像融合方法选择问题。分别用相同传感器的相同时相的全色波段影像和多光谱影像进行融合,以及不同时相的全色波段和多光谱影像进行融合,得出三个结论。为耕地变化监测中影像融合处理方法问题提供一些好的建议。     

基于BP神经网络的多源遥感影像分类

在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的LandsatTM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比,改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度,可同Bayes融合媲美,而且提高了学习率,增强了算法的可靠性,因而提高了影像分类速度,更适用于遥感影像分类。     

基于BP神经网络的多源遥感影像分类

在研究人工神经网络理论的基础上,应用动量法和学习率自适应调整的策略,改进了BP神经网络法。并用于对同一地区的Landsat TM3,4,5影像和航空SAR影像融合进行分类和分类融合结果进行了比较。结果表明：同标准的BP神经网络、传统的Bayes融合分类法相比,改进的BP神经网络融合法不仅获得了标准BP网络高的分类精度,可同Bayes融合媲美,而且提高了学习率,增强了算法的可靠性,因而提高了影像分类速度,更适用于遥感影像分类。     

基于小波变换影像融合方法的对比研究

影像融合可以在一幅影像中同时表达两幅以上的影像信息。本文以小波变换理论为基础,选取一幅多光谱影像和一幅全色影像作为实验数据,利用MATLAB软件,在对影像融合规则的确定上,分别提出了替代融合、加权融合以及基于绝对值最大共三种融合方法,分别经过定性与定量的比较分析,最终得出了基于绝对值最大的融合方法,优于另外两种融合方法的结论。     

形象、教师形象与教师形象学

提出了教师形象及教师形象学的基本概念,论述了建立都教师学的基本框架以及教师形象学的学科性质。     

基于被动太赫兹波图像的图像分割技术

研究被动太赫兹波图像的图像分割算法. 针对被动太赫兹波图像水平和竖直方向平滑程度不同的特点,提出了一种改进的高斯-拉普拉斯算子,不同于传统高斯-拉普拉斯算子各向同性的特点,改进的算子在水平和垂直方向上对边缘具有不同的检测尺度. 实验表明,利用该算子可以将被动太赫兹波图像中的人和隐匿物品自动分割,能够准确、快速地对可疑的隐匿物品进行定位,使被动太赫兹波成像技术满足实际应用的需求.      

有雾图像和沙尘图像增强算法

针对有雾图像和沙尘图像存在色差、 清晰度较差的问题, 提出一种有雾图像和沙尘图像增强算法. 首先, 在Lab颜色空间用灰度世界算法解决沙尘图像的色差问题, 将调整色差后的沙尘图像与有雾图像转换到HSV颜色空间, 分别提高图像的饱和度和对比度; 其次, 用Laplace算子检测图像的模糊程度, 对于模糊度较高的图像, 用基于加权最小二乘滤波算法去除图像的模糊特征, 进一步提高图像可见度; 最后, 与现有的去雾算法和沙尘增强算法进行对比实验. 实验结果表明, 该算法可以更好地恢复图像的色彩, 并有效提高图像清晰度.     

二值图像噪声控制的算法实现

介绍二值图像噪声控制的实现思路,给出二值图像噪声控制实现的2个方法：种子填充算法和扫描线算法,分析比较2个算法实现的效率。结果表明,扫描线算法的效率比种子填充算法高。     

基于Bayer格式的图像压缩方法

基于对Bayer格式图像特性的研究,提出一种Bayer格式图像的准无损压缩算法,本算法分为颜色空间转换、低通滤波处理、图像压缩、解压缩和重构五个步骤。运用CPSNR方法对本算法的性能进行评价,实验结果表明,这种算法滤波单元、重构单元结构简单,而且恢复后的图像效果较好,这非常有利与传输高质量的图像和视频画面。     

一种基于图像集的复杂场景分类方法

保持局部图嵌入的流形鉴别分析方法将图像集所属子空间看作流形上的点,并使流形变换前后局部结构关系不变.然而在构造局部区域相似图矩阵时,用于描述节点局部区域范围的近邻节点个数会极大地影响算法的准确率,并会出现变换后流形的可分辨性相比变换前提升很小甚至更低的情况.针对该问题,提出了一种低秩描述下的Grassmannian流形鉴别分析方法.通过对图像集的低秩描述,流形变换中局部嵌入时仅保持同类别节点的最近邻局部结构以及所有节点间的相异类别信息,从而避免了对近邻节点个数的选择,并增强了变换后流形的可分辨性.由15类复杂自然场景和Caltech101图像数据集的实验结果表明,该方法是可行的,并且极大地提高了图像集分类的准确率.     

基于AFM图像的分割方法的研究

该文针对AFM图像的特点,提出了一种基于内部标记的分水岭分割算法.首先利用LoG滤波器对图像进行滤波并通过二值化得到内部标记图像,然后利用最小标定技术得到外部标记图像,最后使用分水岭分割算法得到最后的分割图像.实验结果表明,该算法能够有效地对图像进行分割.     

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。     

基于图像信息熵的四叉树检索算法

在基于内容的图像检索系统中,图像的抽象描述和特征提取是要解文提出了一种基于图像信息熵的四叉树索引结构及检索算法,可以利用较低维数的特征实现高速有效的图像检索.该方法适用于查准率要求不高情况下的相关图像检索或大型图像库的预检索.     

公共图书馆的形象及形象塑造

阐述了公共图书馆形象所包含的内容以及良好的社会形象对公共图书馆发展的重要意义，提出了应通过强化内部管理、加强服务创新、全面提高图书馆的整体素质来塑造公共图书馆的新形象。