基于决策树判别的高温目标遥感识别方法

通常,高温目标与常温地物间光谱特征差异显著;但研究发现,Landsat8 OLI遥感影像中彩钢屋顶像元却与高温目标(林火)的光谱特征颇为相似,使用以往高温目标识别方法识别效果不佳。为实现高温目标的精确识别,引入决策树判别法;根据不同地物类型的相似程度构建决策树模型,针对各分支结点的相似地物类型,按定量指标分别进行特征波段筛选,确定反映地物间本质区别的判别函数,并经分类统计确定判别阈值。研究表明,所构建的决策树能够准确划分地物类型,在实现同一般常温地物有效区分的同时,能有针对性地区分高温目标与彩钢屋顶建筑,高温目标识别精度为97. 67%。     

一种改进的高光谱影像噪声估计算法

针对空间维去相关法影像分块常包含地物边界以及波谱维去相关法矩阵多次求逆导致运算量过多的不足,提出一种基于地物分割的改进波谱维去相关方法.方法可以保证影像分块的波谱一致性,且在波谱维去相关时只需进行一次求逆运算,从而显著减少运算量.运用该算法分别对模拟影像和真实Hyperion影像进行噪声估计.实验结果表明:一方面,改进算法具有更快的计算速度;另一方面,在对模拟影像进行估计时,改进算法的像元波谱曲线及其结构相似度更接近模拟噪声,在对真实Hyperion影像进行估计时,改进算法的噪声像元波谱曲线在零附近作小幅波动,更符合真实噪声的特征.实验结果验证了改进波谱维去相关算法的有效性.     

基于高光谱线性混合光谱分解识别人工地物

城市下垫面包含多种不同年代、材料和成分的人工建筑物,其光谱多样性远远超过自然环境.利用高光谱遥感数据的丰富光谱信息,可以弥补传统遥感数据源(如航片、多光谱遥感数据等)在区分城市地物所需光谱分辨率等相关信息上的不足.从光谱分析与光谱匹配技术出发对城市地物和人工目标进行精细分类,可提供城市规划、环境监测、城市变迁乃至相关社会经济等方面的信息.本研究基于Hyperion高光谱遥感数据,以广州市区为试验区,尝试用手动提取终端像元,首先对水体与植被做分层掩膜,尽可能消除其在求取参考波谱与影像波谱角度过程中的影响;继而参考约翰-霍普金斯大学提供的标准光谱库的人工建筑物波谱,对光谱角度制图方法所产生的规则影像进行密度分割,获取与参考光谱夹角最小的端元准确位置,再通过高空间分辨率影像Quick Bird数据对其进行准实地验证,尽可能提"纯"并获取相应地物影像端元;最后,应用线性光谱分解模型提取出广州市区地表物质的丰度,由丰度图设定阈值生成地物分类图.结果表明:星载高光谱数据可识别出都市人工地物中的水泥混凝土、铺路混凝土、粘土瓦屋顶、较老建筑屋顶、裸土、高反射率未知物(玻璃、金属等)、低反射率未知物(阴影)、林地、草地与水体等,其总体精度为76.2099%,Kappa系数为0.7258.     

古遗址目标提取方法研究

目的研究根据获取的遥感信息从背景"影"像中有效识别和提取文物遗存的方法。方法分析研究区遗址影像波谱特征基础上,运用高光谱分析技术获得已知遗址目标波谱曲线,最终利用约束能量最小化(CEM)算法,从背景地物中分离遗址目标。结果当遗址与周围背景物性差异明显,引起明显的光谱异常时,CEM算法能够基于真实的物理模型进行波谱提取、识别和探测古遗址目标。结论 CEM算法提取古遗址信息是可行性强的一种方法,且识别效果与MNF变换后图像的维数有关,选择特征值较大的波段组合参与CEM运算,能有效地避免噪声对目标探测的干扰,使得探测率提高。     

基于深度学习的无人机遥感影像水体识别

针对无人机遥感影像分辨率高、信息量大易造成错分、漏分现象,导致识别分类精度不高的问题,采用一种基于深度学习的水体识别方法进行无人机遥感影像水体识别。该方法首先选取大量样本训练并构建深度卷积神经网络模型(DCNN),然后利用最大稳定极值区域(MSER)对无人机遥感影像进行分割得到待识别目标子区,最后根据深度卷积神经网络模型对分割后影像目标进行水体识别,并且将识别结果与目前常用方法进行比较。实验结果表明,该方法能有效识别水体目标,减少错分、漏分现象,提高识别精度,优于其他方法。     

基于Fisher两类判别的高温目标精确识别方法

基于高温目标和绝大多数常温地物波谱特性的显著差异,可利用短波红外波段(1.3-3.0μm)识别高温目标。Landsat8的OLI数据第7波段对高温目标短波红外发射能量有较高的敏感性,可对高温目标(林火、草原火、火山、金属冶炼厂、煤层自燃等)进行有效识别。为实现高温目标的精确识别,对归一化火点指数(NDFI)法进行改进以去除水体干扰,并采用Fisher两类判别法进行高温目标和彩钢屋顶地物的分类。研究表明,改进的NDFI法结合Fisher两类判别法可有效用于高温目标识别,其高温目标识别理论精度为96.9%,实际精度为95.4%。     

混合光谱分解实验研究

混合光谱分解研究对提高遥感识别地物信息精度具有重要意义.实验室模拟混合光谱分解模型可以作为遥感影像混合像元分解的基础,为地物分类提供经验模型和理论依据.对土壤-植被混合模型进行实验室模拟,对原始光谱反射率进行一阶微分、对数、去连续统变换,运用特征波段法和相似系数法拟合回归方程,并对比模型精度.结果表明基于对数变换数据的...     

LiDAR与航空影像的融合分类与精度分析

为了弥补单一数据源在地物分类时的不足,提出将机载激光扫描(LiDAR)数据与航空影像融合进行地物分类的思想,实现基于面向对象和单像元的复杂城区多级地物分类.将真彩色航空影像与机载激光扫描距离影像融合,采用光谱特征和空间特征将影像分割成若干同质区域;利用多源数据产生的各种信息建立分类规则并实现基于面向对象的地物分类,将植被信息和高差信息与分类结果叠加,实现基于单像元的分类结果纠正,然后再以对象内包含的建筑物直线段数量为约束条件对分类结果中的建筑物进行三级精化分类.实验表明该方法能够有效地自动分离建筑物、树木、草地和道路,其中建筑物的制图精度和用户精度分别是92.53%和95.79%,整个区域的分类精度为89.62%,该方法在复杂城区可行有效.     

基于SAM遥感影像的分类技术研究

目的以混合像元提纯为突破口,研究遥感影像高分类精度的方法,以减少由于地物波谱的复杂性、传感器空间分辨率的局限性导致混合像元普遍存在而引起的影像信息不确定性和分类精度低指标性。方法利用光谱角（SAM）分类法,经过混合像元辨别和提纯、端元样区的定义等步骤,对影像进行分类。结果与传统最大似然分类法比较实验结果表明,SAM方法对地表覆盖比较复杂的零散地区遥感影像分类具有较高的精度。结论因选择合适的方法消除了混合像元,SAM是一种有效的遥感影像智能分类方法,对提高影像分类精度具有极为重要的实践意义。     

基于经验线性法的Hyperion影像大气校正

选取影像覆盖区域的地物分别作为亮目标和暗目标,选取非影像覆盖区域的同名地物为目标物,基于经验线性(ELC)法对Hyperion影像进行大气校正.结果表明,包含大部分植被信息的混合像元中绿色植被光谱特征清晰可见,植被绿色反射峰、近红外波段反射平台以及短波红外小反射峰等现象十分明显.运用该方法对缺乏实时资料的卫星影像进行大气校正具有一定的适用性.     

基于小波包与支撑矢量机的天体光谱自动分类方法

针对天体光谱,通过小波包分解对光谱特征进行提取,并将该特征与支撑矢量机相结合,从而得到一种对活动天体与非活动天体实现自动分类的新方法.该方法未用到谱线信息,避免了谱线提取的复杂过程,使得在低信噪比,红移未知的情况下,依然能够对活动天体与非活动天体进行有效的分类识别.通过实验表明,该方法比其他现有方法有更高的识别率,可达到96.64%,并具有相当好的鲁棒性.     

面向对象的城市绿地信息提取方法研究

在比较传统的城市绿地提取方法的基础上,采用了面向对象的图像分类技术,对QuickBird卫星图像进行上海市区绿地信息提取实验,得到了令人满意的结果,总体分类精度达到84.4%,较传统的监督分类方法提高了24.4%,具有明显的优越性和应用前景.     

基于目标对象的遥感图像检索

针对有目标对象的遥感图像的特点,将图像分割成目标区域和背景区域,并在检索过程中赋予不同的权重,着重考虑目标对象的颜色、形状及空间信息特征,这样就可以避免当目标对象占整幅图像比重较小时,其特征信息容易被淹没在背景当中而造成的“伪误检”.实验结果表明,当图像中目标对象所占比重较小时,该方法与颜色直方图相比,能够更准确地查找出用户所需内容的图像.     

基于Camshift跟踪算法与SVM的大输液杂质检测识别方法研究

针对我国医药生产检测包装线上大输液杂质智能检测技术问题,提出了一种利用实时视频图像处理技术检测识别大输液杂质的方法.该方法对连续多帧被旋转的大输液瓶图像运用差分图像运动分析方法提取目标杂质;运用图像处理技术去除气泡噪声,准确分割目标杂质,采用Camshift跟踪算法连续跟踪几帧运动杂质以确保检测准确率;根据Camshift跟踪算法提取出的杂质运动和几何特征,应用SVM(Support Vector Machine)准确识别杂质类型.实验结果表明,该方法检测识别直径大于等于4个像素的杂质的检测识别率平均可达到95.4%,检测识别速率平均可达到581 ms/瓶.     

基于人工免疫算法的光学影像与SAR影像配准方法

提出了一种基于人工免疫算法的光学影像和SAR影像配准方法,该方法从影像上的面状地物入手,仅从识别性较好的光学影像上提取面状地物,先随机给定一组配准参数,将光学影像上面状地物的坐标经仿射变换获得新的坐标,以转换后新坐标在SAR影像上对应区域的均质性为评价标准,并利用人工免疫算法对配准参数进行优化,从而得到影像配准结果.最后,利用WorldView-2和RadarSat-2影像的配准实验验证该方法的有效性,结果表明该方法配准精度可优于2像素.     

结合Gabor滤波和同质性判定的高光谱图像分类

针对传统高光谱图像分类算法多利用目标类别光谱信息而忽略空间信息的问题,提出了一种综合利用空间信息与光谱信息的分类算法．首先,利用主成分分析（PCA）和无参数加权特征提取（NWFE）分别对高光谱数据进行特征提取;然后,在PCA第一主成分的基础上进行二维Gabor滤波得到像元纹理特征,结合纹理信息与光谱信息利用支持向量机对图像分类;最后利用多尺度区域同质性判定进一步改进图像分类精度．实验表明,该算法能够消除“噪声”像元,有效地提高图像分类精度．     

Digital image inpainting by example-based image synthesis method

0 IntroductionInpaintingis extensively usedin artworkrestoration.Applications of image inpainting extend fromremoval ofscratches ,stains ortext ,tosome unseemlyobjectsin dig-ital paintings ,photographs or filmwith a plausible recon-structed result . Traditionally, image inpainting is per-formed byskilled artists manually.Nowby use of popularimage tools such as PhotoShop, ordinary users can alsocomplete imageinpainting by aninteractive method,how-ever the process is still verytedious .In this…     

一种基于视觉显著图的线裁剪算法

基于图像内容的缩放,目的是在对图像进行任意纵横比的缩放时保持图像的视觉主体。线裁剪是一种基于图像内容的缩放算法,在已有的线裁剪算法中,使用梯度来表示每个像素点的视觉重要性,只在对象的边界处有较高的能量值,在进行缩放时,会引起图像视觉主体的形变。本文使用图像显著图和梯度图相结合的方法来度量每个像素点的重要程度,显著图从颜色、方向和强度三个属性来计算每个像素点的视觉关注程度。实验表明,本文提出的算法在缩放中能更好地保持图像视觉主体。     

基于选择性注意和部分连接神经网络的人脸识别

为了克服以往人脸识别方法因特征提取带来的信息损失与不确定性因素,提出了一种应用于复杂场景中人脸识别方法,这种方法不需要进行特征提取.先对整幅图像使用选择性注意方法,在得到的显著区域中利用Adaboost算法进行人脸搜索与定位,最后将可能包含人脸区域的所有像素全部输入训练好的部分连接神经网络(Parcone)模型进行识别.整个识别过程全部自动完成,不需人工干预,也不必对图像进行预处理.通过利用MIT-CBCL人脸数据库和自建图像库进行的仿真实验表明,该人脸识别方法在复杂背景中具有较高的识别率,可适用于其他类型的目标识别.