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由于遥感场景固有的语义特征,深度学习在场景分类中具有突出的语义特征提取能力,近年来得到了广泛的研究。然而,现有的基于深度学习的方法大多没有精细描绘场景几何形状,而是利用固定大小的滑动窗口来对影像分类,这些窗口可能由多种场景类型的混合像元组成,导致场景识别的可分离性低,细节粗糙,分类精度低。针对这一问题,将简单线性迭代聚类(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)与迁移学习相结合,实现场景斑块的精确分类,进一步提高场景变化检测的准确性。首先基于SLIC算法,考虑强度分布的相关性,将遥感影像分割成多尺度斑块;其次利用Xception模型结合迁移学习网络从多尺度斑块中提取深度语义特征,并基于softmax分类器计算概率,从而判别场景斑块的类别;最后,基于场景分类的结果提取地物的变化信息。实验结果表明,该方法能够适应不同尺度的场景识别,达到利用窗口网格检测方法的最高水平,提高了场景变化检测的精度和效率。 相似文献
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常用的特征匹配方法难以满足长间隔多时相卫星遥感影像匹配,提出一种基于双通道深度卷积神经网络的遥感影像匹配框架。该方法首先构建Siamese双通道结构的深度卷积网络,利用点积非线性组合双通道深度卷积特征,以Sigmoid为激活函数输出影像块的匹配概率来确定粗匹配点;通过建立金字塔多尺度空间构建基于Siamese深度网络的多尺度影像匹配框架,结合粗差点剔除与由粗到精的匹配策略实现卫星遥感影像多尺度精匹配。试验结果表明,提出的方法可获得大量均匀分布密集匹配点,相比常用方法能显著提高长间隔多时相遥感影像匹配性能。 相似文献
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针对不同区域、不同时相的卫星遥感影像的整体匀光匀色这一问题,将区域网平差的方法引入遥感影像的色彩均衡处理中。对影像重叠区域划分均匀格网,利用方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)算法提取各个格网特征,并根据其梯度距离和其灰度均值差值的3倍中误差进行同名格网的筛选,并将这些筛选后的同名格网平均灰度值作为待平差变量,基于二次多项式为平差模型求解各影像的色彩变换参数,得到的参数对每景影像做色彩校正,从而得到色彩均衡的影像序列。利用存在色彩差异的多时相Landsat5真彩色影像进行实验验证,从目视评价、处理前后影像质量定量分析以及平差精度等方面验证了基于区域网平差的遥感影像色彩均衡算法的可行性和有效性。 相似文献
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丘成桐先生是著名数学家,长于微分几何、拓扑学、代数几何领域,成就显著,1982年获数学界的最高奖——菲尔兹奖(相当于数学界的诺贝尔奖——诺贝尔先生对数学家有偏见,未设诺贝尔数学奖)。在1983年华沙举行的国际数学大会颁奖仪式上,一位数学界名人对丘先生评价道:“他的工作涵盖了整个微分几何的全部,展现了强有力的技巧、深度与广度,也展现了他的勇气与视野。” 相似文献
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创新是一个民族进步的灵魂。教育事关中华民族的伟大复兴。本文全面介绍企业创新理论,阐述了运用创新理论,加速高职教育发展的途径与方法。 相似文献
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低空无人机与星载遥感影像融合具有重要价值,可获得兼具极高分辨率和多/高光谱特性的影像。为比较不同融合方法的效果,分别采用Brovey变换、HSV变换、PC Spectral锐化、Color Normalized锐化、PCA融合、乘法变换和小波融合7种影像融合方法进行融合试验,以南昌某地区的资源3号多光谱影像和低空无人机航拍影像作为融合数据,依据定性和定量评价指标对融合结果进行质量评价。实验结果表明,针对资源3号卫星数据与低空无人机数据的融合,综合光谱保真度、空间细节表达以及目视结果三方面比较,Brovey变换和PCA融合融合方法的效果较好。 相似文献
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无人机低空数字摄影测量影像处理中,全自动快速匹配影像对实时性要求高的应用来说极为重要.针对无人机影像像幅数多、数据量大等特点,采用Harris算法进行角点检测和简化的sIFr描述子,根据梯度累加值与描述子Freeman形状链码作为二度约束,进行像对间角点相似性度量,然后,通过RANSAC算法剔除误匹配点和粗差,从而实现影像精准快速匹配.实验验证了该方法的稳健性和高效性. 相似文献