基于分形插值技术的MODIS资料几何纠正方法   总被引：2，自引：0，他引：2  

程亮  李培军  张水平 《热带海洋学报》2005,24(6):79-83

在讨论了MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）遥感图像几何畸变的成因后,引入了利用MODIS数据间的互补性去除这种“双眼皮”现象的概念,其后采用了分形插值的方法对数据进行重采样。在与其它几何纠正和插值方法进行对比的结果表明,该方法能较好地去除边缘重叠影响,并能保持原有云图的特征和信息,对MODIS资料数据的后续反演工作有一定意义。  相似文献   

基于灰度共生矩阵的遥感图像纹理库设计          下载免费PDF全文

周旭  白深模 《海洋测绘》2010,30(5):72-76

随着很多高分辨率卫星陆续发射和应用,遥感影像中纹理信息也越来越丰富,图像纹理数据的分析纹理显得十分重要。通过对图像进行纹理分析,并建立纹理数据库,能够进一步提高纹理信息在遥感影像质量分析、影像分类、计算机自动识别等方面的精度和效率。研究了如何对图像的纹理进行有效的提取和统计,通过基于灰度共生矩阵的实验进行纹理分析,得到一系列相关数据,为纹理库的设计提出了相应的思路。  相似文献   

基于改进U-Net的海岸线提取方法     

王蕊  丁咚  李广雪  任昕  韩慧慧 《海洋科学》2022,46(5):54-64

遥感影像海陆分割对于海岸线提取及其动态监测具有重要意义。传统的基于光谱特征和图像处理的海岸线识别和提取方法, 在面对高分辨率遥感图像复杂的纹理和空间分布时, 只能生成具有局限性的图像特征结果, 且分割结果准确率不高。本文将深度卷积神经网络应用于高分遥感图像的海陆分割问题, 并在经典编码器-解码器结构的基础上进行了创新。首先, 为了降低调参难度引入批归一化层, 降低了网络对参数的尺度和初始值的敏感度; 其次, 采用转置卷积代替传统卷积, 在模型训练过程中通过梯度递减算法, 不断更新参数权值, 显著提高语义分割的精度。利用研究区域高分一号遥感图像数据对于人工岸线及自然岸线的分割实验结果显示: 相较于经典U-Net与SegNet, 改进U-Net网络, 对于各种自然岸线和人工岸线具有更低的边界模糊度和更准确的分割结果, 对于自然岸线的提取结果, 漏检、错检现象较少; 对于人工岸线的提取具有更大的感受野, 能够提取岸线的空间结构信息, 避免误分类。面对日益丰富的高分辨率的遥感影像数据源, 基于改进U-Net的海岸线提取, 能更好地保留边界信息且具备更优的语义分割效果, 可以更为准确地挖掘高分遥感影像的空间分布特征、纹理特征以及光谱特征, 从而提升分类的准确性。  相似文献   

Curvelet变换域侧扫声纳图像增强算法     

盛惠兴  孟凡玲  李庆武  马国翠  曹晔锋 《海洋测绘》2012,(1):8-10

针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。  相似文献   

基于非锐化掩模引导滤波的水下图像细节增强算法研究     

付青青  景春雷  裴彦良  阚光明  张正炳  吴爱平 《海洋学报》2020,42(7):130-138

针对水下图像对比度偏低，细节模糊的问题，本文提出基于非锐化掩模引导滤波的细节增强方法。首先由原始图像做引导图进行滤波得到细节层图像，并对细节层使用噪声检测的中值滤波去除斑点噪声；然后对原始图像进行基于均值滤波的非锐化掩模，得到锐化图像，并将锐化图像作为引导图对原始图像进行引导滤波，获取基础层图像；最后将滤波后的细节层进行增益后与引导滤波获取的基础层进行叠加，达到增强水下图像细节的目的。并通过信息熵、局部对比度和平均梯度3种客观评价指标对图像处理结果进行了对比分析，主观和客观测试结果表明，本文采用的算法能够有效提高图像对比度以及增强细节信息，有利于提高水下图像资料解释的准确性。  相似文献   

卫星遥感融合中通量守恒重采样方法与其它常用方法的比较     

田林  张亭禄  陈树果  王晓菲 《中国海洋大学学报(自然科学版)》2014,44(6):103-108

对多卫星传感器数据进行融合,首先要将多个传感器数据通过重采样算法重新投影到标准网格上。本文运用一种基于多边形切割算法的通量守恒重采样算法对图像数据进行重采样,并将该算法与3种常用的重采样算法(最邻近插值法、双线性插值法、三次卷积插值法)在信息保真方面的性能进行了比较。将所比较的重采样方法应用于两幅具有代表性的图像,其中一幅为人造图像,用于定性比较各种采样方法在图像缩放中的采样精度;另一幅为某机场卫星遥感图像,用于评价各种重采样方法在旋转图像方面采样的性能,并以定量参数(相关系数及光谱真实性)比较各种采样方法。结果表明,通量守恒重采样法对原始图像的信息保真效果最好,更适用于卫星遥感图像数据融合中的重采样。  相似文献   

基于DeepLabv3架构的高分辨率遥感图像分类   总被引：1，自引：0，他引：1  

张鑫禄  张崇涛  戴晨光  季虹良  王映雪 《海洋测绘》2019,39(2):40-44

针对目前使用机器学习解决高分辨率遥感图像分类主要存在下采样导致的细节信息丢失问题,提出了一种基于DeepLabv3架构的小波域DeepLabv3-MRF(Markov random field,MRF)算法。选择当前较为普遍的DeepLabv3架构分类算法,能够获得更为精确的分类结果;采用小波域DeepLabv3-MRF算法,还能够获得更为清晰的边缘细节信息。选取南方某地区高分辨率无人机遥感图像进行分类实验,通过小波变换的方向性、非冗余性以及MRF变换像素空间的交互性这三个方面,将分类结果与原始DeepLabv3架构分类结果对比分析。结果表明,所提出的分类方法精度明显高于原始DeepLabv3架构分类算法的精度,总体精度可提升3%左右,并且可以充分表达高分辨率遥感图像细节信息。  相似文献   

联合光谱和纹理特征的滨海湿地高光谱深度学习分类—以黄河三角洲湿地为例   总被引：2，自引：0，他引：2  

胡亚斌  张杰  马毅  李晓敏  孙钦佩  安居白 《海洋学报(英文版)》2019,38(5):142-150

本文基于CHRIS高光谱遥感影像，发展了一种结合地物光谱特征和多纹理空间特征信息，采用双全链接的8层深度卷积神经网络分类算法对滨海湿地高光谱影像进行遥感地物分类，并在黄河口滨海湿地进行了应用。结果表明：1）基于测试样本数据，联合光谱特征和K-L变换的纹理特征信息，采用DCNN模型方法展现了高的分类精度，精度高达99%；2）利用光谱特征和全纹理特征的精度比仅使用光谱特征和光谱特征联合K-L变换后纹理特征的分类精度低。利用K-L变换后的光谱特征和纹理特征的DCNN分类精度达到99.38%，相比于使用全纹理特征信息的精度提高了4.15%；3）基于验证图像，发展的DCNN分类方法精度优于其他算法，DCNN方法总体分类精度为84.64%，Kappa系数为0.80；4）相比于浅层分类方法，本文发展的DCNN模型分类算法保证了所有地物类型的分类精度更加均衡，保持了主要地物类型的分类精度几乎不变，同时提高了滩涂和农田的精度。基于DCNN模型，潮滩和农田的分类精度分别达到79.26%和56.72%。比其它浅层分类方法提高了2.51%和10.6%。  相似文献   

IKONOS影像自适应小波包融合处理技术研究     

董广军  唐汗松  王连备 《海洋测绘》2005,25(2):13-16

针对传统的融合技术在IKONOS高分辨率卫星影像处理中的不适应性，提出一种更为精确细致的图像融合方法——自适应小波包分析法，既可以对图像低频部分进行融合处理，还可以对高频部分采取所需的融合处理策略，以综合多源多时相图像中的高频细节信息。该融合算法在信息量、光谱特征和边缘特征等方面具有综合优势。融合后影像不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征，而且在增加融合结果信息量，改善解译的精度和可靠性以及使用率等方面均收到很好的效果。  相似文献   

基于GIS和分形理论研究的海岸线图像和分维以及长度     

周江  印萍  程荡敌  方晶  岳军 《海洋地质与第四纪地质》2008,28(4)

分形理论对于海岸线性质的研究具有重要作用,分形插值方法作为处理此类问题的全新手段,可以根据少量数据刻划景物特征,产生预期的景物图像.扼要介绍了分形插值函数,据此可得到景物曲线的分形模拟图像、分维和长度.在此基础上,结合Visual Basic环境和国产全组件式GIS软件SuperMap Objects组件开发平台,开发相应的分形插值计算系统,然后以天津市海岸线为实例,实现海岸线的分形模拟图像,计算出海岸线分维,并归算得到海岸线的实际分形长度.结果表明,应用分形插值系统可以一举获得海岸线的分形模拟图像、分维和长度.  相似文献