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《国土资源遥感》2017,(1)
鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制,结合稀疏表示理论,提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法,可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下,首先建立学习字典,利用冗余字典对影像稀疏表示,重构超分辨率;然后采用Gram-Schmidt(GS)光谱锐化法,融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验,结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势,适用于遥感影像超分辨率融合,可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案,而且对其他融合方法也有借鉴意义。 相似文献
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为了能够精准检测山区遥感影像变化,提出一种基于改进决策树算法的山区遥感影像变化检测方法。利用K-SVD算法始化处理过完备字典,采用带有噪声的山区遥感影像训练字典,通过学习获取的字典稀疏表示含噪山区遥感影像,得到每个小块影像的稀疏表示系数,平均处理小块影像,获得去噪后的山区遥感影像。采用邻域相关分析技术获取描述上下文信息的邻域相关影响,通过邻域像素间的相关性展开模板匹配得到匹配误差。同时根据方向梯度信息提取山区遥感影像的结构特征,将邻域相关影像、匹配误差和结构特征输入改进后的决策树算法,将其作为分类属性,检测出山区遥感影像变化,实现山区遥感影像变化检测。实验结果表明,所提方法可有效检测出山区遥感图像的变化,并且检测500个样本图像的时间仅为335.4 s,因此,该方法可以获取准确率更高且检测时间更短的山区遥感影像变化检测结果。 相似文献
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针对现有高分辨率遥感影像感知哈希认证算法中特征提取精度和算法稳健性不能兼顾的问题,本文提出一种运用ULBP的高分辨率遥感影像感知哈希完整性的认证算法。首先对遥感影像进行格网划分,将影像划分为多个子块,运用ULBP算法提取子块的纹理特征;然后计算每个子块内纹理特征的直方图分布,将其结果与均值二值化后得到子块的感知哈希序列;最后串联所有子块的感知哈希序列生成整幅影像的感知哈希值。在影像认证时,首先计算原始影像与待检测影像的哈希序列,然后计算两者的感知哈希序列平均汉明距离,完成对高分辨率遥感影像内容的完整性认证与篡改定位。试验表明,该算法能够识别高分辨率遥感影像中地物较为平滑的区域,同时对JPEG压缩、高斯噪声添加、BMP格式转换等操作具有良好的稳健性,为高分辨遥感影像完整性认证提供支持。 相似文献
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针对遥感影像噪声通常由光学噪声和电噪声组成的特点,提出了一种基于压缩感知的混合去噪模型。该模型结合了压缩感知原理和自适应中值滤波算法,分别在小波域与空间域对影像进行去噪。实验结果证明了混合模型在有效抑制影像中噪声的同时,可以保持较高的信噪比和归一化方差,有较高的图像的纹理和边缘信息保持能力。 相似文献
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针对遥感影像由于载荷类型、观测角度、地形起伏等内外部因素造成的影像局部几何畸变,而基于全局配准方法制约着影像配准精度的提高,基于像元的弹性配准方法可大幅提升遥感影像的配准精度,但是存在运算效率这一瓶颈等问题,该文利用像元弹性配准参数的稀疏性,提出一种基于压缩感知的弹性配准方法。通过对遥感影像像元梯度幅值响应较强的点进行随机抽样,形成观测样本点集,采用弹性配准局部参数解算模型求解样本点平移参数;通过压缩感知稀疏重构算法重构影像各像元平移参数。实验表明,在配准精度差异较小和一定的参数设置条件下,该方法可显著提高弹性配准运算速度。 相似文献
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提出了一种基于稀疏表示和纹理分块的单幅遥感影像超分辨率方法,主要利用先验知识及影像自身的纹理信息重构遥感图像。首先,提取用于字典学习的图像块,从高、低分辨率遥感图像块中训练出冗余字典,采用正交匹配追踪方法更新字典,用迭代的方法直到算法收敛;然后,将训练的字典应用于遥感影像超分辨率重构。重构时将图像块分成平滑块和非平滑块两种类型,平滑块采用双三次卷积方法重构,非平滑块采用低分辨率遥感图像块的稀疏表示系数及高分辨率图像块冗余字典重构。实验结果表明,此方法重构速度较快,并在视觉及客观评价指标上有较好的超分辨率效果。 相似文献
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在遥感影像几何精校正过程中,无论是通过人工选择还是特征匹配方法选择的控制点对都会随机发生误匹配的现象,这将大大影响几何精校正的精度。针对这一问题,本文利用压缩感知理论,利用误匹配控制点在所有控制点对中的稀疏性,实现了几何校正模型参数的抗差估计,提高了几何校正结果的精度。对卫星遥感影像的几何精校正的试验结果表明,基于压缩感知的遥感影像几何精校正方法能够有效克服误匹配控制点的影响。 相似文献
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遥感影像压缩质量评价是影像压缩中的技术难点,目前遥感影像压缩质量评价多采用单一指标评价,尚缺乏多个评价指标综合评价的研究。将改进的层次分析法引入遥感影像压缩质量评价,对主、客观质量评价方法的多个评价指标综合利用,对基于贝叶斯统计学习的遥感影像压缩编码方法和JPEG 2000两种压缩算法的多种压缩比遥感影像数据进行质量评价。通过结果对比分析,验证了算法的有效性,其评价结果对遥感影像压缩处理定量分析具有重要意义和研究价值。 相似文献
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高分辨率遥感影像信息提取方法综述 总被引：1，自引：0，他引：1
感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。 相似文献
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Wei Wang Junwu Chen Ji Li Xin Wang 《Journal of the Indian Society of Remote Sensing》2018,46(11):1863-1870
With the improvement in resolution, more and more useful information is contained in the space of remote sensing images, which makes the processing of remote sensing data become more complex, and it is easy to cause the curse of dimensionality and the poor recognition effect. In this paper, a remote target recognition approach named AJRC is proposed, which uses joint feature dictionary for sparse representation based on different feature information for adaptive weighting. Firstly, the features of the images are extracted to calculate the contribution weight of each eigenvalue in sparse representation, and each eigenvalue contribution weight is calculated in sparse representation. Through the adaptive method, the contribution ability of each feature value in sparse representation is strengthened, and new atoms are formed to construct feature dictionary, which makes the dictionary more discriminative. Then, the common features of each category image and the private features of a single image are extracted from the feature vector, and a joint dictionary is formed to represent the test image sparse and recognize the output of the target. Aiming at the problem that the target visual contrast difference, the low resolution and the rotation of the target with different angles, the experiment is carried out by different feature extraction methods. At the same time, we use the PCA method to reduce the feature dictionary in order to avoid dimensionality. Experiments show that compared with the existing SRC method and JSM method, this method has better recognition rate. 相似文献
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近年来基于字典学习的超分辨率重建技术已成为图像处理领域的研究热点,相比基于重建的超分辨率方法,基于学习的方法充分利用了先验知识,在放大倍数较高时,仍可取得较好的效果,因此被公认为一种非常有前途的方法。本文对国内外已有的基于字典学习的超分辨率重建方法进行了系统研究,梳理了3种基于字典学习超分重建算法的基本原理及优缺点。此外,本文根据遥感影像的特点,使用同一数据源进行字典学习,利用不同字典学习算法分别生成高、低联合字典对,采用不同尺寸大小及缩放倍数的测试图像,进行超分辨率重建,对各种算法的重建性能、鲁棒性和复杂度进行综合分析,进一步研究了各种算法对遥感影像不同应用需求的适用性。 相似文献
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深度学习的半监督遥感图像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感图像数据的海量性、多样性和复杂性等特点对遥感图像检索的速度和精度提出了更高的要求,其中特征提取是影响遥感图像检索效果的关键。本文方法首先对遥感图像进行预处理,然后基于稀疏自动编码的方法在大量未标注的遥感图像上进行特征学习得到特征字典,基于卷积神经网络的思想,使用训练出来的特征字典对遥感图像进行卷积和池化得到每幅图像的特征图;接下来使用特征图训练Softmax分类器;最后对待检索图像分类,在同一类别中计算特征间的距离,进而实现遥感图像的检索。实验结果表明,该方法能够有效提高遥感图像检索的速度和准确度。 相似文献
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图像超分辨率重建是通过对单张或多张具有互补信息的低分辨率图像进行处理,重建一张高分辨率图像的技术。在单张图像的超分辨率重建中,基于稀疏表示的方法取得了很好的效果,得到了广泛的应用。一张图像中不同区域的图像块的内容一般会有显著变化。而基于稀疏表示的超分辨率重建算法多采用固定的字典,无法适应每一个图像块的重建需求。提出了一种结合外部数据和输入图像自身信息进行超分辨率重建的方法,通过搜索待处理图像块的非局部自相似块,结合在线字典学习方法对字典进行更新,从而保证更新后的字典能够匹配待处理的图像块。采用包括遥感图像在内的5张图像进行实验,并与4种经典的超分辨率重建算法进行比较,实验结果表明,此算法在主观评价和客观评价方面都有更好的表现。 相似文献
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基于遥感影像的土地利用变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。 相似文献
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遥感影像数据与地理信息系统（geographic information system,GIS）矢量数据的配准是遥感与GIS集成的基础。目前遥感影像与矢量数据的配准关键在于遥感影像特征的提取,而现有遥感影像特征提取方法存在特征提取不完整、配准失败和精度不高等问题。由此提出了一种基于Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）的遥感影像与矢量数据配准方法,首先,利用Mask R-CNN模型提取影像的道路交叉口作为影像控制点; 然后,依据几何拓扑关系筛选矢量数据道路交叉口作为矢量控制点,再根据遥感影像与矢量数据控制点的欧氏距离确定同名控制点;最后,以同名控制点为基础实现遥感影像与矢量数据的配准。选取上海市矢量数据和高分二号影像数据进行配准实验,实验结果表明, 所提方法鲁棒性强、精度高。 相似文献
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基于多进制小波变换的遥感影像融合 总被引：7，自引：0，他引：7
首先介绍了遥感影像融合的理论和方法 ,然后在讨论多进制小波理论的基础上 ,提出了一种基于特征的多进制小波变换的影像融合算法 ,该算法根据待融合影像分辨率之比确定采用多进制小波 ,从而最大限度的利用了待融合影像的信息 ,防止影像信息的丢失。通过对具体影像的实验 ,证明融合后的影像最大限度地保留了待融合影像的光谱信息 ,同时提高了待融合影像的清晰度和空间分辨率。文中给出了SPOT全色影像与SPOT多光谱波段影像、SPOT全色影像与TM影像的融合结果 ,并与其他方法进行了比较 ,证明了本方法的优越性和自适应能力 相似文献
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高光谱成像技术具有光谱连续、图谱合一,能够以较高的光谱诊断能力对地物目标进行精细化解译,可以大幅增强地物信息的提取能力。充分利用高光谱遥感图像丰富的空间、谱信息,进行观测目标地物的精细化解译,成为近年来遥感领域的研究热点和前沿领域,并在多个相关领域具有巨大的应用价值和广阔的发展前景。本文结合高光谱图像成像特点,对基于稀疏表示理论的高光谱图像处理与分析方法进行综述,概括了高光谱图像处理与分析主要研究,并对各个研究领域与方向进行分析和评价,最后对各研究领域发展提出建议和展望。 相似文献