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针对红外与可见光图像融合对比度不高,易丢失细节信息等问题,提出了一种非下采样Contourlet变换域内基于特征激励的自适应PCNN红外与可见光图像融合方法。PCNN模型采用平均梯度和赋时矩阵来自适应调节其链接强度和迭代次数等参数。对NSCT多尺度多方向高低频子带系数,分别采用特征激励PCNN,根据点火时间图的区域能量来选择融合系数。实验结果表明,该方法能够有效地融合红外和可见光图像信息,对比度高,细节保持好,无论在视觉效果上还是客观评价指标上,优于常用的图像融合方法。 相似文献
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热红外遥感图像由于其特定的成像方式,包含目标特有的发射率及温度等特征。然而,热红外遥感图像较低的空间分辨率却限制了其广泛应用。随着遥感技术的发展,同一区域获得的多源遥感图像可以提供更为完备的目标信息,使得利用多源融合技术实现热红外图像空间分辨率增强与亚像素级特征提取成为可能。为此,本文提出了一种基于多分辨率自适应低秩表达与残差信息迁移的热红外图像空间超分辨算法,该算法通过可见光与热红外图像融合的方式实现热红外图像空间特性的自适应融合增强。本文算法优势主要体现在以下几个方面：（1）基于多分辨率的超像素分割,使用超像素块代替传统的方块作为低秩恢复单元,自适应地调整单元内空间特性以保持单元内地物类型的稳定并抑制结构性噪声;（2）通过构建导向线性滤波器,在保护热红外图像光谱信息的前提下,实现可见光图像精细空间特征向热红外图像的迁移;（3）在低分辨层建立增强热红外图像残差与可见光图像残差之间关联并迁移至高分辨层,在保证超分辨图像细节信息的前提下,实现热红外图像空间超分辨。为了验证算法的有效性,本文采用2014年IGARSS数据融合竞赛提供的可见光与热红外实验数据进行实验,并与融合竞赛中表现最为优异的监督图特征融合方法进行比较,并从温度反演精度以及分类精度两个方面评价超分辨效果。实验结果表明,本文提出的方法其噪声抑制效果、空间平滑效果、边缘锐化效果更为优异,超分辨热红外图像有着更为精细的空间信息,并且对于不同区域类型均能较好的保护热红外图像光谱信息。对于不同地物类型,融合超分辨图像有较高的亚像素温度反演精度以及更高的分类精度,其温度反演误差小于1 K,总体分类精度较原热红外图像提升20%以上。 相似文献
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针对低对比度、条纹噪声、低空间分辨率等特点而导致的热红外图像识别效果不佳问题,提出了一种港口目标热红外遥感图像特征提取与选择方法,实现了一定情况下港口目标的高精度分类。采用纹理、几何等29个特征,通过评估器选择最佳特征组合,并根据识别精度选择最佳分类器,能生成热红外图像港口目标22个最佳分类特征,且具有一定的鲁棒性。经过参数优化后的libSVM(一种支持向量机)分类器分类精度较高;白天图像比夜间图像分类精度更高;像素值、灰度直方图相关的一维和二维统计特征、局部二进制模式特征、边缘方向直方图特征等与灰度和纹理相关的特征对港口目标热红外图像识别影响较大。 相似文献
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飞机检测在遥感图像解译中具有重要的研究意义。针对现有目标检测算法对于复杂场景区域或飞机密集区域的小尺度飞机目标检测精度较低的问题，本文提出了一种端到端的多尺度特征融合飞机目标检测框架MultDet。该方法基于SSD多尺度检测框架，采用轻量级基础网络提取多尺度特征信息；然后设计反卷积特征融合模块，通过跳跃连接将高层语义特征与低层细节特征进行特征融合，得到结构层次丰富的多尺度融合特征；最后设计了一系列不同纵横比的候选框以适应多尺度飞机目标检测。本文在光学遥感图像数据集UCAS-AOD上进行数据分析试验，结果表明，MultDet512在飞机数据集上取得了94.8%的平均检测精度（average precision，AP），在Titan Xp GPU上达到0.050 0 s/img的检测速度。本文所提飞机目标检测算法在包含多种复杂场景的遥感图像中，能够实现多尺度飞机目标的高精度稳健检测。 相似文献
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为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN（Region Proposal Network）机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。 相似文献
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叶异冬 《测绘与空间地理信息》2024,(3):127-129
提出基于多尺度特征融合的遥感影像目标检测方法,本文利用选择性搜索算法对原始数据进行滤波处理和二值化处理,提取遥感影像目标区域图像数据,采用RBM技术获取遥感影像目标的语义特征和细节特征,在此基础上,建立融合网络,对影像目标的语义特征和细节特征进行变形卷积操作和池化操作,将目标的语义特征和细节特征进行多尺度融合,获取目标的深度特征,进而定位遥感影像目标。实验证明,设计方法遥感影像目标检测时间短,可以快速检测到遥感影像目标。 相似文献
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针对多尺度局部匹配中出现边缘信息被过度平滑导致误匹配的现象，该文利用图像多尺度信息，提出多尺度引导滤波加权聚合的立体匹配算法以提高匹配精度。在代价计算阶段，改进了Census方法，并结合图像多尺度特征信息，融合绝对差值算子和零均值归一化算子，获取稳定的初始匹配代价。在代价聚合阶段，根据图像多尺度信息构建多尺度模型，在多尺度模型中引入邻域方差，提高多尺度模型的边缘保持能力，提高视差图质量。实验结果表明，该文利用图像的多尺度信息可以更好地对图像特征进行匹配，相比单尺度引导滤波算法以及传统多尺度算法整体匹配精度有明显提高，且在非边缘区域视差过渡更加平滑，验证该文提出的多尺度立体匹配算法的可行性。 相似文献
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《国土资源遥感》2021,(3)
针对高光谱遥感图像分类问题,传统的特征提取方法常忽略其本征属性信息和图像的多尺度局部结构特性而使其获取的图像信息量较少,为改进这一缺陷,提出了一种多尺度灰度和纹理结构特征融合的方法模型(multiscale gray and texture structure feature fusion,Ms_GTSFF)进行遥感图像特征提取。首先用多尺度方法提取图像不同尺度下的灰度属性特征,然后利用局部二进制模式的思想获得图像的局部纹理特征信息,同时利用多尺度还能够获取图像更大感受野的特征,接着利用得到的多尺度LBP直方图获取每种编码所对应的灰度属性信息,最后将上述得到的多尺度特征信息进行编码融合,构成了Ms_GTSFF特征提取模型,再连接多种机器学习分类器进行分类识别。以雄安新区(马蹄湾村)航空高光谱遥感影像作为测试数据集,对数据分块预处理后再进行特征提取与分类测试,最高获得了99.44%的分类准确率,在遥感图像分类上与传统方法的识别能力相比有很大的提升,验证了提出模型对于增强遥感图像的特征提取能力以及提高分类识别性能的有效性。 相似文献
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针对合成孔径雷达（SAR）影像和多光谱遥感影像在融合时空间特征和光谱特征方面不能同时得到较大改善的问题,提出了一种基于成像特性的Shearlet变换域下的多源遥感影像融合方法。利用Shearlet变换的多方向和多尺度分解特性,将多光谱影像和SAR影像分别分解为高频和低频系数,从影像区域能量特征和区域相关性入手,设计了基于区域能量的低频系数融合规则和改进型的脉冲耦合神经网络的高频系数融合规则,使融合结果能够包含更多空间细节信息和光谱信息。利用TerraSAR-X、Landsat5-TM影像进行实验,结果表明该方法在提高影像空间细节表达能力的同时能够较好地融合更多的光谱信息。与小波变换、非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled contourlet Transform,NSCT）等方法相比,该方法在空间信息保有量和光谱信息保有量方面都有明显的提升,其中交叉熵有接近100%的提升幅度,互相关系数有高于25%的提升幅度,光谱扭曲度有优于40%的提升幅度。 相似文献
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为了进一步提高基于独立分量分析ICA(Independent Component Analysis)的遥感图像变化检测精确度,更好地实现地表覆盖的动态监测,将多尺度几何分析和核独立分量分析KICA(Kernel Independent Component Analysis)相结合应用于遥感图像的地表覆盖变化检测。首先利用Contourlet变换、复Contourlet变换CCT(Complex Contourlet Transform)、非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)等多尺度几何分析对土地遥感图像进行多尺度分解;然后对分解后的数据进行核独立分量分析,通过核函数将数据映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的分量;最后将分离后的地表变化分量转化为图像分量,再采用最大类间方差法对变化图像进行分割,实现地表覆盖的变化检测。给出了本文方法和近年来提出的基于ICA、基于KICA、基于小波变换和ICA等变化检测方法的实验结果,并进行了分析和定量比较。实验结果表明,基于多尺度几何分析和KICA的变化检测方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,其中基于NSCT和KICA方法的错判和漏检误差最小,且在边缘细节方面处理得更好,而基于Contourlet变换和KICA方法的检测效率相对较高。 相似文献
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针对现有分割算法对高噪声侧扫声呐图像分割准确率低的问题,提出了一种综合利用NSCT(non-subsampled contourlet transform)分解图像、局部标准差和均值组合增强图像和多重分形判断图像奇异性的侧扫声呐图像分割方法。首先,借助NSCT分解图像,获得滤除高频噪声且保留轮廓信息的低频图像和一系列高频方向子带图像。然后,基于侧扫声呐图像中目标及其阴影伴随出现的特点,计算低频图像的局部标准差与均值的组合特征,获得分别突显目标及其阴影的特征图,使用多重分形分割方法分割特征图,获得低频图像分割结果;利用图像差分和非极大值抑制方法分割高频方向子带图像,获得高频分割结果;融合高低频分割结果获得目标及其阴影的精细边缘。最后通过试验验证了本文方法的有效性。 相似文献
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针对水下特殊环境的声图像特点,提出了一种基于梯度金字塔的图像融合算法。首先,对已经配准的源图像进行梯度金字塔分解;然后,在多分辨率下对两幅图像构建基于局部邻域的显著性量测和匹配性量测。在构建显著性量测中,针对高分辨率层采用局部梯度,低分辨率层采用局部方差;在构建匹配性量测中,针对高分辨率层利用局部相关性,低分辨率层利用局部方差比,并且利用图像的局部特征指导融合策略。最后,经过合成模块和多分辨率逆变换得到融合图像。声纳图像融合实验结果证明了所提方法的有效性. 相似文献
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In this paper, a pan-sharpening method, using non-subsampled contourlet transform (NSCT) and the theory of compressive sensing (CS), is proposed. The NSCT is used for sparse image representation to perform a multiscale and directional decomposition of source images in order to express their detail and express the sparsity of their high frequency. The CS is used to merge the multispectral (MS) and panchromatic (pan) images from partial random measurements. Two different fusion rules are then applied. The final pan-sharpened image is obtained by inverse NSCT. Experimental results show the efficiency of the proposed method, compared with pan sharpening based on standard NSCT, in terms of visual quality and objective assessment. Moreover, the proposed technique is very effective when the storage and transmission bandwidth are limited. 相似文献
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The purpose of remote sensing image fusion is to inject the detail image extracted from the panchromatic (PAN) image into the low spatial resolution multispectral (MS) image. A novel remote sensing image fusion method based on fast nonsubsampled contourlet transform (FNSCT) and Nonlinear intensity-hue-saturation (IHS) is presented in this paper. Firstly, the Nonlinear IHS transform is performed on the multispectral image, and then the I-component representing the spatial resolution and the panchromatic image is transformed by NSCT to obtain the low frequency and high frequency. Finally, the coefficients are selected using the improved sum-modified-Laplacian (SML) method and the improved Log-Gabor filter in the low frequency and the high frequency, respectively. Experimental results show that the proposed method is the most advanced fusion method in subjective and objective evaluation, can provide more spatial information, and retain more spectral information compared with several other methods. 相似文献
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针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。 相似文献
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为有效融合多光谱图像的光谱信息和全色图像的空间细节信息,提出了一种基于混沌蜂群优化和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法。首先对多光谱图像进行Intensity-HueSaturation(IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配;然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST变换,对低频分量使用改进加权融合算法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群算法找到最优加权系数。对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(PCNN)方法进行融合,再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。本文方法在主观视觉效果和信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和非负矩阵分解(NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。本文方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息。 相似文献
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高空间分辨率影像与多光谱影像融合,为影像处理提供了更加丰富的资源,有利于进行影像的分析和制图。本文以庐山及其周边区域的2009年5月11日LandsatETM＋与2009年5月6日SPOT5影像数据为例,对典型的融合方法进行了对比评价。融合方法包括加权融合法,HIS变换,改进的HIS变换,高频调制融合法（频域采用Butterworth滤波器．指数滤波器）,HSV变换,Brovey变换,CN变换,PC变换,Gram—Schmidt变换11种方法。评价指标为相关系数、信息熵、标准差、平均梯度、相对偏差、标准偏差。结果表明,不同的融合结果突出的侧重点不同。加权融合法、Grain—Schmidt变换,PC变换方法突出了影像的信息量丰富度、清晰度,提高空间分辨率能力。CN波谱锐化,改进的HIS变换,BWO高频调制融合,指数高频调制融合方法光谱保真度较好。改进的HIS变换,BWO高频调制融合,CN波谱锐化,指数高频调制融合法在空间分辨率及光谱保真度、清晰度、信息丰富度方面的能力较均衡。 相似文献