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提出了一种综合纹理和边缘信息的多尺度图像融合方法。该方法通过高斯滤波获得原始图像的金字塔分解,考虑高斯滤波器和Laws纹理提取滤波器以及边缘梯度滤波器之间的线性关系,采用奇异值分解法求出纹理和边缘图像的对应系数;利用各尺度图像的这些特征,对分解后图像的各层进行表示,并采用基于相似性测度和显著性测度的融合策略进行融合。为了衡量融合结果,采用了一个客观图像融合性能评价测度对融合结果进行评价。最后用若干组图像数据对该算法进行了仿真。试验表明,该方法比传统的梯度金字塔分解和基于纹理的金字塔分解方法具有更好的融合效果。 相似文献
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多分辨率特征融合的光学遥感图像目标检测 总被引：1，自引：0，他引：1
高分辨率遥感图像目标检测是计算机视觉的一个重要研究领域,在民用与军事领域具有重要的应用价值。目前,基于深度学习的自然图像目标检测有了突破性进展。但是,由于遥感图像具有目标尺度差异大且类间相似度高的特点,使得处理自然图像的目标检测算法直接应用于遥感图像时仍面临着一些挑战。针对上述挑战,本文提出一种多分辨率特征融合的遥感图像目标检测方法。首先,通过特征金字塔提取多尺度特征图并在其后嵌入多分辨率特征提取网络,促使网络学习目标在不同分辨率下的特征,缩小不同特征层之间的语义差距。其次,为实现多分辨特征的有效融合,本文采用自适应特征融合模块挖掘更具判别性的多分辨特征表达。最后,将自适应特征融合模块的输出特征的相邻层进行深度融合。在公开的遥感图像目标检测数据集DIOR和DOTA上评估了本文方法的有效性,相比采用特征金字塔结构的Faster R-CNN,本文方法的准确率(mAP)分别提高2.5%和2.2%。 相似文献
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高分辨率影像定位的一种新方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了利用小比例尺地形图和多分辨率影像实现高分辨率遥感影像定位的方法。阐述了利用线状地物代替点状地物实现低分辨率影像相对于小比例尺地形图纠正定位的方法，并通过金字塔结构的多分辨率影像逐级匹配，使高分辨率影像上的细致目标得以绝对定位。 相似文献
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郭军 《测绘与空间地理信息》2013,(3):56-58,64
针对侧扫声纳图像分辨率高测深精度低而多波束声纳图像分辨率低测深精度高的特点,提出了一种基于SUFR的声纳图像自动配准与融合方法。该算法检测同一区域内侧扫声纳图像和多波束图像的特征点,通过最近邻匹配获得匹配点后,计算图像间的变换矩阵,利用空间变换完成配准,采用加权融合法实现两者的融合。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,配准精度达到像素级,可实现两者的高精度自动配准与融合,取得了理想的效果。 相似文献
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针对SAR图像和多光谱图像提出了一种基于NSCT与IHS变换的图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换;然后对SAR图像和多光谱图像的I分量分别进行NSCT分解,在不同频域子带系数选择时,针对高频系数和低频系数分别采用不同准则进行融合得到新的I分量;最后经IHS逆变换得到融合图像。为验证算法性能,分别选用2组不同空间分辨率比的SAR与多光谱图像开展融合实验,采用信息熵、平均梯度、相关系数等客观指标与主观评价相结合的方式,对融合结果进行分析。结果表明,该方法优于传统融合方法。 相似文献
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针对传统小波变换融合方法易导致空间纹理信息丢失的缺陷,结合局部方差和局部差异加权算法的优点,提出了一种基于局部算法改进的小波变换融合方法。采用该方法对IKONOS多光谱与全色波段图像进行融合实验,分别从基于视觉效果、数理统计以及面向对象分类精度3个方面分析评价该方法的融合效果。结果表明:改进的融合方法综合了小波变换和局部算法的优点,显著地改善了图像的融合效果,是一种高效的图像融合方法。应用该方法融合后图像的方差由原来的98.28提高到164.32,信息熵由5.30增加到7.85,平均梯度从1.972提高到8.807,图像分类精度提高了10.24%。 相似文献
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不同空间分辨率图像匹配 总被引：1，自引：0，他引：1
利用超分辨率重建技术进行不同空间分辨率图像匹配。利用高分辨率图像信息对低分辨率图像进行超分辨率重建。采用基于canny边缘点特征的图像匹配方法,试验表明超分辨率后图像配准误差减小。 相似文献
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针对PCA变换融合影像存在较严重的光谱失真现象,以及àstrous小波融合影像保真度高,而空间分辨率相对低的情况,本文提出一种基于PCA+àstrous小波融合算法。新方法首先对将多波段图像经PCA变换至各不相关的成分,而后对高分辨率图像与低分辨率图像主成分按照特定融合规则进行融合处理,并使用该融合后的第一主成份分量来替代高分辨率图像与低分辨率图像进行àstrous小波融合,即PCA变换与àstrous小波变换相结合的融合处理方法。主观视觉分析和客观参数表明,新方法不仅很好的保留了影像的光谱信息,而且兼顾了地物细节能力的表达。 相似文献
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针对目前多波束与侧扫声呐图像配准方法未顾及图像形变细节信息及二者尺度差异,存在局部纹理失真的问题,本文提出了结合小波变换、仿射变换和Demons配准算法的迭代自适应配准方法。利用小波变换提取侧扫声呐图像低频信息并重构图像,先后采用仿射变换和Demons算法将重构图像与多波束图像进行迭代自适应配准,获取配准变换模型,利用该模型对侧扫声呐原图像进行整体配准变换,获得多波束图像地理坐标约束的侧扫声呐图像。实例验证结果表明:该方法能有效实现多波束与侧扫声呐图像配准,获得位置准确且纹理丰富的融合声呐图像。 相似文献
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提出了一种基于多尺度小波融合和改进的非监督模糊聚类的多光谱遥感影像变化检测方法。该算法解决了目前很多算法造成虚警率较高,而且未能充分利用像元之间空间关系的问题。首先利用二维离散小波（DWT）多尺度分解的方式来构造差异图,通过对两种小波分解系数融合的方式来抑制噪声点和突出变化区域。考虑到像元之间的空间位置信息,在融合后的基础上采用改进的模糊局部信息聚类（IFLICM）的方法得到变化检测结果。对两个时相的多光谱遥感卫星影像进行变化检测试验,试验表明基于融合的变化检测结果精度更高,并且改进后的聚类算法效果比其他聚类算法效果更好。 相似文献
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根据非下采样Contourlet变换的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换和IHS变换相结合的遥感影像融合方法.该方法首先对金色影像和多光谱影像经IHS变换后的I分量分别进行非下采样Contourlet 变换;然后采取不同的融合策略分别对高低频系数进行融合:低频系数采用区域能量加权的方法进行融合,高频系数则利用八邻域梯度优先的原则进行融合;最后通过非下采样Contourlet逆变换和IHS逆变换得到融合影像.实验结果表明,该方法在提高融合影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量. 相似文献
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针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。 相似文献
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提出一种基于向量场模型的多光谱图像多尺度边缘检测算法,并在算法中引入两种梯度方向量化邻域模型。首先,对多光谱图像进行二进小波变换,得到每个波段图像在不同尺度上的细节系数,然后根据向量场模型计算多光谱图像的梯度幅值和梯度方向,选择适宜的邻域模型对梯度方向进行量化,最后沿量化后的方向获取由细到粗的多层次边缘信息。对QuickBird多光谱图像上农田、厂房等地物进行多尺度边缘提取,定性分析了图像分辨率大小与地物尺寸关系在不同尺度边缘信息的表征;利用F测度,定量评价了检测结果的边缘准确度。与传统算子检测结果对比表明,利用向量场模型综合了所有波段的边缘信息,减少了多波段图像边缘信息的不一致性,引入的量化邻域模型能够有效地获取完整的多尺度边缘点。 相似文献
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《Geoscience and Remote Sensing Letters, IEEE》2008,5(4):653-657
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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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本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。 相似文献
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以摄影测量共线方程为严格配准模型,提出了一种引入针孔成像模拟过程的单张航空影像LiDAR点云配准迭代方法,共分为3个阶段:第一,利用航空影像内参数及初始外方位元素对LiDAR点云针孔模拟成像,生成与航空影像空间分辨率、几何形变相接近且具有相同幅面大小的透视影像-LiDAR深度影像;第二,以梯度互信息作为影像相似性测度依据,实施影像金字塔、分块处理策略实现LiDAR深度影像与航空影像几何变换参数快速估计,进而依据估计参数及LiDAR深度影像、激光脚点投影关系建立LiDAR点云航空影像概略相关;第三,以LiDAR点云影像概略相关下的近似同名像点为观测值,以像点梯度互信息为权重,实施摄影测量空间后方交会计算获得优化的影像外方位元素,生成新的LiDAR深度影像并重复上述过程,直至满足给定的迭代计算条件,实现单张航空影像与LiDAR点云数据的自动空间配准。实验表明,本文方法配准精度达亚像素级且自动化程度高。 相似文献