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《测绘文摘》2003,(3)
CH20031918从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标=A吐0刀口atie Extraetion Of Urb田1 Area fro刃n Satellite Pan-山romatlc Remofe Sens吨Images/文贡坚,李德仁,叶芬(武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室)//武汉大学学报·信息科学版一2003,28(2)一212~218 提出一种从卫星遥感全色图像中自动提取城市目标的方法。在总结城市目标卫星遥感全色图像特性的基础上,设计了一种层次提取方法。在低分辨率图像中提取城市目标的候选区域后在候选区域内利用城市目标一些更复杂的特性在高分辨率图像中证实城市目标。为了获得城市目标的边界,… 相似文献
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基于多尺度形变特征卷积网络的高分辨率遥感影像目标检测 总被引：4，自引：4，他引：0
传统的基于滑窗搜索和人工设计特征相结合的目标检测方法难以适用于海量高分辨率遥感图像的目标检测任务。本文提出了一种基于多尺度形变特征卷积网络的目标检测方法,利用可形变卷积网络对具有尺度和方向变化的遥感图像目标进行特征提取,然后对多层残差模块提取出的形变特征进行区域预测和鉴别。具体模型包括两个子网络：①目标区域预测子网络用于从多层深度特征图提取目标候选区域;②目标区域鉴别子网络用于对目标候选区域进行分类和位置回归。本文在光学卫星图像10类目标数据集上对比了多种基于深度学习的目标检测算法,并将训练好的模型用于谷歌地球影像飞机坟场数据集和高分2号、吉林1号数据集的评估,试验结果表明本文方法能够快速准确地对多类目标进行检测,具有较好的稳健性和迁移性。 相似文献
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为了解决遥感卫星信息获取实效性差,严重依赖数据传输通信带宽,难以满足卫星在轨实时提取感兴趣目标需求等问题,本文设计了一种以全局统计为基础的高效舰船目标检测算法和超轻量化疑似目标真伪鉴别网络,实现舰船目标快速提取。采用传统图像处理方法快速检测目标,获取疑似目标切片,大幅降低数据量,采用自主设计改进的基于深度学习的超轻量鉴别网络实现疑似目标二次筛查,进一步提升目标提取精度。在算法模型实时实现过程中,合理优化算法流程和计算方法,建立计算精度误差分析模型,使得算法实时处理的精度、速度、硬件规模以及热耗等方面达到良好平衡。利用GF-3卫星数据对算法进行测试,试验表明该方法对复杂海洋背景环境、斑点噪声高、信噪比低的SAR遥感图像,舰船目标提取的准确性提升20%,达到98%,计算量降低90%,实时性提升50%。该方法兼顾了算法的有效性及在轨实时处理的可行性,可以在当前的星载嵌入式电路中实现并将在某新体制雷达试验卫星上在轨应用,具有良好的应用前景。 相似文献
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目标运动信息提取技术是指利用卫星遥感检测地面移动目标并估计其运动参数,在智能交通、军事遥感等方面应用广泛,是遥感图像应用的重要方向之一。高分辨率光学卫星图像中动目标的纹理特征更明显,包含的信息更丰富,是大范围目标运动特征研究的良好数据。首先,总结了光学卫星图像动目标研究进展;然后,将高分辨率光学卫星图像目标运动信息提取过程分为动目标检测和运动参数估计2部分,并分别进行算法综述;除已有算法外,还介绍了基于序列全色卫星图像的新型动目标检测方法的原理与思路;最后,分析了已有研究在数据源和算法方面的不足,指出目标运动信息提取向自动化、智能化、实时化发展的趋势。 相似文献
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一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法 总被引：20，自引：2，他引：18
多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像.为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域.在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法.通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较.证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率. 相似文献
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为准确快速识别高分辨率遥感影像中的飞机目标，提出了一种结合显著图和深度置信网络（DBN）的飞机目标识别算法。本文首先使用HC （直方图对比度）算法提取遥感影像中的显著目标；然后通过定位连通区域确定候选目标的位置；随后提取候选目标的颜色矩、Hu不变矩、灰度共生矩阵、Tamura纹理特征和边缘方向直方图；最后将归一化后的多特征融合数据应用到深度置信网络进行目标识别。试验结果表明，本文算法的检测率为98.46%，虚警率为5.20%。算法从多种底层图像特征出发，有效克服了单一特征描述能力不足的问题，提高了飞机目标识别能力及抗干扰能力。 相似文献
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从灾后遥感图像中快速准确地识别救灾帐篷有利于灾后救援工作的高效开展.本文结合实际应用需求,在前人研究的基础上,提出了一种结合数学形态学与多角度模板匹配的高分辨率遥感图像救灾帐篷识别方法.首先从遥感图像中选择帐篷模板并从中提取形状特征与光谱特征;然后将各波段灰度图像二值化并进行数学形态学运算,参考帐篷的形状特征提取出候选目标;最后根据帐篷的光谱特征,将候选目标与帐篷模板进行多角度匹配,剔除匹配度较低的伪目标,完成救灾帐篷识别.试验结果表明,本方法的识别精度达90%以上,具有较高的应用价值. 相似文献
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为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量, 提出一种基于推广的IHS(Generalized Intensity-Hue-Saturation,
GIHS)变换与最大后验概率MAP(Maximum a Posteriori)相结合的遥感图像融合算法。该算法首先经过GIHS 变换,
由多光谱图像得到强度分量; 其次针对强度分量和全色图像, 通过MAP 构建高分辨率图像的成像模型, 采用最速下
降优化算法得到富含光谱信息的高分辨率全色图像; 进而依据GIHS 变换得到融合图像。实验中分别以IKONOS 卫
星、Quickbird 卫星的多光谱图像和全色图像为例, 进行融合算法验证, 并与GIHS 融合算法、传统的小波变换融合
算法、小波变换结合IHS 变换的融合算法等进行比较分析, 实验表明, 新的融合方法具有更好的融合效果。 相似文献
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目前的目标融合检测方法大都是基于多源遥感图像配准的,然而在实际的应用中,成像机理不同的多源遥感图像的精校正和图像间的配准是十分复杂的,难以确保其配准精度.为此,本文提出了一种基于目标关联的多源卫星遥感图像的兵营融合检测方法.该方法不对图像进行配准,而是根据单源图像的目标自动检测结果,利用图像的大地坐标信息,截取包含目标的同一地区的局部遥感图像,再分别提取多源遥感图像目标的特征,并根据其中冗余的特征,对提取的目标区域建立关联,再由关联检验确保特征关联的正确性,最后对目标特征进行融合决策,得到目标融合检测结果.实验结果表明,该方法能有效地利用多源遥感图像的信息,降低遥感图像目标检测的误判率,提高目标特征的准确度. 相似文献
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《测绘文摘》2004,(3)
CH20041160 一种基于小波系数特征的遥感图像融合算法=A Remotely Sensed Image Fusion Method Basedon Wavelet Coefficient Features/刘哲,郝重阳,冯伟(西北工业大学电子工程系)…∥测绘学报.-2004,33(1).-53-57多光谱图像和全色图像是目前卫星遥感领域最常见的传感器图像。为了更充分地发挥这两类遥感图像数据的价值,人们利用两类数据的互补性,将多传感器融合技术引进了遥感图像处理领域。在IHS彩色空间变换和小波多分辨率分析的基础上,利用图像高频小波系数的多个特征来定义特征量积,并利用特征量积作为依据提出了一种图像融合新算法。通过一组多光谱图像和全色图像数据进行融合仿真试验,并将该算法与IHS,HPF等算法和归一化矩算法作了比较。证明该方法能在保留多光谱图像光谱信息的基础上,有效地提高多光谱图像的空间分辨率。图1表1参8 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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利用快速离散Curvelet变换的遥感影像融合 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于快速离散Curvelet变换的遥感影像融合方法。首先,对经过空间配准的多光谱和全色影像分别进行快速离散Curvelet变换。然后,对低频子带采用局部标准差加权策略,对中高频子带采用绝对值最大策略,对高频子带采用直接替换策略,反变换后即可得到融合影像。IKONOS、QuickBird、World-View-2多光谱和全色影像的融合实验和定量评价结果表明,该方法较传统方法有明显优势。 相似文献
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WANGZhijun DjemelZiou CostasArmenakis 《地球空间信息科学学报》2004,7(2):129-134
This paper introduces the image fusion approach of multi-resolution analysis-based intensity modulation (MRAIM) to produce the high-resolution multi-spectral images from high-resolution panchromatic image and low-resolution multi-spectral images for navigation information infrastructure. The mathematical model of image fusion is derived according to the principle of remote sensing image formation. It shows that the pixel values of a high-resolution multi-spectral images are determined by the pixel values of the approximation of a high-resolution panchromatic image at the resolution level of low-resolution multi-spectral images, and in the pixel valae computation the M-band wavelet theory and the d trous algorithm are then used. In order to evaluate the MRAIM approach, an experiment has been carried out on the basis of the IKONOS 1 m panchromatic image and 4 m multi-spectral images. The result demonstrates that MRAIM image fusion approach gives promising fusion results and it can be used to produce the high-resolution remote sensing images required for navigation information infrastructures. 相似文献
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This paper introduces the image fusion approach of multi-resolution analysis-based intensity modulation (MRAIM) to produce the high-resolution multi-spectral images from high-resolution panchromatic image and low-resolution multi-spectral images for navigation information infrastructure. The mathematical model of image fusion is derived according to the principle of remote sensing image formation. It shows that the pixel values of a high-resolution multi-spectral images are determined by the pixel values of the approximation of a high-resolution panchromatic image at the resolution level of low-resolution multi-spectral images, and in the pixel valae computation the M-band wavelet theory and the à trous algorithm are then used. In order to evaluate the MRAIM approach, an experiment has been carried out on the basis of the IKONOS 1 m panchromatic image and 4 m multi-spectral images. The result demonstrates that MRAIM image fusion approach gives promising fusion results and it can be used to produce the high-resolution remote sensing images required for navigation information infrastructures. 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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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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改进Fisher判别分类的遥感影像变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
Fisher判别分类的好坏关键在于训练样本集选取的精度和在降维过程中样本特征信息的损失程度,基于此问题,本文根据不同时相同一地区的遥感影像的差值影像中各像素本身的灰度值及其邻域平均灰度值特征获得其一维和二维直方图,针对差值影像无噪和带噪两种情况,根据直方图信息选取Fisher判别分析所需的训练样本,同时为了尽可能降低判别分析过程中有用信息的损失,将所得到的原训练样本集进行非线性变换,使其映射到高维空间中,利用映射后的训练样本求得Fisher判别规则。实验结果表明:与基于原训练样本的Fisher判别分类和基于寻找更多的样本特征的Fisher判别分类方法生成结果相比,在差值影像无噪和带噪情况下,本文提出的方法具有更好的变化检测精度和抗噪性。 相似文献