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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 170 毫秒
1.
基于BP神经网络的机载高分辨率SAR图像分类方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
研究可用于机载高分辨率SAR图像分类的灰度共生矩阵惯性矩、能量等纹理特征量以及灰度特征量.提出特征提取和统计分析选取特征向量的方法,基于BP神经网络对图像进行临督分类,最后对分类结果采用数学形态学算法进行开运算去除细小区域.由于该方法充分考虑到SAR图像灰度特征和纹理特征信息,与传统的仅仅考虑纹理特征方法相比,具有较好的分类性能,实验结果表明该方法能够获得较好的分类效果.  相似文献   

2.
图像边缘信息分析中数学形态学的应用方法   总被引:7,自引:0,他引:7  
在讨论和分析形态学用于多值灰度图像的原理和几种基本运算基础上,提出了应用数学形态学进行图像边缘增强和提取的原理和方法,介绍了相应结构元的构成方法及试验效果。  相似文献   

3.
基于形态分割的高分辨率遥感影像道路提取   总被引:27,自引:1,他引:26  
基于灰度形态学,提出一种从高分辨率遥感图像提取道路网络的方法.首先利用灰度形态特征对遥感影像进行分割,进而得到基本的道路网络轮廓.然后在此基础上,利用线段特征匹配方法提取道路网络.提出的方法能适应于从道路和背景区别不很清楚的遥感图像中提取道路.实验结果也表明,本文方法能有效地从遥感影像中提取道路网络.  相似文献   

4.
本文从SAR图像判读的角度考虑,综述了SAR的工作特点、SAR图像的色调特征和几何特征及它们的形成原目。其中色调特征方面分析了SAR的系统参敷(波长、极化和天线俯角)和地面参数(目标表面有效粗糙度和复介电常数)对图像色调造成的影响,同时分析了图像斑点、虚假目标和其它异常现象对图像判读产生的不利影响.几何特征方面分析了图像比例尺变化、透视收缩、顶底位移、阴影和叠掩对目标影像造成的几何畸变特征和原因,其中对透视收缩的理论分析结论更具客观性。  相似文献   

5.
一种用于机器视觉检测的图像配准快速算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
图像配准是机器视觉检测的关键步骤之一。针对产品包装印刷质量检测,文中提出了一种新的图像配准算法。其基本思想是:首先进行图像概略匹配得到特征点的概略位置,接着进行特征点的精确检测,根据检测到的对应特征点坐标计算转换参数,最后生成配准图像。实验表明,该算法计算速度快,具有较好的精度和稳定性,适用于在线机器视觉检测等对速度要求高,而图像只有小角度旋转的情况。  相似文献   

6.
一种基于向量序结构关系的多值形态变换   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种向量型数据全序关系建立的一般方法,并以此为基础建立了多值形态变换的基本形式,并对其性质进行了讨论。多值形态变换作为数学形态学在多值图像空间中的扩展.具有与灰值形态变换类似的功能和作用,可有效地应用于多值图像的处理和目标形状特征的提取。  相似文献   

7.
道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。  相似文献   

8.
稀疏多项式逻辑回归在分类中仅利用图像光谱信息,导致分类效果不太理想。本文提出了一种顾及局部与结构特征的稀疏多项式逻辑回归高光谱图像分类方法。首先利用加权均值滤波与拓展形态学多属性剖面对原始高光谱图像进行局部与结构特征提取;然后对二者进行加权平均特征级融合以获取更具唯一性的像元特征;最后由稀疏多项式逻辑回归分类器对融合结果进行分类。结果表明,本文方法能有效地提高分类精度,而且具有较强的稳健性。  相似文献   

9.
针对在热红外遥感图像上识别背景复杂的地面目标较为困难这一问题,提出了基于形态学重构运算的地面目标识别算法。该算法首先对形态学重构运算的背景抑制原理及其算法的适应性进行了分析,并将该算法应用于对原始图像的背景抑制与处理;然后,对处理后的图像进行分割,获得感兴趣的目标区域;最后,通过对感兴趣区域特征的提取与匹配识别目标。实验结果表明,该方法能从复杂自然场景中有效地识别出目标。  相似文献   

10.
基于Gabor滤波和局部特征点密度的居民区提取   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对高空间分辨率遥感图像(简称高分图像)中的居民区纹理结构信息的分析,提出了一种基于Gabor滤波和局部特征点密度的居民区提取方法。该方法首先对高分图像进行多方向Gabor滤波,得到多个方向的幅值信息,并通过阈值处理和筛选后处理获取图像的特征点;然后对特征点求取局部密度,获取居民区的范围;再用数学形态学变换进行细微处理,最终提取出图像中的居民区。以World View2真彩色图像为实验数据对不同方法进行验证及对比分析的结果表明,该方法具有较高的提取精度和计算效率。  相似文献   

11.
在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法。针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,将多维图像降维处理,在此基础上提取遥感图像的光谱特征,通过检索图像与目标图像的光谱特征对比实现多光谱遥感图像的检索,并通过实验验证了本文方法的有效性。  相似文献   

12.
李军胜  党建武  王阳萍 《测绘通报》2019,(10):105-108,118
为充分发挥遥感影像中各特征的优势,提高遥感影像建筑物变化检测精度,基于面向对象的分析方法,提出了一种基于模糊集合的证据理论特征信息融合的变化检测方法。首先,在影像分割的基础上,利用变化矢量分析法分别计算前后时相对应对象的光谱、纹理特征差异及形态学建筑物指数差异;然后,以Sigmoid函数作为隶属度函数,计算对象属于变化类和非变化类的隶属度并以之构建证据理论所需的基本概率分配函数;最后,利用证据理论对多种特征进行融合并通过规则判定得到建筑物变化区域。利用不同地区影像的试验结果表明,该方法能够有效融合影像的多种特征,提高建筑物变化检测的精度。  相似文献   

13.
本文论述了目标图像的形态分解、形态分布函数和形态谱函数的基本概念和具体算法,它们是研究数字地图图像的形态分解与表示的主要内容。  相似文献   

14.
以黑龙江柴河地区为研究区域,探讨了运用ETM 遥感影像进行近自然彩色模拟的研究方法。首先分析了地物的光谱特性以及ETM 的波谱特征,说明各波段反映地物的适用性和局限性。然后,分析了遥感图像真彩色和假彩色合成的原理,揭示了近自然彩色模拟的实质,从理论上论证了近自然彩色模拟的可行性。近自然彩色模拟,所需解决的问题不仅涉及到视觉上的要求,更重要的是要考虑图像信息含量上的要求。这两方面必须有机结合,因此本研究具有一定的挑战性。  相似文献   

15.
模式识别中特征选择与聚类分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对模式识别中传统的特征选择方法具有的局限性,对聚类分析理论与方法进行应用性的研究、分析和扩展,并将研究成果初步应用于信息模式识别中特征参数的选择,获得了一些有益的结论。  相似文献   

16.
一种知识型遥感图像光谱特征融合方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
介绍了多源遥感图像融合的趋势,分析了其现状和层次,提出了一种基于光谱特性知识的光谱特征融合方案,并给出了部分实验结果。  相似文献   

17.
本文介绍了数学形态学的基本概念,利用一些简单例子叙述其定义、逻辑变换和形态变换的基本算子及其作用。文中对数学形态学在二值影象如汉字和栅格扫描的地图的数据分析中的应用可能性也进行了探讨。这些讨论对于建立地理信息系统的测量数据库是有益的。  相似文献   

18.
分形理论在交通网络分布形态研究中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
探讨了以分形几何理论为基础的表达空间网络分布特征的几种分维数,重点描述了相似分维数的定义及其地理意义,以实例说明了相似分维数在交通网络分布特征研究中的应用,对测算结果进行了分析和评述。  相似文献   

19.
张一平  龚志辉  王勃  孟伟灿 《东北测绘》2012,(2):166-168,171
在遥感影像融合过程中,为了更好地避免经典IHS算法造成的光谱扭曲,文章提出了一种基于统计特性的IHS和提升小波结合的影像融合方法。该方法对小波变换后的1分量和高分辨率影像的高频和低频系数,根据不同的区域统计特性分别选取不同的融合策略进行融合,然后进行小波逆变换和色彩空间转化,得到融合影像。实验表明,此方法与IHS变换、高通滤波法和小波变换等传统算法相比,在提高多光谱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   

20.
空间数据是GIS的基础内容,数据的质量控制是GIS生存和发展的保证。本文就GIS与其它信息系统的不同点,从空间数据的内容与基本特征出发,分析了空间数据的质量标准,提出了按其三个基本特征的范畴实施质量控制,并对空间数据进行了质量评价,从而达到了GIS空间数据质量控制的目的。  相似文献   

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