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本文就经过Kauth-Thomas变换的TM数据用于雁北阳高盆地盐渍化程度分析进行了探讨。通过模拟TM数据和TM影像数据进行变换分析,并与标准假彩色合成和K-L变换比较,取得了较好的结果。 相似文献
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基于K-L变换的BP神经网络遥感图像分类 总被引：5，自引：1，他引：4
为了提高多光谱遥感图像的分类正确,提出了一种基于主成分分析(K-L变换)的分类方法。该方法先应用K-L变换对多波段遥感图像进行降维,提取最主要的三个成分合成假彩色图,然后利用BP神经网络对假彩色图进行监督分类。由于主成分之间是不相关的,增强了图象信息,降低了神经网络的计算量,提高了分类精度。实验结果证明,该算法分类精度优于传统分类方法,总正确率为88.5%,Kappa系数为0.862,因而具有实用价值。 相似文献
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运用K-L变换和NDBI(Normalized Difference Barren Index)指数法,对试验区--沧州市及其周边地区的ASTER遥感影像进行处理,然后分别对两种方法处理后的图像采用最小距离法监督分类,提取城市用地信息,并对分类后的图像进行对比,结果表明:NDBI指数法对城市用地信息提取的效果较好. 相似文献
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基于K-L变换的自组织竞争神经网络在海底底质分类中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
针对海底质地的特点,利用灰度纹理共生矩阵作为特征参数,K-L变换对海底底质图像进行降维,采用自组织竞争神经网络对图像进行自动分类,对各分类方法精度进行对比。以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得理想的效果。 相似文献
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一种改进的多光谱影像模糊加权聚类方法 总被引：2，自引：0，他引：2
多光谱影像具有丰富的地物信息,利用多光谱影像进行聚类分析可以充分利用遥感影像为在大范围地区进行变化检测和土地利用分析作出应有的贡献。而模糊聚类更接近实际情况,能提高影像分类精度,缩短分类时间,提高系统运行效率。本文采用对多光谱影像先进行K-L变换去除了大量的冗余数据后,再进行改进的加权模糊聚类处理方法,取得了较理想的分类效果。 相似文献
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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
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针对传统的基于离散余弦变换（discrete cosine transform,DCT）的矢量数据压缩算法局部误差较大和计算复杂度高的问题,提出了一种顾及矢量数据最大绝对误差的快速近似DCT压缩方法。首先,结合现有矢量数据拓扑关系,构造矢量数据块;其次,根据近似DCT变换正交性的特点,计算约定矩阵的最优化解,将计算复杂度最低的解设为近似DCT变换的转换矩阵;最后,结合矢量数据近似DCT变换和精确DCT变换的总能量差,计算重构数据的最大绝对误差,对超过误差阈值的数据进行三次样条插值,最大限度地保证矢量数据精度。实验结果表明,该方法计算复杂度较低,压缩速度快,在降低压缩率的同时,能较好地保持空间数据的拓扑关系和数据精度。 相似文献
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本文提出了利用快速Hartley变换(FHT)计算Stokes公式的方法,这一算法最适合于用来计算实序列的积分变换,而快速Fourier变换(FFT)较适合于用来计算复序列的积分变换。计算Stokes公式只涉及实序列问题,用FHT计算Stokes公式比用FFT算法更有效。本文详细地描述了用FHΥ计算Stokes公式的算法,进行了数值计算,与相应的FFT计算结果作了比较。结果表明,两种算法可以得到相同的精度,但是,FHT的计算速度比FFT的计算速度快一倍以上,且所需要的内存空间只是后者的一半。 相似文献
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针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。 相似文献
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基于改进二维离散希尔伯特变换的图像边缘检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种新的基于二维希尔伯特变换的边缘检测方法。对于频域信号而言,希尔伯特变换不改变信号的幅值,而仅仅改变其相位,即负频率的相位作+90°相移,而正频率作-90°相移。经由傅里叶变换后,边缘特征呈极值状态,因此本文利用二维离散希尔伯特变换实现边缘检测。由于二维离散希尔伯特变换结果具有方向性,提出利用两个呈正交性的二维离散希尔伯特变换的幅度平方和来检测图像边缘特征。此外将高斯核函数引入到希尔伯特变换中,以减少图像噪声对检测结果的影响,并根据PSNR(峰值信噪比)来确定最佳参数σ,从而得到理想的边缘检测效果。为验证该方法的检测结果,将所提方法与传统边缘检测算子的检测效果进行了比较分析,并将该方法运用于卫星遥感图像中,结果表明该方法可以有效地应用于边缘检测工作中。 相似文献
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结合边缘编组的Hough变换直线提取 总被引：3，自引：0，他引：3
针对传统Hough变换用于直线检测存在的问题进行了细致的分析和归纳总结,在此基础上,提出一种结合边缘编组的Hough变换直线提取算法。该算法首先采用基于8邻域的边缘跟踪算法对Canny算子检测得到的边缘点进行编组;然后对每一个边缘组分别进行Hough变换,单独确定Hough变换原点和参数的取值范围。Hough变换过程中,采用迭代的"投票"方式,每次确定单一峰值点并删除对应像素。实验证明,该算法原理简单,能有效解决传统Hough变换存在的精度不高、计算复杂等问题。同时该算法具有较强的鲁棒性,可以有效处理不同类型的影像数据,适用于并行处理。 相似文献
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在将小波包变换应用于影像融合的过程中,选择不同性质的小波包基,会得到不同效果的融合影像。如何在其中找到性质最好的小波包基,即最佳小波包基,并在此基础上实现影像的融合具有重要的意义。影像融合涉及到两幅影像,最佳小波包基的搜索需要在两棵小波包树上进行,而已有的最佳小波包基搜索算法只能在一棵小波包树上实现。本文提出了一种在两棵小波包树上搜索最佳小波包基的算法,并基于由此算法得到的最佳小波包基,实现了一种新的基于最佳基小波包变换的影像融合。试验结果表明:在采用基于特征的融合规则的条件下,该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都优于由其他小波包变换方法(包括小波变换方法)得到的融合影像。 相似文献
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一种基于小波包变换的盲数字水印算法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于小波包变换的盲数字水印算法，该算法首先对图像进行小波包分解，并根据视觉感知特性将作为水印的二值图像嵌入到分解后的高频分量中，再进行小波包重构得到嵌入水印的图像。实验结果表明，该算法添加水印后的图像对于压缩、噪声、中值滤波、几何裁剪等处理具有很强的稳健性。 相似文献
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离散小波变换的快速算法 总被引：2，自引：0，他引：2
在离散正交小波变换的快速Mallat算法的基础上,根据小波滤波器的特性,提出一种小波变换及逆变换的快速算法,用该算法进行小波变换及逆变换,对容量为N的一维离散信号样本,可节省N次浮点乘法运算。 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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针对原有方法轮廓波(Contourlet)分解高频信息处理的不足,提出用零填充重采样代替双三次插值用于高频信息处理的新方法,该方法可使Contourlet分解后的高频信息重采样过程不引入噪声能量的同时获得理想的插值结果。改进方法利用Contourlet多分辨率分析的特征,以及零填充重采样方法较传统插值方法优越的性能,此两者相结合可改进原有方法的不足,提高单帧影像的超分辨率重建效果。经理论分析与试验验证,改进后方法的超分辨率重建结果无论在定性分析与定量对比上都要优于传统方法。 相似文献