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高光谱影像具有丰富的光谱和空间结构信息,传统的基于光谱特征的分割方法易使分割区域过于细碎,从而降低了居民地信息提取的精度。尝试将纹理信息引入到特征空间,以提高信息识别、提取的精度。纹理信息采用多尺度3D-Gabor滤波器对经过特征选择后的高光谱影像进行滤波,进一步计算纹理能量和纹理特征,然后利用多特征聚类实现图像的初步分割,最终通过形态学方法获取影像中的居民地信息。实验表明,基于3D-Gabor滤波的方法能有效地识别、提取高光谱影像中的居民地信息。 相似文献
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基于小波分析的SAR图像斑点滤波及其性能比较评价 总被引：9，自引：1，他引：9
进行斑点噪声滤波是对SAR图像进行分割、分类和信息提取处理前不可或缺的处理步骤。该文首先简要回顾了各种传统的SAR图像斑点滤波算法。在充分考虑SAR图像斑点噪声乘性特征的基础上，对SAR图像进行对数变换，将乘性噪声转变为加性噪声，然后在对图像进行小波分解，采用软门限方法进行典型SAR图像斑点噪声滤波。归纳SAR图像斑点噪声滤波效果评价的5个指标，并将文中基于小波分析的滤波效果与传统的自适应局部统计斑点滤波器、Gamma-Map滤波器的滤波效果进行了全方位的比较。结果表明，该方法在图像均匀区域的辐射特性保持和斑点抑制能力，边缘、细小特征和点目标等结构信息的保持方面都优于传统的斑点滤波器。 相似文献
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SAR图像河流分割的加权指数区域能量模型 总被引：2，自引：1，他引：1
传统主动轮廓模型很难实现精确的SAR图像河流分割。针对这一问题,本文提出了一种加权指数区域能量主动轮廓模型,以精确地提取SAR图像中的河流。该模型在Chan-Vese(CV)模型能量泛函中引入了指数区域能量,能更好地衡量分割图像和原始图像的差异程度,提高模型的分割准确性。此外,利用目标区域和背景区域内像素灰度的最大绝对差取代模型中常值区域能量权重,自适应地调节目标区域和背景区域的能量比重,加速曲线运动到目标区域的边缘,获得更高的分割效率。针对实际河流SAR图像进行了分割试验,结果表明:与传统主动轮廓模型相比,本文提出的模型能更快速、精确地分割SAR图像中的河流,在分割结果和分割效率两方面具有优势。 相似文献
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高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。 相似文献
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传统的Grab cut算法需要人工交互操作,无法实现SAR图像的自动分割;且SAR图像的斑点噪声干扰容易降低图像的分割质量。针对以上问题,文中以Grab Cut图像分割算法为基础,首先利用FCM算法对SAR图像进行预分割,根据预分割结果标记SAR图像中的前景与背景集合,得到两组较为准确的GMM初始化参数,迭代求得能量函数的最小化,实现SAR图像前景区域与背景区域的自动分割;并结合二维熵算法滤除SAR图像中的阴影,分割出目标区域。实验表明,利用该方法可自动分割出SAR图像中的目标,且分割质量良好。 相似文献