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1.
针对基于像素的道路提取方法的不足,使用一种基于超像素分割算法(Simple Linear Iterative Clustering,SLIC)和自适应阈值分割算法(OTSU算法是由日本学者OTSU于1979年提出的一种对图像进行二值化的高效算法)相结合的道路提取方法,可以较好地解决在遥感图像中分辨率较高所造成的非道路地物对目标的噪声影响.该方法使用SLIC超像素分割算法对影像进行分割处理,再用改进的K-means聚类算法对分割后的超像素影像进行非监督分类,根据GVI值对分类后的影像中的植被及水体信息进行过滤,对过滤后的影像进行基于OTSU的分割,最后对分割影像进行后处理获得完整道路网.经过定性和定量分析后得出,此方法在道路提取上有较好的表现. 相似文献
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高分辨率遥感影像多尺度均值漂移分割算法研究 总被引：4，自引：3，他引：1
根据高分辨率遥感影像信息提取过程中对影像的对象化分割的需求,分析了均值漂移分割算法的原理,并对其多尺度分割方法进行了设计与实现。实验证明该算法具有较好的影像分割精度。 相似文献
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《国土资源遥感》2020,(1)
由于收敛速度快、分割精度好,Mean Shift算法被广泛应用于影像分割中,但是处理大遥感影像时,Mean Shift算法存在速度慢、效率低下等问题。为此提出一种基于Mean Shift的分块并行无缝分割算法。首先在分块并行Mean Shift分割的基础上,通过标签影像的统一编码和重叠区域标签值建立对应关系,确定分块线的消除准则;然后进行标签影像的行和列拼接;最后对拼接后的标签影像进行矢量化,生成最终分割结果。实验表明,该算法相对于原始Mean Shift算法,在保证分割结果可靠性的同时大大提高了影像分割的效率,能够很好地解决大批量遥感影像的分割问题。 相似文献
4.
利用高分辨率遥感影像实现道路车辆监测在交通管理系统中占有重要地位,然而受成像条件及车辆本身颜色多样性的影响,很难从遥感影像中直接提取道路车辆。为此,本文提出了一种结合遗传算法和数学形态学的遥感影像道路车辆提取方法。首先利用模糊聚类方法建立影像分割模型,并利用遗传算法对其进行求解,从而实现影像中道路、车辆及环境的精确分割;然后对分割结果中不同层进行赋值,实现分割结果的二值化;最后利用数学形态学操作从分割的道路-车辆的二值结果中剔除道路,从而实现道路车辆的提取。利用本文方法对航空影像进行了道路车辆提取试验。试验结果表明,本文方法不仅能够准确识别地面车辆位置,还能精确提取其轮廓线。 相似文献
5.
针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。 相似文献
6.
提出一种二值马尔科夫纹理分割模型,用于多波段遥感影像的纹理分割.将一次性多类纹理分割问题转化为多次的二类纹理分割,综合考虑影像二维空间尺度和光谱空间尺度,采取多级二值分割的方式,得到多尺度纹理分割结果. 相似文献
7.
为了提高农业遥感数据处理中多光谱影像分割的精度,文章提出了一种面向农田信息提取的遥感影像分割算法:利用KMeans非监督分类算法和Fisher标准估算多光谱遥感影像中各个波段的权值,并将估算的波段权值应用到光谱合并计算中,能够较好地提高农田区域的分割精度,实现基于全局最优合并的区域生长算法,得到最优化的分割结果;从分割结果中提取基于区域的NDVI信息可以较为快速、准确地区分农田和非农田区域。实验结果说明:该方法的分割精度优于传统的全局最优合并算法和FNEA算法,并对遥感影像中旱田和水田的提取均有较好的效果。 相似文献
8.
提出一种基于自适应M-S模型的遥感影像多特征融合的分割方法。首先结合改进的Sobel算子进行阈值化轮廓提取方法提取边缘信息;然后利用波段距离加权函数计算边权值,同时按照一定的原则加入边缘特征,采用最小生成树算法获得初始分割对象;最后在光谱特征和纹理特征的辅助下进行自适应M-S模型合并,合并后的对象即为分割结果。为了验证该方法的可行性,采用Quickbird影像和高分二号影像进行实验分析并对结果做出定性和定量评估。实验结果表明,基于自适应M-S模型的遥感影像分割方法的分割精度优于分形网络演化算法,同时分割速度也略有提升。 相似文献
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为解决遥感影像分割中存在的不确定性问题和传统层次聚类算法中存在的时间复杂度高、缺乏可再分性等缺陷,基于云模型和期望最大聚类提出了一种新的遥感影像分割算法。该算法首先使用峰值法云变换从影像中抽取底层概念,然后通过EM算法对底层概念进行聚类,最后通过极大判别法完成遥感影像分割。实验证明,EM算法进行概念聚类能够快速地将概念分类为指定个数,并估计出高阶云概念的数学特征,相比于传统的基于云模型的遥感影像分割算法具有更好的分割效果。 相似文献
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针对传统遥感变化检测算法中差值影像构造方法不容易提取弱变化信息,以及变化阈值需要人工干预的不足,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大类间方差法(OTSU)阈值分割的遥感影像变化检测算法。首先计算两期遥感影像的多波段差值影像,对其进行矢量化后所构造矩阵进行奇异值分解,并计算差值影像的变化强度,选取奇异值分解主分量投影和变化强度作为表征两期影像变化的特征量;然后通过最大类间方差法对上述两个特征量进行阈值分割,得到变化检测结果;最后通过对比实验以及精度验证,证明了该变化检测方法相比传统方法能够更精确地提取出变化信息,而且能够自适应获取分割阈值。 相似文献
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基于经验模态分解的高分辨率影像融合 总被引：9，自引：0，他引：9
文章提出基于经验模态分解（Emp iricalMode Decomposition,EMD）的特征层影像融合模型。对多光谱波段影像进行IHS变换获得强度影像,采用行列分解实现一维经验模态分解的二维拓展,并用于分离高分辨波段影像与强度影像的细节特征信息,对高分辨率波段影像的高频与强度影像波段的低频进行重构获得融合后的强度影像,再通过IHS反变换获得融合影像。文章介绍了经验模态分解的基本原理,定义了经验模态分解的多尺度分解与合成结构,提出融合模型的技术路线。选择UICKB IRD影像的全色波段与多光谱波段进行融合实验,根据典型行（列）的EMD分析,确定经验模量的取舍尺度,按提出的融合路线获得融合影像,并与小波融合,IHS融合,Brovey融合模型获得的影像进行视觉及量化比较。选择信息熵、标准差指标对融合影像的空间细节信息进行评价,同时选择平均灰度值、相关系数、偏差指数评价融合影像的光谱扭曲程度,结果表明本融合模型最优。 相似文献
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在介绍遥感图像融合中IHS变换和小波包分析的基础上,提出了一种基于光谱特征保持的IHS变换与小波包分析相结合的图像融合算法。该方法可以最大限度地保留待融合图像的光谱信息,同时融合图像的清晰度和空间分辨率有了很大提高,图像纹理信息也得到了很好的保持。通过对SAR图像与Landsat(TM)多光谱图像的融合实验,证明了该方法的有效性。 相似文献
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本文主要介绍在微机上实现真彩色遥感图像处理以及利用自行开发的系统进行环境遥感信息分析的具体应用。由于SGW-93系统是一个建立在微机和真彩色图像卡硬件平台上的系统, 因此, 就其通用性、实用性、可扩展性、性能价格比而言, 效果明显。另外, 系统软件不仅提供了真彩色遥感像片几何精校正、栅格化处理、像片镶嵌拼接、拼接图像硬盘漫游查询、直方图分析、密度分割、反差增强、边缘提取等方面的功能, 而且还提供了彩色动态组合页面分析、多边形面积统计、图像汉字叠加与编辑、各种图像文件格式转换、彩色图像打印等功能。解决了在微机上实现真彩色遥感图像处理和环境信息的有效提取等问题。 相似文献
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利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法 总被引：14，自引：0，他引：14
Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。 相似文献
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利用有理函数模型替代严格传感器模型已经成为当前高分辨率遥感影像通用的数据标准.对于附加有理函数模型系数的线阵CCD遥感影像,提出了一种利用反解有理函数模型实现倾斜像片与水平像片转换方法.其主要原理同传统框幅式倾斜影像与水平影像的转换相似:将倾斜像片上像点投影到物方水平面上;然后在物方水平面上根据原始倾斜像片的地面采样间... 相似文献
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王瑞 《测绘与空间地理信息》2017,(10):125-128
通过Bigmap下载Google Earth高清卫星遥感影像,在影像上选取像控点并实地采集其坐标值,利用新疆基础地理信息数据坐标转换系统对影像进行几何纠正,最后通过影像与AutoCAD的套合叠加结合实地采集到的野外高程数据,完成影像图的矢量化。由于影像的获取较为方便,精确纠正后用于辅助地形图的绘制可以大大提高成图准确性,降低野外劳动强度,提高工作效率。 相似文献
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基于经验模态分解的高分辨率影像融合(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
High resolution image fusion is a significant focus in the field of image processing. A new image fusion model is presented based on the characteristic level of empirical mode decomposition （EMD）. The intensity hue saturation （IHS） transform of the multi-spectral image first gives the intensity image. Thereafter, the 2D EMD in terms of row-column extension of the 1D EMD model is used to decompose the detailed scale image and coarse scale image from the high-resolution band image and the intensity image. Finally, a fused intensity image is obtained by reconstruction with high frequency of the high-resolution image and low frequency of the intensity image and IHS inverse transform result in the fused image. After presenting the EMD principle, a multi-scale decomposition and reconstruction algorithm of 2D EMD is defined and a fusion technique scheme is advanced based on EMD. Panchromatic band and multi-spectral band 3,2,1 of Quickbird are used to assess the quality of the fusion algorithm. After selecting the appropriate intrinsic mode function （IMF） for the merger on the basis of EMD analysis on specific row （column） pixel gray value series, the fusion scheme gives a fused image, which is compared with generally used fusion algorithms （wavelet, IHS, Brovey）. The objectives of image fusion include enhancing the visibility of the image and improving the spatial resolution and the spectral information of the original images. To assess quality of an image after fusion, information entropy and standard deviation are applied to assess spatial details of the fused images and correlation coefficient, bias index and warping degree for measuring distortion between the original image and fused image in terms of spectral information. For the proposed fusion algorithm, better results are obtained when EMD algorithm is used to perform the fusion experience. 相似文献
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Pansharpening方法通过融合多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间细节信息来得到高分辨多光谱影像。然而传统的Pansharpening方法易导致产生光谱扭曲和空间信息丢失现象。受到影像稀疏表示超分重建理论启发,本文提出了一种新的基于稀疏表示和字典学习的Pansharpening方法。该方法以影像的高频特征作为训练样本,通过字典学习的方法来获取高低分辨率影像字典,使用正交匹配追踪算法求解出影像的稀疏表示系数,最终通过高分辨影像字典与稀疏系数相乘得到融合影像。实验结果表明:本文提出的方法能很好地保持遥感影像的光谱信息和空间细节信息。 相似文献
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基于小波理论的IKONOS卫星全色影像和多光谱影像的融合 总被引：17，自引：1，他引：17
1999年9月24日发射成功的世界上第一颗商用1m分辨率的卫星IKONOS，具有1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像，通过对IKONOS1m分辨率的全色影像和4m分辨率的多光谱影像的融合可以获得1m分辨率的多光谱影像，为应用提供理高质量的数据源，基于小波多分辨率分析的MRAGM方法，它适合处理任意整数分辨率之比的融合情况，具有在提高影像空间分辨率的同时又保持色调和饱和度不变的优越性，而实现它的关键是构建具有紧支撑特性的M进制低通尺度函滤波器，本文利用基于四进制小波滤波器的MRAGM算法，成功地把全色影像和多光谱影像进行了融合，结果显示该方法的效果令人满意。 相似文献