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1.
以混合算法建立宽带多光谱色彩表示空间 总被引：1，自引：0，他引：1
对整个原始光谱集进行基于自组织映射的聚类分析，以集群内光谱的平均值分布代替该集群，从而实现在对光谱分布的尖峰值平滑的同时实现原始光谱集的第一次压缩，并对压缩后的光谱集进行主成分分析，以提取的光谱主成分分量作为基张成宽带多光谱空间。 相似文献
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关于多光谱和高光谱影像的纹理问题 总被引：5，自引：5，他引：5
舒宁 《武汉大学学报(信息科学版)》2004,29(4):292-295
提出了一种新的纹理概念 ,指出纹理是地物目标光谱空间到二维投影空间的映射模式 ,以表述多波段影像或高光谱影像的纹理 ,并蕴含了单波段或黑白影像纹理概念。同时 ,提出了实现空间映射的几种编码方式 ,即基于光谱相似性分析的编码、基于光谱空间密度分析的编码、以影像主成份分析为基础的编码、空间相关性的编码等五种方法。 相似文献
3.
提出了多光谱图像像元特征矢量之间的极小互相关系数，极大互相关系数及互相关差值和相关密度的概念，在对模拟图像进行矢量相关分析及其对边缘提取的有效性分析基础上，提出对多光谱图像采取像元特征矢量相关分析并提取边缘信息的方法，对TM图像进行试验分析的结果说明了此方法的有效性。 相似文献
4.
高光谱影像的能量边缘提取方法的本质是利用高光谱信号的能量相似性与能量分布特征来寻找边缘，从能量边缘图可以提取属于不同地物类别的主要边缘，这些边缘都比较明显与完整。实验结果表明，能量边缘对噪声信号不敏感，与用其他方法寻找边缘的结果相比，能量边缘具有更好的效果。 相似文献
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分析了传统边缘检测算法在多光谱影像应用中的局限性，提出了一种基于局部区域的光谱空间平均半径测度的边缘检测方法，该方法扩展了原有的单波段影像边缘检测的概念，将像元的灰度信息转化为光谱矢量，提高了检测的可靠性，并给出了多尺度边缘组合的算法。通过MAIS成像光谱仪对鄱阳湖30个波段数据试验，证明了此方法对边缘检测的有效性。 相似文献
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运用基于波段间相关性的高光谱影像波段选取方法进行波段的预选取．采用投影寻踪的方法在动力演化算法的基础上寻找最佳投影方向．将高维数据投影至低维数据空间．在各投影分量图像上采用零点检测阈值化的方法进行异常目标的提取。实验结果表明了基于动力演化算法的投影寻踪在高光谱影像异常目标检测中的有效性。 相似文献
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融合光谱-空间信息的高光谱遥感影像增量分类算法 总被引：1，自引：1，他引：0
提出了一种融合光谱和空间结构信息的高光谱遥感影像增量分类算法INC_SPEC_MPext。通过主成分分析(PCA)提取高光谱影像的若干主成分,利用数学形态学提取各主分量影像对应的形态学剖面(MP),再将所有主分量影像的形态学剖面归并联结,组成扩展的形态学剖面(MPext)。将MPext与光谱信息相结合以增加知识,最大限度地挖掘未标记样本的有用信息,优化分类器的学习能力。不断从分类器对未标记样本的预测结果中甄选置信度高的样本加入训练集,并迭代地利用扩大的训练集进行分类器构建和样本预测。以不同地表覆盖类型的AVIRIS Indian Pines和Hyperion EO-1Botswana作为测试数据,分别与基于光谱、MPext、光谱和MPext融合的分类方法进行比对。试验结果表明,在训练样本数量有限情况下,INC_SPEC_MPext算法在降低分类成本的同时,分类精度和Kappa系数都有不同程度的提高。 相似文献
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针对高光谱遥感影像分类中空间特征和光谱特征利用率低问题，该文综合三维卷积神经网络、谷歌神经网络和残差神经网络的优势，提出融合改进Inception模块的残差三维卷积神经网络高光谱遥感影像分类方法。改进后的Inception模块包括4条不同的卷积层分支，用以提取蕴涵在高光谱遥感影像中多尺度的特征；利用了3D卷积核代替2D卷积核能直接同时提取高光谱遥感影像中更丰富的空-谱特征；通过残差结构连接分支提取特征缓解了梯度消失的问题，提取更深层次的特征。实验表明，该文算法不仅提高了条状和线状地物区域的边缘分类准确率，对小目标的分类能力也得到了增强。 相似文献
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针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。 相似文献
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主分量变换法对SAR影像同TM影像进行融合 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了采用主分量变换法对SAR影像同TM影像进行融合的方法步骤和算法。此方法不仅能提高多光谱影像的信息量和空间分解力,而且很大程度上保留了原多光谱影像的光谱特征,使融合后的影像在量测和解译能力上都有提高。 相似文献
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基于单一特征的匹配办法在多源遥感影像匹配中往往不适用的问题,提出了一种结合拓扑信息和SIFT特征的自动多源遥感影像匹配方法。该方法首先在两幅影像中使用SIFT算法在尺度空间上提取特征向量,其次对这些特征点使用最近邻提取1：N的多个可能的匹配点对,然后结合位置信息和拓扑信息对这些可能的匹配点对进行剔除,并使用RANSAC方法剔除粗差,最终得到同名匹配点。试验结果表明,相比于计算机视觉领域常用的SIFT算法,本文方法可有效地提高匹配正确率,并获得更多正确的同名点。 相似文献
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利用多光谱图像的两像素点灰度差异强度指数,定量分析了多光谱图像的边缘特征及响应特征差异,指出传统灰度算子会导致弱边缘特征漏检。为减小边缘响应强度差异,在光谱特征空间中分别利用特征值和特征向量表征多光谱图像的梯度变化大小和方向,同时采用B样条小波对影像进行多尺度变换,获取不同尺度的边缘特征。实验结果表明,此方法对多光谱图像检测出的边缘特征响应均匀且较为显著,综合多尺度边缘能准确检测并定位边缘点,且能有效地抑制噪声。 相似文献
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针对目前无人机影像中单个建筑物角点的检测现状,提出了一种基于支持向量机(SVM)的无人机影像中建筑物的角点检测方法。首先对4个波段的无人机影像进行多尺度分割,计算影像的NDVI,通过植被与非植被区域的波谱差异剔除植被的影响。其次,用面向对象分类法将"建筑物块"从影像中提取出来,对"建筑物块"区域用Harris算子进行边缘检测,形成建筑物边缘点集数据。随后通过设计高斯径向基将边缘样本点映射到高维特征空间,构建特征向量,采用边缘点集训练SVM分类模型,最终通过SVM分类模型从粗提取的边缘点集中检测出正确的建筑物角点,实现了单个建筑物的角点提取。 相似文献
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针对利用单一光谱特征进行影像相关分析在遥感变化检测应用中效果较差的问题，提出了一种将纹理特征与光谱特征相结合的相关系数计算模型。应用中在对多时相影像进行相同尺度棋盘分割的基础上，先计算各对应分割窗口内的相关系数，再以其中心点的坐标和相关系数值作为一个特征点，在三维空间中进行插值处理得到整个区域的相关系数空间分布图；进一步通过密度分割处理提取变化信息。本文以两期GF-1影像数据进行了变化信息提取试验，结果表明，采用组合特征相关系数的变化检测结果明显优于单一光谱相关系数的变化检测结果。组合相关系数的应用研究为利用影像相关分析方法从高分影像中提取变化信息提供了一种新的思路。 相似文献
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According to spectral homogeneity and ribbon-like shape of road, this letter presents a simple yet effective method of delineating road networks from high-resolution remote sensing images. The proposed method consists of three main steps. First, the mean shift algorithm is utilized to detect the modes of density of image points in spectral–spatial space which contain potential road center points and then detected mode points are classified into different classes by mean shift-based clustering on the basis of spectral information. Next, the combination of Gabor filtering and tensor encoding is used to identify the road class and to extract road center points. Lastly, road network is generated from detected road center points by means of tensor voting and connected component analysis. The experimental results demonstrate good performances of the proposed method in road network extraction from high-resolution remote sensing images. 相似文献
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针对传统方法在城市水体提取中容易受到建筑物阴影影响和难以精确提取细小水体等问题,提出了一种基于逐像元分类和多尺度分割技术的卷积神经网络遥感水体提取方法。该方法利用像元的光谱特征向量构建光谱特征矩阵,作为卷积神经网络输入特征训练水体提取模型,以多尺度分割结果抑制分类离散点与水体边缘误分现象,进一步提高提取精度。试验结果表明,该方法在细小水体的提取精度和细节上比改进的归一化水体指数算法表现更好,不仅能有效抑制建筑物阴影的影响,还能够有效区分一些相对细小的建筑对象如桥梁等,提取结果边缘也更光滑。 相似文献
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We propose a kernel nonlocal joint collaborative representation classification method based on column generation for hyperspectral imagery. The proposed approach first maps the original spectral space to a higher implicit kernel space by directly taking the similarity measures between spectral pixels as a feature, and then utilizes a nonlocal joint collaborative regression model for kernel signal reconstruction and the subsequent pixel classification. We also develop two kinds of specific radial basis function kernels for measuring the similarities. The experimental results indicate that the proposed algorithms obtain a competitive performance and outperform other state-of-the-art regression-based classifiers and the classical support vector machines classifier. 相似文献
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针对图像自适应边缘检测的难点和传统多光谱遥感图像边缘检测方法的局限性,提出了一种结合四元数与直方图的自适应边缘检测方法。该方法在四元数空间,利用矢量旋转完成了多光谱图像的边缘检测,并通过直方图统计的方法获取自适应阈值,实现了边缘图像的检测。利用陆地多光谱遥感图像和水域多光谱遥感图像分别进行实验,验证了方法的有效性。 相似文献