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为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题，提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型，自动提取高层次影像特征；再将影像特征输入分类器，实现遥感影像的像素级分类，从而分割出云覆盖矩阵；最后将云覆盖矩阵转化为云二值图，结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试，结果表明：该方法检测精度较高，速度较快，且无须辅助信息与人工干预，可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。 相似文献
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提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口，而后利用卷积神经网络算法进行精细识别，获得包含绝缘子目标的窗口集，最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证，实验结果表明，在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%，定位精度为92%，证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位，且算法通用性较强，可适应不同背景的可见光影像。 相似文献
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倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。 相似文献
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SAR影像变化检测的差异图分析法存在的两个问题:①连通区域内的部分变化区域易被误判为未变化区域;②中心先验假设并不适用于检测位于SAR影像边界的变化区域。本文针对以上两个问题设计了一种超像素分割和前景特征流行排序(manifold ranking,MR)的SAR影像变化检测方法(MRSFCD)。首先,通过单像素和邻域对数比算子进行加权融合构造差异图,可以保持变化区域内部的一致性并抑制噪声干扰。其次,对差异图进行超像素分割。然后,改进超像素的无向图连接方式,不对边界四周的超像素进行连接,利用超像素分割结果和灰度信息进行三次邻接。最后,将基于前景特征流行排序后得到的显著性图与单像素对数差异图进行点乘,对其进行阈值分割得到最终的二值变化图。本文通过采用3组双时相影像进行试验。结果表明,相较于其他变化检测算法,本文方法有效地提高了变化检测的精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2016,(9)
云噪声是光学卫星影像的常见问题,为了衡量云噪声对影像融合带来的影响,本文以高通滤波融合算法为例进行分析,指出云与地物的均值相差越大,云对影像融合的影响越大,并提出了一种针对含云影像的融合方法,即联合云检测与高通滤波的含云影像融合方法。该方法首先利用NIR/R-OTSU云检测算法实时进行云检测,判别出影像中的云覆盖区域;其次采用局部优化策略利用高通滤波融合方法分块对非云区域进行处理,得到融合影像。利用资源三号多光谱和正视全色影像进行融合实验,结果表明,本文算法比高通滤波融合方法、亮度色度饱和度(intensity hue saturation,IHS)变换融合方法、Pansharp融合方法更适用于含云影像的融合处理。 相似文献
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针对植被对近景摄影测量自动滑坡监测影响严重的问题,提出了一种基于纹理特征和朴素贝叶斯分类器的滑坡植被区域检测算法。对算法的有效性、影像对比度拉伸以及样本训练通用性对检测植被区域的效果等若干问题进行了实验探讨。通过与基于视觉认知特征的检测方法比较,验证了本算法的实用性和有效性。实验结果表明,本文算法能够很好地检测出近景影像中的植被区域,结果比较满意。 相似文献
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显著性权重RX高光谱异常点检测 总被引：1，自引：0，他引：1
高光谱图像异常点检测中,传统RX异常点检测算法忽略了空间相关性,背景估计不准确。本文提出了一种基于图像局部邻域光谱显著性分析的加权RX算法。该算法通过引入图像显著性分析,对基于概率密度为权重的图像背景建模进行改进,建立光谱显著性权重图,重新定义RX算法中的均值向量和协方差矩阵,并给不同的目标赋予不同的权值,达到优化背景估计的目的。利用合成高光谱数据和真实高光谱数据进行异常点检测实验,结果表明,对于同一组数据,本文算法检测到的异常点数比传统算法多,虚警率较低,有效地提高了检测率。 相似文献
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针对BSHTI和IBSHTI两种算法对卫星影像云雾校正后,地表的色调和纹理等细节缺失严重的问题,提出OIBSHTI算法对IBSHTI算法得出的雾厚度图像进行地表信息削减。通过填洼算法去除暗色区域,并引入纹理和边缘信息等进行优化处理,在彻底去除云雾的同时保留地表的色调和纹理,特别是蓝色或红色建筑物房顶的校正效果较为明显。 相似文献
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针对云检测在高亮度地表以及雪覆盖区域存在过度检测的问题,设计了一种不依赖热红外波段的增强型多时相云检测EMTCD(Enhanced Multiple Temporal Cloud Detection)算法。首先,利用云的光谱特征建立单时相云检测规则,并基于云、雪的光谱差异构建了增强型云指数ECI(Enhanced Cloud Index),改进了云、雪的区分能力;其次,以同一区域无云影像为参考,基于ECI指数构建了多时相云检测算法,较好地克服了单时相云检测中高亮度地表、雪和云容易混淆的问题,提高了云检测的精度;最后,选择两个典型区域的Landsat-8 OLI影像,对比分析了不同算法的云检测结果。实验结果表明:ECI指数能够有效区分云、雪,EMTCD方法的平均检测精度达到93.2%,高于Fmask(Function of mask)(81.85%)、MTCD(Multi-Temporal Cloud Detection)(66.14%)和Landsat-8地表反射率产品LaSRC(Landsat-8 Surface Reflectance Code)的云检测结果(86.3%)。因此,本文提出的EMTCD云检测算法能够有效地减少高亮度地表和雪的干扰,实现不依赖热红外波段的高精度云检测。 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
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针对ACCA（云量自动评估）算法难以检测Landsat图像中的半透明云问题,提出了一种ACCA和WSVM（加权支持向量机）相结合的云检测算法．首先根据云在不同波段中的大气辐射特点,结合Landsat ETM+图像数据的光谱特性,利用ACCA算法将图像像元初步分成云像元、非云像元和待定像元,再以云的光谱特性构造特征向量,利用WSVM算法进行待定像元的云层检测,最终获得全部图像的云检测结果．仿真实验结果表明,该方法既具有ACCA算法的云检测优势,还对ACCA算法难以识别的半透明云有很好的检测效果． 相似文献
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SRM(Statistical Region Merging)分割算法具有快速、稳定和抗噪强的优点,基于此,本文提出一种基于DSSRM(Dynamic Sorting Statistical Region Merging)级联分割的SAR图像变化检测方法。首先,针对SRM算法基于单特征静态排序导致的过分割问题,提出一种动态排序模式的DSSRM算法以减少差异图像分割错误,该算法建立基于合并区域的多特征马氏距离排序准则,在每次合并之后更新区域邻接矩阵并重新排序;然后,基于互信息最小化准则构造多通道差异数据集以提高算法对区域合并的约束能力;最后,提出一种级联分割变化检测框架,第1级利用SRM算法将差异图像映射到超像素空间,第2级采用DSSRM算法对超像素进行动态合并获得收敛的分割结果,第3级采用简化SRM方法进行三次合并获得最终的变化检测图。实验结果表明,该方法可以获得比SRM方法和目前流行方法更好的检测性能。 相似文献
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以高分四号(GF-4)卫星L1级标准分幅数据产品提供高精度的云检测产品为目的,研究针对地球同步轨道卫星数据的云检测算法,改进自动阈值以适应同日不同时刻成像数据的辐射亮度与地表反射特性的变化差异。利用GF-4卫星凝视成像方式获取的同区域序列图像以及云在不同图像上的运动特性,结合自动阈值与SavitzkyGolay(SG)滤波修正检测结果中的误检。算法的两个关键预处理,一是通过自动的几何配准解决未经几何校正的分幅数据之间像素位置对应的问题,二是通过基于典型相关变换自动提取序列图像之间的伪不变特征点集,进而利用相对辐射归一减小了不同时刻成像数据之间的辐射差异。通过内蒙古自治区东部及长江中下游区域70余组数据对算法进行验证,整体上获得了稳定的结果与精度,并且基于序列图像的云检测算法在云边界、高亮地表及薄云区域的检测精度整体优于单幅自动阈值的检测结果。结果表明算法精度上满足GF-4云检测数据产品需求,且算法自动化程度高,便于工程化的数据生产。 相似文献