共查询到19条相似文献，搜索用时 453 毫秒
1.
提出一种定义感兴趣局部显著特征的新方法。首先根据注意力转移机制,采用迭代法提取注意焦点作为局部显著点,根据Canny边缘图与显著图的融合提取显著边缘点;然后提取显著点的色调、纹理及边缘点的方向直方图特征,用于表征兴趣目标的局部细节和轮廓信息。该方法强调影像中的显著对象,既提高了处理效率又符合人类视觉感知特性,提高了对不同影像内容的适应性。 相似文献
2.
设计了一种基于非线性编码和lαβ变换的SAR图像伪彩色增强算法。利用非线性编码建立SAR图像强度值与不同颜色之间的映射关系,得到SAR伪彩色图像;通过lαβ变换分离出伪彩色图像的颜色信息和SAR灰度图像的亮度信息;再将亮度信息和颜色信息通过lαβ逆变换生成SAR伪彩色增强图像。实验结果表明,利用该算法处理得到的SAR伪彩色增强图像与相应的灰度图像相比,具有更加丰富的信息,灰度图像上不易分辨的一些地物的轮廓和细节在伪彩色图像上能够得到较好分辨。从而验证了该算法的有效性。 相似文献
3.
设计了一种基于非线性编码和1αβ变换的SAR图像伪彩色增强算法.利用非线性编码建立SAR图像强度值与不同颜色之间的映射关系,得到SAR伪彩色图像;通过1αβ变换分离出伪彩色图像的颜色信息和SAR灰度图像的亮度信息;再将亮度信息和颜色信息通过1αβ逆交换生成SAR伪彩色增强图像.实验结果表明,利用该算法处理得到的SAR伪彩色增强图像与相应的灰度图像相比,具有更加丰富的信息,灰度图像上不易分辨的一些地物的轮廓和细节在伪彩色图像上能够得到较好分辨.从而验证了该算法的有效性. 相似文献
4.
针对卷积神经网络的特征表达方法难以满足大规模遥感图像检索需要的问题,该文将卷积层特征和全连接层特征进行联合,提出一种基于卷积神经网络多层特征联合的遥感图像检索方法。该方法提取不同卷积层特征作为图像的局部特征,提取全连接层特征作为感兴趣区域,并对二者进行跨层整合得到新的图像特征并应用于图像检索。实验结果表明,与利用单一的全连接层或者卷积层特征以及传统的经典检索方法相比,该方法取得了很好的检索结果,能够更好地保留图像的全局信息和空间结构信息,提高遥感图像检索的性能。 相似文献
5.
目前基于单一内容的高分辨率遥感图像检索具有描述片面、信息不精确的问题。针对此问题,充分利用遥感图像的颜色、形状和纹理特征,将三者综合起来,形成多视觉特征的遥感图像检索,并通过一系列的迭代运算,得到这三种特征对待不同类遥感图像时各占的最佳比例系数,从而得到较好的检索结果。并针对分别计算遥感图像的颜色、形状和纹理特征,再将其融合导致在大图像库中进行检索时检索速度较慢这个问题,引入改进的K-centroid聚类算法,先对遥感图像库中的图像进行聚类,大大缩小了检索的范围,提高了检索速度。实验结果表明,该方法具有较好的检索结果。 相似文献
6.
针对Oriented Fast and Rotated Brief(简称ORB)算法在图像配准中不具有尺度信息、BRIEF算法不具有旋转不变性以及特征匹配精度低等问题,本文提出一种基于改进ORB和匹配策略融合的无人机航拍图像配准方法。首先,通过简化多尺度空间检测特征点,采用稳健的RootSIFT描述符进行特征描述,用来提升特征描述的稳定性。然后,结合距离比值、双向匹配和余弦相似性测度(Cosine Similarity)匹配策略获得初始匹配。最后,利用随机抽样一致性算法(RANSAC)确定最终的特征点匹配关系,计算空间变换参数,实现图像的精确配准。实验结果表明,该方法在图像尺度、旋转和光照变化方面均表现出良好的性能,并提高了图像匹配准确率和配准精度。 相似文献
7.
提出了一种基于彩色信息的尺度不变特征匹配算法以实现彩色图像间的特征匹配。引入对光照变化具有一定鲁棒性的对角-偏移模型,通过模型变换求出图像各位置的彩色不变量,并以此作为输入图像,再采用改进的Harris算法提取图像的几何信息,建立一种具有几何和颜色不变性的特征向量,最后利用特征向量间的相关系数完成匹配。本文将该算法用于街景影像匹配中,并对比与传统SIFT算法的差异,结果表明此算法不但能够得到分布均匀密集度高的匹配点,且耗时少,匹配精度高,证明了对于街景影像匹配研究的适用性。 相似文献
8.
针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。 相似文献
9.
10.
提出了一种改进的包模型图像检索方法,使用本底图像构建视觉词汇字典。在建库过程中,通过近似KD-Tree搜索本底图像局部不变特征与入库图像特征间的对应匹配关系,并记录该关系;图像检索时,搜索检索图像与本底图像特征的对应关系,进而计算与入库图像的关系。该方法仅保存本底图像的局部不变特征,可实现感兴趣区域的图像检索。实验结果表明,该方法在提高图像检索准确性的同时,可以减少所需存储局部不变特征的数量。 相似文献
11.
深度残差网络的多光谱遥感图像显著目标检测 总被引：2，自引：2，他引：0
本文侧重于介绍智能化摄影测量深度学习的深度残差方法。显著目标检测致力于自动检测和定位图像中人最感兴趣的目标区域。多波段遥感图像因其更加丰富的光谱信息和揭示观测目标物理属性的能力在目标检测中获得重要应用。传统的显著目标检测方法通过手工设计特征,计算图像各像素或者超像素与邻域像素或者超像素之间的对比度检测显著目标。随着深度学习的巨大发展,特别是全卷积神经网络的引入,基于深度卷积网络的显著目标检测算法取得重要进步。然而,由于数据获取和标记的困难,多波段遥感图像显著目标检测的研究依然主要采用手工设计特征。本文研究基于深度卷积神经网络的多波段遥感图像显著目标检测算法,提出一种基于深度残差网络的自上而下的多光波段遥感图像显著目标检测网络,该网络可以有效挖掘深度残差网络不同层次上的显著性特征,以端对端方式实现显著目标检测。为了应对多波段遥感图像数据量有限、无法训练深度残差网络的问题,本文提出通过浅层神经网络从RGB图像直接生成多波段遥感图像,实现光谱方向的超分辨率。在现有多波段遥感图像和可见光图像显著目标检测数据集上的试验结果超过当前最好方法10%以上,验证了本文方法的有效性。 相似文献
12.
利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SlFT)算子直接提取遥感影像局邵特征进行检索时存在关键点数目多、特征维数高等问题,因此,本文利用视觉注意模型,根据目标显著性的大小从影像上提取显著目标区域,并采用K-means聚类方法对提取的SIF丁局邵特征进行聚类,得到用于检索的特征向量实验结果表明,该方法不仅符合人眼的视觉特性,且在降低SI FT关键点数目和特征维数的同时提高了检索精度和检索效率. 相似文献
13.
利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。 相似文献
14.
从低层视觉特征与地物空间关系特征对影像内容进行描述,建立检索模板与目标影像间的相似性直方图表达,提出一种适用于高分辨率遥感影像检索的新方法。首先,利用Quin+树将大幅面原始遥感影像分解为一系列同尺寸的序列子块;然后,分别提取各子块的低层视觉特征与地物关系特征,并以子块为基元构建候选子块的特征直方图;最后,对比检索模板与候选子块间的特征直方图相似性,实现高分辨率遥感影像的检索。使用多幅多源高分辨率遥感影像进行实验,结果表明本文方法对耕地、水系、建筑物等地类的检索精度大都维持在0.8以上,且各项检索性能指标均优于已有的两种遥感图像检索算法。 相似文献
15.
影像聚类是一种对影像数据进行分组的方法,在基于内容的影像检索中,如果能够利用较低层次的可视特征进行高效的影像聚类,将会大大提高影像检索的精度.文章分别利用色矩法与分块截短编码(BTC)方法提取影像颜色特征,然后采用K均值聚类算法来对两种方法进行聚类分析.实验结果表明,分块截短编码(BTC)方法的聚类精度优于色矩法. 相似文献
16.
深度学习的半监督遥感图像检索 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感图像数据的海量性、多样性和复杂性等特点对遥感图像检索的速度和精度提出了更高的要求,其中特征提取是影响遥感图像检索效果的关键。本文方法首先对遥感图像进行预处理,然后基于稀疏自动编码的方法在大量未标注的遥感图像上进行特征学习得到特征字典,基于卷积神经网络的思想,使用训练出来的特征字典对遥感图像进行卷积和池化得到每幅图像的特征图;接下来使用特征图训练Softmax分类器;最后对待检索图像分类,在同一类别中计算特征间的距离,进而实现遥感图像的检索。实验结果表明,该方法能够有效提高遥感图像检索的速度和准确度。 相似文献
17.
变分法遥感影像人工地物自动检测 总被引：1，自引：1，他引：0
人工地物（建筑物、道路、桥梁等）检测是目标识别的一个重要组成部分。本文将人工地物检测转换为能量泛函数最优化问题。首先对遥感影像进行超像素分割,综合图像的颜色、纹理、梯度等信息,以超像素为单元计算图像的显著度信息,然后构建一个包含显著性约束、面积和边界约束、纹理约束及灰度方差约束的能量泛函数,通过变分法迭代求解能量泛函最小值,获取目标前景部分即为人工地物区域。本文以重庆和广东某地的遥感影像数据为例对算法进行验证,将其与常见的人工地物目标提取算法,如C-V模型、MRF模型,以及当下研究较为热门的深度学习算法进行对比。试验结果表明,该算法能有效地检测出遥感影像中的人工地物区域,并保证较低的误检率及漏检率。论文对该方法与深度学习方法进行了一定的分析对比。 相似文献
18.
遥感影像常存在旋转和缩放等变化关系，这就要求检索时图像特征具有旋转和尺度不变等性质。目前，彩色遥感影像检索在提取这些特征时通常对色彩通道单独进行处理，导致3个通道之间的关系信息丢失，且没有充分利用数据本身所特有的几何特征，影响了检索精度。结合四元数与正交傅里叶-梅林矩的优点，提出了一种基于四元数变换的遥感影像检索方法。针对已有工作中存在的基于四元数傅里叶-梅林矩所提取的纹理特征只具有旋转不变性的问题，利用四元数正交傅里叶-梅林矩构造出具有旋转和尺度不变的纹理特征，并使用四其对图像进行边缘检测，得到边缘色彩图像并提取边缘色彩直方图，综合多种特征进行图像检索。实验结果表明，使用此方法进行遥感影像检索对于图像旋转和尺度变化具有良好的鲁棒性，检索性能明显提高。 相似文献
19.
为了准确提取遥感影像上道路交叉口目标,提出一种利用特征语义规则从高分辨率影像上提取道路交叉口的方法。该算法构建交叉口模型时将其视为由同质区域像素集合及区域轮廓边界构成的面对象,提取过程分为两步:1)利用辐射、纹理特征语义匹配提取交叉口候选区域;2)通过几何特征语义匹配筛选候选区域、识别交叉口属性。利用多源遥感影像对算法正确性及合理性进行验证,结果表明:算法能准确、完整地提取道路交叉口,可为影像道路网构建提供辅助信息。 相似文献