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本文引入了在不同影像层次上的Gabor纹理特征,采用分裂-合并加智能像素精致的方法,实现遥感影像的非监督分割。实验结果表明采用Gabor滤波器为基础的多分辨率分析来描述高分辨率遥感影像的纹理特征,可以明显地描述影像的高、低频特征,并且基于Gabor纹理特征进行遥感影像的分割是有效的;将本文方法的分割结果与经典的eCognition分割结果进行了对比试验,表明本文方法的分割结果较好。 相似文献
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基于变差函数的遥感影像纹理特征提取 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要。基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法。文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段。 相似文献
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遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要.基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法.文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段. 相似文献
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顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法 总被引：1，自引：0，他引：1
遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。 相似文献
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图像分割是对图像进行感兴趣区域提取与识别的基础,是图像分析的关键步骤.基于区域分割的JSEG算法是一种既融合了颜色信息又融合了空间信息的图像分割方法,在普通图像和视频图像中都能得到良好的分割结果.将这一算法引入到遥感影像的分割中,并对其做出改进,使之适用于多光谱遥感影像和纹理特征复杂的遥感影像的区域分割.实验结果表明,该算法很好的解决了由于影像中复杂的地物信息而产生的不同区域边界模糊的问题. 相似文献
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针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题，以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑。本文提出了结合双树复小波（DT-CWT）纹理和马尔可夫随机场（MRF）模型的高分辨率遥感影像分割方法。首先，通过双树复小波变换提取影像纹理特征，联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量；然后，将混合特征向量高斯归一化处理，并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图；最后，借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息，基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果。本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度，同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的“椒盐噪声”，从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度。 相似文献
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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
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高分辨率遥感影像分割方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。 相似文献
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基于频域滤波的高分辨率遥感图像城市河道信息提取 总被引：2，自引：0，他引：2
提出一种基于频域滤波的城市河道信息提取方法。首先对高分辨率遥感图像进行傅里叶变换得到频谱图, 并利用径向和角向分布图分析城市河道的频谱特征。其次, 基于城市河道的双线型特点, 将其分为边缘特征和低频信息两个部分, 并根据周期性纹理的频谱模型和地物频谱能量分布规律确定两个部分的频域识别标志。然后设计相应的扇环形带通log Butterworth滤波器和低通Butterworth滤波器分别对城市河道的边缘特征和低频信息进行提取, 并根据该两部分信息实现城市河道信息提取。最后对城市河道信息提取结果进行定量评价, 结果表明, 本文方法可以有效地实现城市河道的信息提取。 相似文献
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基于相位一致的高分辨率遥感图像分割方法 总被引：17，自引：2，他引：15
基于分水岭变换的图像分割性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图像梯度的算法。根据频域相位信息对图像特征的表征能力,引入相位一致的思想计算图像特征,应用Log Gabor小波提取高分辨率遥感图像的多尺度梯度。接着在对相位一致梯度进行分水岭分割时发现,在抑制分水岭算法的过度分割方面,经典的基于前景标记和背景标记的方法并不适合于遥感图像的分割,给出一种基于前景标记和梯度重建的分水岭算法。对IKONOS Pan图像上的农田、厂房和居民楼等地物进行特征提取和图像分割实验,结果表明相位一致方法优于空域特征检测算子,根据相位一致特征得到较好的分水岭分割结果。 相似文献
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均值漂移与卡尔曼滤波相结合的遥感影像道路中心线追踪算法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于模板匹配的道路追踪方法是道路提取中较实用的一类方法,但传统模板匹配方法主要以相关系数作为相似性测度,对车辆、树荫等遮挡敏感,不适用于高分辨率遥感影像道路提取。针对这一问题,本文采用一种稳健的相似性测度,设计了一种基于均值漂移的道路中心点匹配算法,克服了传统模板匹配对遮挡敏感的缺点;然后运用卡尔曼滤波,实现高分辨率遥感影像道路中心线追踪。试验表明,该方法能够准确提取高分辨率遥感影像道路中心线,对车辆、树荫等遮挡具有稳健性。 相似文献
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设计一种在x、y轴方向上进行2维Gabor滤波器模板分解的可行方法,从而避免模板分解时在倾斜方向上进行重采样所带来的效率、精度损失;接着采用递归方法实现分解后的1维滤波器以进一步提高算法效率.采用高斯滤波对Gabor滤波结果进行校正平滑作为纹理特征输出,并采用k-means算法对其进行聚类以验证方法在提取图像纹理区域时的有效性.和以快速傅里叶变换方式实现的Gabor纹理提取方法进行对比,实验表明,该方法在纹理特征提取上的精度损失很小,但在算法执行效率上则有显著的提高.Abstract： A fast remotely sensed image texture feature extracting method is proposed. It firstly decomposes a 2-D Gabor filter along x, y axes Into a set of 1-D filters, which avoids the precision and efficiency losing of re-samplingwhich is necessary when the decomposing is carried out along some inclined orientations of an image plane. Besides, a recursive method is implemented to further improve the efficiency of the decomposed 1-D filtering. A Gaussian filter is used to smooth the filtering outputs, which are then subjected to k-means clustering method for textural image segmentation. A comparison between the method and FFT-based Gabor filtering method is carried out. It demonstrates that our method is o feasible and fast way to extract texture features from remotely sensed imagery,for its higher algorithm efficiency and little precision losing. 相似文献
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遥感信息处理不确定性的可视化表达 总被引：2，自引：0，他引：2
如何全面、准确地度量和可视化表达遥感信息处理中不确定性的程度和空间分布方式,是遥感信息不确定性研究的关键问题之一.传统的度量方法(例如误差矩阵)是将以训练样本集为基础的度量作为总分类精度的度量,而我们需要估计模型对于"样本外数据"的性能.本文首先利用信息论和粗糙集理论等度量遥感分类影像属性信息的不确定性,提出基于像元、目标和影像的遥感信息不确定性度量指标;然后分别描述了基于不同度量指标的可视化表达方式,并对我国黄河三角洲地区的Landsat TM影像进行了分类信息不确定性度量和可视化表达实验. 相似文献
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多种广义立体像对空间前方交会模型计算精度比较 总被引：2，自引：1，他引：1
本文依据广义立体像对的概念,利用覆盖同一区域的异源遥感数据分别作为左右影像,构建起该区域的广义立体像对,并以RFM模型为基础提出几种基于RFM的广义立体像对空间前方交会模型,结合现有影像数据,依次利用各空间前方交会模型进行地面三维坐标计算,进而针对各模型的计算精度进行了实验对比,并对精度影响因素进行了分析与探讨。最终证明了广义立体像对空间前方交会模型的计算精度能够满足遥感影像制图生产要求。 相似文献
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Advanced processing techniques for remotely sensed imagery 总被引：5，自引：0，他引：5
综述了遥感影像信息处理技术的研究进展,主要包括高分辨率影像信息提取技术、影像超分辨率、高光谱影像处理和目标探测,以及遥感影像处理与分类的人工智能方法.对于高分辨率影像处理,从纹理、形状、结构和对象的角度探讨了空间信息提取对于高分辨率影像解译的意义和作用,分析了小波纹理、空间共生纹理、形状特征提取和面向对象分类技术的进展和存在的问题;对于超分辨率技术,文章主要介绍了超分辨率技术的最新进展,及其在遥感影像(sPOT5和MODIS)中的应用;在高光谱数据处理方面,从纯净像元和混合像元两方面介绍了最新的进展.对于纯净像元方法.主要分析了植被指数和统计方法,混合像元方面,则主要分析了像元分解、端元提取的最新技术方法;在智能化信息处理方面,先回顾了神经网络和遗传算法在遥感图像处理中的应用,然后介绍了人工免疫系统对多、高光谱遥感影像分类研究的最新进展. 相似文献