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遗传算法作为一种智能优化算法,已广泛应用于许多学科及工程领域。提出利用遗传算法对遥感影像增强进行空域操作,设计中构造了一种简单且规一化亮度变换函数,并设计遗传算法实现影像的自适应增强。实验结果表明,该算法处理后质量比传统算法要好。 相似文献
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遗传算法作为一种智能优化算法,已广泛应用许多学科及工程领域.本文提出了利用遗传算法对遥感影像增强进行空域操作,设计中构造了一种简单且规一化亮度变换函数,并设计遗传算法实现影像的自适应增强.实验结果表明,该算法处理后质量比传统算法要好. 相似文献
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利用粗糙集关于属性依赖性公式,本文给出一种定义遥感影像波段间相似度的方法。通过模糊聚类,得到对高光谱遥感影像原始波段集合的模糊等价划分。在每个模糊等价波段组中,选择一个代表性波段完成对原始波段集合的初步降维。基于遗传算法并结合粗糙集理论,在降维后的波段集合中进一步进行的分类波段组合的优化选择。实验结果表明,本文给出的高光谱遥感影像优化分类波段组合选择方法是非常有效的。 相似文献
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航空影像的模糊增强方法 总被引：1，自引：0，他引：1
根据航空影像的灰度特性,选用像素的相对灰度等级作为模糊特征,采用模糊算法实现航空影像的模糊增强处理。实验表明,模糊算法较传统方法可取得更好的增强效果。 相似文献
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高光谱遥感影像优化分类波段选择 总被引：3，自引：0，他引：3
利用粗糙集关于属性依赖性公式,本文给出一种定义遥感影像波段间相似度的方法,通过模糊聚类,得到对高光谱遥感影像原始波段集合的模糊等价划分,在每个模糊等价波段组中,选择一个代表性波段完成对原始波段集合的初步降维,基于遗传算法并结合粗糙集理论,在降维中的波段集合中进一步进行的分类波段组合的优化选择,实验结果表明,本文给出的高光谱遥感影像优化分类波段组合选择方法是非常有效的。 相似文献
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彩色影像的遗传自适应增强 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种彩色色形像自适应增强的算法，此算法充分利用了彩色影像饱和度和亮度所包含的信息，并利用遗传算法自适应地调整增强系数。对于不同的影像，本文算法均能使其对比度，目标边缘以及纹理特征得到增强。 相似文献
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面向对象的遥感影像模糊增强 总被引：5，自引：0，他引：5
针对遥感影像中兴趣目标的分割与提取，考虑到遥感影像的模糊性和不确定性，提出了一种基于梯形模糊映射的面向对象的遥感像模糊增强技术，该技术不仅突出了要提取的目标，而且也使原本模糊的边缘变得更为清晰。试验表明该方法是有效的。 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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一种快速、高精度和稳健的影像匹配算法 总被引：5，自引：1，他引：5
在遥感影像应用中,匹配是一项很关键技术,它的优劣直接关系到后续成果的质量.而匹配质量本身的优劣又取决于匹配的速度、精度和可靠性.针对这三个方面的因素,本文探讨一种基于小波变换、遗传算法和最小二乘匹配的快速高精度影像匹配组合算法.小波变换用于减少匹配搜索数据,遗传算法用于优化搜索空间,而最小二乘匹配则用于获得子像素匹配精度.同时为提高遗传搜索的稳定性和匹配结果的可靠性,本文探讨一种改进的自适应算子概率遗传算法.该改进的基本原理是杂交概率依选择的两父代染色体间的Hamming距离而自适应的变化,变异概率则依父代个体的适应度而自适应的变化.实验结果表明:与传统方法相比,本文方法具有明显的性能优势. 相似文献
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一种顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法 总被引：1，自引：1，他引：1
针对传统的影像分辨率增强算法存在的缺点,提出了一个顾及影像纹理特性的自适应分辨率增强算法。在算法中,首先通过影像分析,根据定义的3种纹理特性,确定出像素在影像中所在的位置是属于平滑纹理、一般纹理还是边缘纹理,然后根据不同的属性应用不同的滤波器进行内插增强。特别是对边缘纹理的处理,为了提高精度,是通过两次迭代来完成的。实验中利用该算法和传统的增强方法对三峡地区航空影像和武汉TM影像分别进行了处理,并用常用的影像质量评价方法对增强处理结果进行了对比评价,实验证明,所提出的算法在保持纹理、边缘方面有较大的优越性,具有实用价值。 相似文献
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一种基于Rough集的图像滤波算法 总被引：2，自引：0，他引：2
Rough集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具。它作为一种软计算方法，与模糊方法、遗传算法、神经网络等一样，是有发展潜力的智能信息处理方法。文中将Rough集理论应用到图像滤波中，提出了一种基于Rough集理论的图像中值滤波算法；给出了该算法与标准中值滤波算法的比较实验。结果表明，该算法去噪能力强于标准中值滤波算法，且能较好地保持图像的边缘细节信息。 相似文献