基于SWT区域对比度像素提取的多聚焦图像融合

在多聚焦图像融合算法中,针对多分辨率系数融合法无法提取源图像清晰像素点和分块法存在的块效应的现象,从多聚焦图像清晰像素点和人眼视觉对比度的特征出发,利用平稳小波变换(SWT)的非下采样性和平移不变性,定义基于SWT的图像像素点区域对比度作为提取像素点的依据,在研究区域对比度邻域大小对像素点提取影响的基础上,设定适合的阈值建立提取模板,对多聚焦源图像中清楚区域的像素点进行提取,并对小部分未能提取的像素位置采用基于局部能量策略进行融合。仿真实验结果表明,新算法既有效地提取源图像的清晰像素点,又改善了块效应现象,融合效果有了很大提升。     

高频子带特征图像的人工智能配准仿真

在很多的应用领域上,都要求图像的配准精度达到亚像素级别。传统的SIFT算法是图像配准中用来描写局部特征较为精准、可拓展性较强的一种方法,但对于图像关键点特征向量描述有着冗杂,配准精度低等缺陷。为了进一步提高图像的配准精度,提出一种高频子带特征图像人工智能配准方法。提取高频子带图像特征点,处理高频子带图像滤波,将掺杂噪声与不含噪声的高频子带图像,采用图像像素点的灰度值、空间元素以及像素加权灰度密度这三个特征进行划分,完成图像去噪处理。根据去噪后的图像像素点提取出高频子带图像特征点,将提取的高频子带图像特征点进行粗配准。根据仿真结果表明,所提方法与传统的特征提取方法相比,有效的提高了配准精度,同时配准后的高频子带图像噪声滤除效果更佳。     

一种空域和频域相结合的遥感图像亚像素配准方法

扩展相位相关配准方法只适用于图像间相对运动小于图像尺寸的50%甚至30%的情况,其配准精度随着图像间运动增大而降低且易受边缘效应和混叠效应的影响.针对这种情况,本文做了如下改进:在使用相位相关法之前使用空间域方法粗配准,根据粗配准结果提取重叠区域形成两幅新图像,再对两幅新图像使用扩展相位相关进行精配准,解决了原方法只适用于图像间相对运动较小且精度随相对运动增大而降低的问题;为减弱边缘效应对配准精度的影响,通过实验评价了不同加窗方法,并给与了最优的建议;为减弱混叠效应对配准精度的影响,通过实验讨论了理想低通滤镜的截止频率的取值方法.实验证明这种方法不仅拓展了相位相关的使用范围而且在很大程度上提高了配准的精度.     

基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术

由于无人机航拍图像的采样节点重叠度较高,所以在无人机航拍图像配准过程中无法避免像素点错误匹配的问题,提出基于邻域一致性的无人机航拍图像配准过程控制技术。根据无人机航拍图像配准区域划定标准,识别关键图像标注点,通过计算一致性测度值指标设计基于邻域一致性的无人机航拍图像融合方法。结合图像融合结果进行航拍图像地理定位,根据采样灰度因子的数值水平分析图像采样节点之间的重叠关系,对航拍图像进行坐标变换与几何校正。结合坐标变换与几何校正结果提取图像边界特征点,将特征点作为配准过程控制点,根据控制点分布质量与尺度空间极值实现无人机航拍图像配准过程控制。实验结果表明,在邻域一致性原则作用下,无人机航拍图像采样节点之间的重叠度明显下降,像素点错误匹配问题得到了解决,配准效果好。     

结合链码和小面元特征的图像配准算法

传统的基于链码特征的图像配准中,往往存在算法复杂度高,有效边缘难以提取,配准精度不理想等问题。针对这些问题,提出了一种基于小面元和链码特征的遥感图像配准算法。该算法首先提取小面元进行预处理和一次匹配,以更有效地提取封闭边界,同时降低算法复杂度;其次,根据封闭边界链码的相似函数和区域不变矩匹配策略建立边界对应关系,实现区域之间的二次匹配;最后提取匹配区域的质心即匹配点进行一致性检测,并估算仿射变换参数进行图像配准。实验结果显示,该算法快速稳健,具有更高的配准精度。     

初-精结合和多特征融合的多源遥感图像配准

针对多源遥感图像纹理、灰度差异大、数据量大的特点,以及传统配准方法易出现误匹配和低效率问题,提出一种初-精结合的多源遥感图像自动配准方法。首先用最大极值区域检测图像的有效特征区域,再依据区域灰度均方差确定每块区域特征点数量,采用Harris提取区域特征角点。MSER-Harris方法保证了角点分布的均匀和非冗余性。其次对图像作Contourlet变换,在分解的低频子带上构造多尺度高斯组合矩对图像进行初匹配,在高频子带上构造表征图像纹理特征的多方向灰度共生矩完成精匹配,实现同名特征点的配准。对多源遥感图像进行配准实验的结果表明,该方法在特征点数量、分布均匀度及配准精度等方面具有显著的优势,可为后期研究提供参考。     

初-精结合和多特征融合的多源遥感图像配准

针对多源遥感图像纹理、灰度差异大、数据量大的特点,以及传统配准方法易出现误匹配和低效率问题,提出一种初-精结合的多源遥感图像自动配准方法。首先用最大极值区域检测图像的有效特征区域,再依据区域灰度均方差确定每块区域特征点数量,采用Harris提取区域特征角点。MSER-Harris方法保证了角点分布的均匀和非冗余性。其次对图像作Contourlet变换,在分解的低频子带上构造多尺度高斯组合矩对图像进行初匹配,在高频子带上构造表征图像纹理特征的多方向灰度共生矩完成精匹配,实现同名特征点的配准。对多源遥感图像进行配准实验的结果表明,该方法在特征点数量、分布均匀度及配准精度等方面具有显著的优势,可为后期研究提供参考。     

基于区域生长的多源遥感图像配准

多源遥感图像由于成像设备、所用光谱、拍摄时间等因素的不同,给配准带来极大的困难.尽管已经提出了多种匹配方法,但已有方法一般只能适用于特定的应用环境,开发出更加稳定和适用的配准算法仍然是一个极具挑战性的研究课题.提出一种基于区域生长的配准方法,首先,提取改进后的尺度不变特征,通过全局匹配确定种子点和种子区域并完成变换模型的初始化;然后,运用迭代区域生长和双向匹配策略,得到整个图像的可靠匹配点,从而实现多源遥感图像之间的配准.实验表明,该方法提取的匹配点的数量和正确率均远高于已有方法,能够对存在严重灰度差异的多源遥感图像实现高精度的配准,充分证明了该方法的鲁棒性和适用性.     

基于局部显著特征的快速图像配准方法

针对SIFT算法在进行图像配准时存在提取特征点数目大、无法精确控制、运算速度慢、配准点精度不高的问题,提出一种基于局部显著特征的快速图像配准方法。该方法首先对原始图像和待配准图像进行降采样,对降采样图像分别提取SIFT特征点,并对特征点运用改进的K-means聚类算法进行聚类;然后利用聚类结果筛选聚类区域,在各聚类区域提取显著特征点进行粗匹配;最后利用显著特征点在原始图像中定位显著区域,对所得显著区域进行精配准。实验结果表明,该方法减少了图像匹配时间,控制了特征点数量,在保证匹配准确度的同时,有效地提高了特征匹配的效率。     

基于异常区域感知的多时相高分辨率遥感图像配准

在对多时相高分辨遥感图像进行配准时,由于成像条件差异,图像间存在的地物变化与相对视差偏移两类典型异常区域会影响配准精度。针对上述配准中存在的问题,提出一种基于异常区域感知的多时相高分辨率遥感图像配准方法,包括粗匹配和精配准两个阶段。尺度不变特征变换（SIFT）算法考虑到尺度空间属性,不同尺度空间提取的特征点在图像中对应不同大小的斑块,高尺度空间提取的特征点对应图像中的大斑点,其对应地物相对稳定、不易发生变化。首先,利用SIFT算法提取高尺度空间特征点完成图像快速粗匹配;其次,利用灰度相关性度量对图像块进行相对偏移量统计分类以感知视差偏移区域,同时结合空间约束条件,确定低尺度空间特征点的有效提取区域以及匹配点搜索范围,完成图像精配准。实验结果表明,将该方法用于多时相高分辨遥感图像配准,可有效抑制异常区域对特征点提取的影响进而提高配准精度。     

基于自注意力机制模拟实体信息的实体关系抽取

在信息抽取领域,从非结构化文本中抽取实体关系是一项基础且重要的任务,且面临实体重叠和模型误差累积等挑战.本文以关系为导向,提出一种改进的实体关系联合抽取方法.该方法将实体关系抽取任务分为关系抽取与实体抽取两个子任务.在关系抽取任务上采用自注意力机制关注词与词之间的重要程度从而模拟实体信息,并使用平均池化来表征整个句子信息;在实体抽取任务上结合关系信息使用条件随机场识别该关系下的实体对.本模型不仅能够利用存在关系必定存在实体对的思想解决实体对重叠问题,还能够在训练过程中利用数据集中已知的关系使实体抽取模块不依赖于关系抽取模块的结果来训练,从而在训练阶段避免误差累积.最后,在WebNLG和NYT公开数据集上验证了该模型的有效性.     

遥感图像道路提取方法综述

道路信息在现代社会中扮演着重要的角色,研究遥感图像的道路提取方法具有重要科学意义。回顾了道路提取方法的发展历程,按实现形式的不同,将已有道路提取方法分为基于像元、面向对象、深度学习三大类,并以此为线索,分析比较各类方法的适用范围与优缺点。设计实验,以多幅高分辨率卫星遥感图像为实验对象,验证对比各类典型道路提取方法的实际性能,实验结果表明,基于深度学习的道路提取方法效果最佳。最后,结合当下热门的遥感大数据与人工智能相关理论,展望了未来遥感图像道路提取方法的发展趋势。     

基于图片特征空间的信息压缩研究

提出了一种基于2DPCA和PCA的信息压缩方法,从而实现两种特征提取方法的优势互补.仿真实验结果表明,该方法不仅提取和保留了有效信息,减少了信息的存储空间,又极大地减小了计算量,有很好的特征提取性能.     

基于非负矩阵分解的特征向量抽取方法特点研究

非负矩阵分解算法可以作为一种新型的特征抽取方法。将非负矩阵分解算法和现有的其它三种现有的特征抽取算法进行详细比较：奇异值分解方法和非负矩阵分解方法本质上是不同的两种特征抽取方法,非负特性使得由非负矩阵分解比奇异值分解方法更接近人们的认知习惯。基于聚类的特征提取方法是一种简化了的非负矩阵分解算法;基于概率的特征提取方法等价于非负矩阵分解在特定约束条件下的变体。通过比较充分体现了非负矩阵分解算法的非负性和局部性特点。     

棒线材端头识别的图像处理改进方法

一直以来,对棒线材进行计数都采用人工方法,效率低且不准确.为了提高效率,需要研究出一种棒线材自动识别方法实现棒线材的自动计数.通过对常见的轮廓提取法进行研究,提出了改进的轮廓提取法,通过对棒线材灰度图像的轮廓提取、分割处理、闭运算及细化处理等消除了细线及目标区域的影响,得到了更准确的轮廓曲线并计算出轮廓的圆形度,进而计算出棒线材的半径,棒线材的半径是实现棒线材自动识别的重要参数.程序的运行结果表明,改进的轮廓提取法能准确地把棒线材端头轮廓提取出来.     

Waterbody information extraction from remote-sensing images after disasters based on spectral information and characteristic knowledge

This article proposes a post-disaster waterbody information extraction method based on spectral information from remote-sensing images and characteristic knowledge that can resist interference from factors such as changes in water quality, waves caused by accelerated water flow, and varying water levels. The method first analyses the display characteristics of waterbodies from remote-sensing images (their spectral characteristics, geometric features, and textural features), forming a decision tree of rules that represent characteristic knowledge for waterbody information extraction. This rule set is added to the various processing stages of waterbody information extraction after disasters to construct a waterbody information extraction model. Second, an object-oriented method is used for image segmentation. A rough initial waterbody information extraction is performed based on spectral information, and then refined based on the characteristic knowledge. Third, noise is eliminated and holes are filled in the images of the refined waterbody information extraction results. Finally, the accuracy of this new waterbody information extraction method is evaluated from both qualitative and quantitative aspects. Accuracy assessments of the experimental results obtained using remote-sensing images from the Wenchuan earthquake and a 2010 flood in Pakistan show that the proposed method is both efficient and accurate at extracting post-disaster waterbody information even when the background is complex.     

基于支持向量机的遥感影像湿地信息提取研究*

以ETM 影像数据为例,采用基于支持向量机的方法对黄河中上游区域湿地信息进行提取,并将该方法与传统的最大似然分类提取方法以及面向对象的提取方法进行对比分析。结果表明:基于支持向量机方法的提取精度高达93.57%,Kappa系数也超过了0.9,比单纯的最大似然分类方法或者面向对象的方法提取精度高得多,而且该方法操作性和实用性也很强。     

基于决策树的面向对象变化信息自动提取研究

为了从不同时相的遥感影像数据中自动提取变化信息且保证其效率,本文结合面向对象分析技术,提出了一种基于决策树变化信息自动提取的新方法。该方法利用影像的特征指数及形状特征、光谱特征、纹理特征等作为特征集,将其作为知识库应用到决策树控制模型中,进而利用该模型实现自动分类。对所得到的分类后影像对象,组织分析其综合属性并作为决策规则再次分类,通过"双重分类"的方式实现面向对象的遥感影像变化信息自动提取。该方法为遥感影像变化信息自动提取提供了新的思路。     

手写体汉字扇形弹性网格特征提取的新方法

近年来，网格方向特征已广泛应用于许多手写体汉字识别系统中，并认为是目前较成熟的手写体汉字特征之一，网格技术和方向分解是网格方向特征的两个关键技术，该文提出了一种新的网格技术一扇形网格法，结合边缘方向分解技术^[1]，构造了一种新的手写体汉字特征提取方法一扇形网格边缘方向分解特征，实验结果验证了本方法的有效效。     

Wavelet transform feature extraction from human PPG, ECG, and EEG signal responses to ELF PEMF exposures: A pilot study

This paper presents the experimental pilot study to investigate the effects of pulsed electromagnetic field (PEMF) at extremely low frequency (ELF) in response to photoplethysmographic (PPG), electrocardiographic (ECG), electroencephalographic (EEG) activity. The assessment of wavelet transform (WT) as a feature extraction method was used in representing the electrophysiological signals. Considering that classification is often more accurate when the pattern is simplified through representation by important features, the feature extraction and selection play an important role in classifying systems such as neural networks. The PPG, ECG, EEG signals were decomposed into time-frequency representations using discrete wavelet transform (DWT) and the statistical features were calculated to depict their distribution. Our pilot study investigation for any possible electrophysiological activity alterations due to ELF PEMF exposure, was evaluated by the efficiency of DWT as a feature extraction method in representing the signals. As a result, this feature extraction has been justified as a feasible method.