首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
检索     
共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 796 毫秒

1.  基于多尺度联合分割的SAR图像电力线走廊变化检测  
   吴晓东  李瑛  刘晓伟  龚浩  骆方《电力科学与技术学报》,2012年第27卷第4期
   基于多尺度联合分割方法,提出一种SAR图像电力线走廊变化检测算法。该算法首先通过TurboPixels算法对多时相SAR图像电线塔走廊进行多尺度联合过分割,每个过分割区域即为一个"超像素";然后根据超像素区域的统计分布差异计算每个尺度上的差异度;最后融合多尺度差异,利用自动阈值提取最终的变化检测区域.实验结果表明该算法具有较为满意的变化检测效果.    

2.  一种基于小波变换的SAR图像多尺度融合变化检测方法  被引次数:1
   李杰  任竞颖《微电子学与计算机》,2009年第26卷第8期
   提出了一种针对多时相SAR图像变化检测的基于小波变换的多尺度融合检测方法,首先对多时相SAR图像取对数比得到变化比图像,然后对变化比图像进行多尺度小拨变换和低频重构,并对每个尺度的重构图像做自适应闻值变化检测,计算出每个像素的最优分解尺度,最后基于最优尺度完成像素的融合检测,利用像素的最优分解尺度融合多尺度的检测结果性提高变化区域边界像素检测的准确性,通过仿真SAR图像和真实SAR图像的检测实验证明了该方法的有效性.    

3.  一种利用邻域相对熵的SAR影像变化检测方法  
   刘本强  赵争  魏钜杰《遥感信息》,2018年第3期
   为了解决传统代数计算法构造的差异图背景中含有较多噪点的问题,提高变化检测的精度,引入信息论中相对熵的概念,借助邻域处理,提出了一种基于邻域相对熵的差异图构造方法,并应用模糊局部信息C均值(fuzzy local information C-means,FLICM)非监督聚类算法,实现变化信息的自动提取。通过采用4组单极化前后时相SAR影像数据集,分析对比了不同邻域形式的相对熵差异图和传统差异图的检测性能。实验结果表明,应用该方法生成的差异影像,对噪声有着较强的鲁棒性,能够满足变化检测的需求,且在定量评价的性能指标方面表现较好。其中,基于D-邻域相对熵差异图进行变化检测的结果更加突出。    

4.  结合结构相似度的自适应多尺度SAR图像变化检测  
   崔莹  熊博莅  蒋咏梅  匡纲要《中国图象图形学报》,2014年第19卷第10期
   目的 结合高斯核函数特有的性质,提出一种基于结构相似度的自适应多尺度SAR图像变化检测算法。方法 本文提出的算法包括差异图像获取、高斯多尺度分解、基于结构相似性的最优尺度选择、特征矢量构造以及模糊C均值分类。首先,通过对多时相SAR图像进行对数比运算获取差异图像,然后,利用基于图像的结构相似度估计高斯多尺度变换的最优尺度,继而在该最优尺度参数下逐像素构建变化检测特征矢量,最后通过模糊C均值聚类方法实现变化像素与未变化像素的分离,生成最终的变化检测结果图。结果 在两组真实的SAR图像数据上测试本文算法,正确检测率分别达到0.9952和0.9623,Kappa系数分别为0.8200和0.8540,相比传统算法有了较大的提高。结论 本文算法充分利用了尺度信息,对噪声的鲁棒性有所提高。实测SAR数据的实验结果表明,本文算法可以智能获取最优分解尺度,显著提高了SAR图像变化检测性能。    

5.  基于视觉注意机制的UWB SAR叶簇隐蔽目标变化检测  
   李超  李悦丽  安道祥  王广学《电子学报》,2016年第1期
   在超宽带合成孔径雷达叶簇隐蔽目标检测中,传统的UWB SAR图像变化检测方法易受图像灰度值起伏和成像条件变化的影响,致使现有的变化检测算法的性能下降.本文根据人类视觉系统的生理结构和认知特点,提出了一种基于视觉注意机制的叶簇隐蔽目标变化检测算法.该方法使用视觉注意模型,将图像的多尺度特征信息融合为单幅视觉显著图像,并利用图像局部邻域信息和目标的空间相关特性对视觉显著图中视觉注意焦点进行分层筛选和变化检测.实验结果表明:本文中基于视觉注意机制的变化检测方法可以有效检测多时相UWB SAR图像中的叶簇隐蔽目标,较之传统的基于统计原理的变化检测方法,其检测速度更快,且对场景复杂的UWB SAR图像亦具有鲁棒性.    

6.  一种利用SAR和可见光图像融合检测目标的方法  
   陈新  彭科举  周东翔  刘云辉《信号处理》,2010年第26卷第9期
   本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法.该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分.首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准.其次,利用全局舣参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征.最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标.实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能.    

7.  基于直接密度比估计的SAR图像变化检测  
   徐德伟  茹卉  宋辉  杨文《现代雷达》,2015年第2期
   提出了一种通过直接分布函数密度比估计的SAR图像变化检测方法。不同于以往基于分布函数的方法需要先分别估计不同时相的分布函数再计算比值,该方法直接估计分布函数比值,并使用皮尔逊散度作为差异度量获取差异图。通过将概率标签松弛(PLR)嵌入到最大期望(EM)聚类算法中,增强了变化检测结果的空间一致性。实验结果表明,该方法能够准确地提取变化区域,得到较为满意的变化检测结果。    

8.  基于小波变换的SAR图像边缘提取新方法研究  被引次数:4
   薛笑荣  张艳宁  赵荣椿  陈祎《西北工业大学学报》,2003年第21卷第3期
   由于SAR图像含有相干斑噪声,使得常规方法应用于SAR图像边缘检测时遇到了较大的困难,提出了一种新的SAR图像边缘提取方法,该方法首先用基于结构信息的统计滤波方法对SAR图像进行滤波,然后利用小波变换具有多分辨分析的特性,并结合模糊中值滤波、阈值化处理及微分梯度算子对SAR图像进行边缘提取。实验结果表明了该方法是一种有效的对SAR图像进行边缘提取的方法。    

9.  基于图像配准的混合遗传FCM算法研究  
   李玉峰  李景芳《电视技术》,2016年第40卷第3期
   针对目前图像变化检测的相关研究,提出一种新的算法:基于SAR图像配准的混合遗传FCM算法.算法主要分为4个步骤.第一步,利用Harris算法和SIFT算法对两幅图像进行匹配,证明它们是同源不同时相的图像.第二步,利用两种不同变化检测方法提取初步差异图像.第三步,利用PCA方法对差异图像进行降维处理.第四步,利用混合遗传FCM算法对特征矢量空间进行分类,并将分类结果与参考差异图像进行比较,获得变换信息.采用渥太华地区的部分图像作为检测算法的性能的数据库.获得的结果与FCM算法相比较,结果表明,提出的算法具有最高的全局正确率98.10%,算法效果更佳.    

10.  基于邻域统计分布变化分析的UWB SAR隐蔽目标变化检测  
   王广学  黄晓涛  周智敏《电子与信息学报》,2011年第33卷第1期
    该文针对载机不同航迹条件下所得多时相UWB SAR图像灰度值存在较大起伏,严重影响了基于像素灰度值差异的变化检测算法性能,提出了一种基于邻域统计分布变化分析的UWB SAR隐蔽目标变化检测方法。该方法将Gram-Charlier展开理论同秩序滤波器相结合对多时相图像中每个像素邻域的统计分布进行估计,进而借助K-L散度理论对多时相图像邻域统计分布变化进行定量分析以检测目标对应的变化区域。实验结果表明,该文方法能够更好地适应不同航迹UWB SAR图像间灰度起伏的影响,取得更好的检测结果。    

11.  自适应PCNN和改进C-V结合的遥感图像变化检测  
   彭钢  贾振红  覃锡忠  杨杰  Nikola Kasabov《计算机工程与设计》,2015年第6期
   为获取保留图像信息较完好的差异图并得到更好的变化检测结果,提出一种基于自适应脉冲耦合神经网络(PC‐NN)和改进Chan‐Vese (C‐V)模型的非监督的不同时相遥感图像的变化检测算法。用差值法、比值法对两幅遥感图像进行差异图获取;用自适应PCNN图像融合算法对两幅差异图进行融合,获取保留图像信息较好的差异图;用基于改进C‐V模型的分割算法对融合后的差异图进行分割,得到变化检测结果图。实验结果表明,该算法具有很好的变化检测效果,总检测精度较高。    

12.  基于水平集的SAR图像建筑物区域检测  
   王瑞花  宋建社  高江  王晓梅《计算机工程》,2012年第38卷第12期
   根据合成孔径雷达(SAR)图像建筑物成像的特点,采用基于水平集的分割方法对SAR图像建筑物区域进行检测。结合基于指数小波提取的SAR图像梯度边缘信息,以及基于变差函数提取的SAR纹理特征,建立能量函数模型,进行曲线演化分割从而提取目标。实验结果表明,与基于灰度信息的模型相比,该模型可以准确、快速地检测出大场景SAR图像中的建筑物区域。    

13.  基于NSCT域图像融合改进算法的SAR图像无监督变化检测  被引次数:3
   张一晨  贾振红  覃锡忠  杨杰  Nikola Kasabov《光电子.激光》,2015年第10期
   为了降低合成孔径雷达(SAR)遥感图像变化检测总 误差数以及获取更好的变化检测结果,提出了一种基于非下采样轮廓变换(NSCT)域图像融合 改进算法的SAR图像无监督变化检测方法。首先用两时相遥感图像构造得到对数比值 和均值比值两种差异图,并 经过NSCT分解得到各自的高低频系数;然后对两差异图中的低频系数均采用最大梯度平方和 规则进行融合,高频 系数均采用加权规则进行融合,再利用逆NSCT融合得到最终差异图;最后用模糊局部信息C 均值聚类(FLICMC)算法实现对图像变化区 域与非变化区域的分类。通过对真实遥感数据集与模拟遥感数据集的研究表明,本文算法能 够有效抑制斑点噪声对 检测结果的影响,并且不受变化类和非变化类统计分布的限制,不需要先验知识,适用性强 ,可以得到较好的检测 效果。与DWT2-FLICMC、MRF-FCMC算法相比,本文算法具有更高的检测精度和较少的算法 运行时间。    

14.  一种新的结合非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测  
   李青松  覃锡忠  贾振红  杨杰  胡英杰《中国图象图形学报》,2014年第19卷第6期
   目的:基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法:将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果:融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论:实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。    

15.  非下采样Contourlet域融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测  
   李青松  覃锡忠  贾振红  杨杰  胡英杰《中国图象图形学报》,2014年第19卷第6期
   目的 基于非下采样Contourlet变换(NSCT)融合策略可以有效地抑制背景信息增强变化区域的信息。但是融合后图像具有复杂的统计特征,传统的基于统计特征的变化检测难以实现。基于参数化内核图割的遥感图像分割不受统计特征的限制。为此提出了一种基于NSCT融合和参数化内核图割的SAR图像无监督水灾变化检测新算法。方法 将均值比差异图像和对数比差异图像采用基于NSCT的融合算法进行融合,将融合后的差异图像采用参数化内核图割算法进行前景/背景的分割,得到最终的变化检测结果。结果 融合后的差异图像利用前两种差异图像的互补信息提高了变化检测精度。算法不受统计模型限制,不需要先验知识,适用性强。结论 实验结果表明,本文算法的检测精度优于传统的变化检测方法。    

16.  基于变化检测的多时相图像的融合算法  被引次数:1
   李小春  陈鲸《计算机应用》,2005年第25卷第6期
   在分析多时相图像特点的基础上,提出了基于变化检测的多时相图像融合算法。该算法将小波变换的特征提取方法与ICA子空间映射的变化检测相结合,确定多时相图像各区域变化的强弱,根据本文提出的共生区域增长算法,以及变化检测的结果提出了多时相图像融合的方案,实现目标特征模板的提取。仿真结果表明,本文算法是比较有效的。    

17.  基于融合的SAR图像海洋溢油边缘检测算法及MATALAB实现  
   马怀冲  许勇  杨德合《硅谷》,2012年第14期
   为准确地提取出SAR图像中溢油区域边缘轮廓信息,提出一种融合分水岭及canny算子的SAR图像边缘检测算法。该算法首先使用形态学重建技术对前景图象进行标记,并进行开关操作,去除边缘无关信息,然后对前景进行区分操作。利用分水岭算法及canny算子较为精确地提取出溢油区域边缘轮廓信息并用MATALAB仿真实验,结果表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法在精确定位图像边缘的同时能更精确、更完整地检测出目标的边缘特征。    

18.  特征级与像素级相混合的SAR与可见光图像融合  被引次数:1
   陈磊  杨风暴  王志社  纪利娥《光电工程》,2014年第41卷第3期
   SAR和可见光图像成像机理不同,图像差异较大,较难取得良好的融合效果。本文面向目标识别,通过分析图像的成像机理,首先在NSCT融合框架下,将SAR图像中重要的目标信息加入到可见光图像中,并尽可能多的保留源图像的边缘细节信息;再结合数学形态学和多尺度空间理论,提取源图像的亮、暗细节特征,进行特征级融合,得到亮、暗细节特征显著增强的融合图像。实验结果表明,本文算法有效的融合了SAR图像的目标信息,并增强了源图像的细节特征,达到了较好的视觉效果,提高了图像的目标检测和识别能力。    

19.  基于图像分割的SAR图像变化检测算法及实现  被引次数:4
   黄勇  王建国  黄顺吉《信号处理》,2005年第21卷第2期
   本文提出一种基于图像分割的变化检测方法,该方法首先根据SAR图像统计特性进行图像分割,然后对两幅SAR图像的分割图进行融合,用相同的区域分割来描述两幅图像,再利用区域灰度和纹理等信息构造图像变化函数,用变化函数对图像进行变化检测判别,最后利用合成孔径雷达(SAR)图像进行的试验,并和变化矢量分析方法(CVA)进行比较,得到了很好的效果。    

20.  SAR图像与可见光图像融合的建筑物提取算法  
   苏娟  鲜勇  宋建社《兵工学报》,2010年第31卷第11期
   提出了一种基于SAR图像和可见光图像融合的建筑物提取算法,由SAR图像提供建筑物的可能方位信息,由可见光图像提供建筑物提取所需的视觉特征.该算法充分利用建筑物在2幅已配准的SAR图像和可见光图像中所表现的共性和互补特征,采用边缘匹配和感知组合的方法提取建筑物的轮廓,在可见光图像中采用屋顶灰度均匀性特征进行建筑物验证.实验结果表明,本文算法具有较好的检测效果.    

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号