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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 265 毫秒

1.  结合形态学属性断面与支持向量机的合成孔径雷达图像变化检测  被引次数:1
   张雄美  易昭湘  田淞  宋建社《光学精密工程》,2014年第22卷第10期
   针对传统合成孔径雷达(SAR)图像变化检测方法存在误差大、检测率低等问题,提出了一种基于形态学属性断面(MAP)的SAR图像变化检测方法。该方法利用MAP算法提取差异图像的几何结构特征,构造深入描述图像结构化信息的特征向量空间;在利用阈值法对图像进行分割的基础上,引入偏移因子,实现训练样本的自动选取;最后,用支持向量机(SVM)在多维特征空间中对图像进行变化类与非变化类的分类。实验结果显示:本文算法的检测结果优于基于高斯模型的KI阈值法(GM_KI)、基于广义高斯模型的KI阈值法(GGM_KI)和大津法(Otsu)等3种阈值法的检测结果,Kappa系数保持在0.87以上;当峰值信噪比(PSNR)介于[29,44]dB时,抗噪性能指标保持在0.97以上。这些结果证明了文中方法的有效性和优越性。    

2.  基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法  
   刘政清  杨华  同武勤《制导与引信》,2007年第28卷第2期
   针对红外图像边缘检测这一难题,提出了一种基于红外图像差值图的模糊边缘检测方法。首先通过计算图中每个像素点与其邻域8像素点灰度值的差值,然后寻找这些差值的最大值得到图像的差值图,接着对差值图像的边缘区域和平滑区域进行模糊划分,利用差值直方图模型确定红外图像差值图的分割阈值,从而实现边缘提取。实验结果表明,该方法用于红外图像边缘检测能获得较好的效果。    

3.  基于粗配准SAR图像变化检测方法  
   熊博莅  蒋咏梅  匡纲要《现代雷达》,2007年第29卷第9期
   合成孔径雷达(SAR)图像由于受相干斑噪声的影响,在对其进行配准及变化检测时,经典的适于光学图像的方法效果不佳。该文先通过选取少量控制点实现SAR图像的粗配准,然后利用直方图规定化对SAR图像进行图像灰度匹配处理,在此基础上根据待检测目标特性选取适当的阈值,利用滑动矩形窗实现改进的基于图像差值的变化检测。真实SAR图像的实验结果表明,该方法能有效克服图像照度差异和粗配准误差的影响,取得满意的检测结果。    

4.  基于模糊贴近度和非紧凑邻域的变化检测  
   万红林  汪洋  江凯  邬伯才《雷达科学与技术》,2014年第3期
   提出一种新的模糊贴近度差异图,并基于主动轮廓模型完成了两时相SAR图像水灾变化检测。所提方法克服了上下文不敏感方法假设的类统计分布模型与实际的两者之间的拟合度对变化检测性能的影响,突破了上下文敏感方法只参考固定形状和大小的紧凑邻域内信息的限制,利用无固定形状和大小的非紧凑邻域内信息,提高了变化检测性能并改善了视觉效果。两组实测SAR图像数据集的变化检测实验结果均表明,所提方法的变化检测性能优于其他相关方法的。    

5.  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。    

6.  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。    

7.  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。    

8.  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.    

9.  基于UDWT与Snake模型的多时相SAR图像变化检测方法  
   付明柏《计算机应用与软件》,2014年第4期
   提出一种基于非下采样离散小波(UDWT)和Laplace分布假设下Snake模型的多时相SAR图像变化检测方法。该方法首先计算输入SAR图像的对数-比值图像。然后利用非下采样小波分解该对数-比值图像,得到其多尺度表达。最后迭代执行以下两步直到收敛:(1)利用最大似然法估计Laplace分布参数;(2)根据图像数据和上一步估计的参数演化当前曲线。实验结果验证了该方法的有效性。    

10.  基于ICA和FCM的多时相SAR图像变化检测  
   汤迎春  覃亚丽  温浩  吴刚《电视技术》,2012年第36卷第1期
   针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像提出了一种非监督的变化检测方法,首先利用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)抑制相干斑噪声和减少混合像元,提高图像的分类性能.然后对独立分量图像构造差值图像进行非监督的变化检测,最后采用加入空间邻域信息的模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means)方法把差异图像分为变化类和非变化类,以此克服需要选择统计模型的影响.实验结果证实了该算法能有效抑制了变化检测中的虚警.    

11.  一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法  
   宋淑娜  李金霞  胡学坤  高尚《微机发展》,2010年第5期
   针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法。在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想。根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确。最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像。实验结果表明该方法具有较好的分割效果。    

12.  一种自适应模糊阈值区间的图像分割方法  
   宋淑娜  李金霞  胡学坤  高尚《计算机技术与发展》,2010年第20卷第5期
   针对图像分割边缘不准确的问题,研究了一种基于模糊理论的阈值区间的图像分割方法.在首先介绍的模糊阈值分割的基本原理上,提出了一种分层分割图像的思想.根据图像具有模糊的性质,利用模糊阈值法得到一个图像分割的调和阈值,再将每一层根据像素统计直方图信息得到一个本层次的阈值区域,最后用模糊阈值法得到的阈值调和阈值区域,使最终的分割阈值区间更精确.最后,根据相邻层相连背景像素相似的原则,逐层分割图像.实验结果表明该方法具有较好的分割效果.    

13.  基于区间值模糊集熵的图像阈值分割算法  
   陈延梅  吴勃英  谢泓《哈尔滨工业大学学报》,2010年第42卷第5期
   提出了一种新的区间值模糊集的模糊熵,并将其用于图像的阈值分割.根据图像直方图确定模糊化因子,选择适当的主隶属函数实现图像的区间值模糊集表示.利用新的区间值模糊集的模糊熵研究了图像的阈值分割算法.仿真实验表明,新的基于区间值模糊集模糊熵的阈值分割算法在处理模糊图像及具有噪声图像方面均比经典图像阈值分割方法更有效.    

14.  基于Top-Hat变换和四叉树分解理论的SAR图像目标检测方法  
   叶海军《现代电子技术》,2013年第36卷第3期
   SAR图像目标检测方法没有固定的范式,是图像分析、理解和解译的基础.针对含有目标的SAR图像,提出一种基于Top-Hat变换和四叉树分解理论的SAR图像目标检测方法.对含有目标的灰度SAR图像,利用Top-Hat变换减小图像的突变,并使用图像的特征均值和特征方差值作为阈值进行动态阈值的四叉树分解.最后根据目标固有的特征对候选的若干区域选择一个真实的目标,并采用X波段SAR图像验证该方法能够有效地实现SAR图像目标区域的检测.    

15.  基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测  
   李阳阳  吴娜娜  焦李成  尚荣华  刘若辰《红外与毫米波学报》,2011年第30卷第4期
   针对传统的基于进化聚类方法在处理变化检测问题时往往耗时过长,并且在搜索最优聚类中心过程中容易陷入局部最优,同时对于SAR图像的变化检测问题往往会存在边缘定位不够准确的缺点,提出了基于量子免疫克隆聚类的SAR图像变化检测方法。该方法把图像的灰度值作为输入信息,通过量子比特定义聚类中心,通过量子免疫克隆算法来搜索最优聚类中心,从而得到更佳的全局阈值,最后根据阈值得到变化检测结果。实验结果表明:本方法相较于K&I阈值法,可以得到更佳的全局阈值;相较于遗传聚类算法,可以快速、有效地搜索到更优聚类中心,准确定位边缘,提高变化检测精度。    

16.  基于多特征融合的SAR图像输电走廊变化检测  
   刘晓伟  孟岩  龚浩  周赞东  骆方《电力科学与技术学报》,2012年第27卷第4期
   传统SAR变化检测使用单一描述来提取多时相SAR图像间的变化信息,没有充分挖掘图像中的多特征信息,导致复杂变化场景下算法检测精度不高.针对这一问题,提出一种基于多种特征融合的SAR图像变化检测方法.该方法首先对多时相SAR图像输电走廊区域进行多种特征提取,并选取合适SAR变化检测的特征,然后在多时相SAR图像中计算每种特征对应的差异图,最后从图像融合的角度分别使用主成分分析法(PCA)和证据推理理论(DST)对这些多特征对应的差异图进行融合并提取最终的变化检测结果.实验结果表明该方法具有较为满意的变化检测效果.    

17.  多智能体遗传二维Otsu法SAR图像变化检测  被引次数:1
   谢文娜  乔平安  潘晓英《计算机工程与设计》,2014年第10期
   提出一种基于多智能体遗传二维最大类间方差法的合成孔径雷达图像变化检测方法。采用阈值分割的思想,利用对数比值法构造差异影像;通过多智能体遗算法寻找变化和非变化类之间距离测度函数最大的全局阈值,得到变化检测结果。实验结果表明,与遗传算法、免疫克隆选择算法、多智能体遗传一维最大类间方差法、二维最大类间方差法相比,该算法可以快速、准确地得到变化检测结果。    

18.  基于图像分割的VHFSAR叶簇隐蔽目标差值变化检测  
   王广学  黄晓涛  周智敏《电子学报》,2010年第38卷第9期
    本文针对甚高频合成孔径雷达(VHF SAR)图像中树林区域后向散射呈现快速起伏的特点,提出了一种基于图像分割的叶簇隐蔽目标差值变化检测方法,该方法首先采用自动多阈值分割算法对参考图像进行分割以降低后向散射起伏对检测性能的影响,而后采用一种新的概率模型对分割后各图像区域的杂波分布分别进行准确估计以进一步提高算法的性能.实验结果表明本文方法较之其它算法具有更优的检测性能.    

19.  基于NSCT和FCM聚类的SAR图像无监督变化检测  
   李青松  覃锡忠  贾振红  杨杰  胡英杰《激光杂志》,2013年第4期
   提出了一种基于非下采样Contourlet(NSCT)和模糊C-mean聚类(FCM)的SAR图像无监督变化检测算法。首先利用基于NSCT的SAR图像去噪算法分别对两时相SAR图像进行高频系数去噪,然后利用去噪后的高频系数和低频系数构造差异图像,有效地去除了噪声对变化检测结果的影响,最后基于FCM算法实现了图像变化区域和非变化区域的分类。该算法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。将本文算法与NSCTKFCM和UDWTKMEAN进行比较,实验证明,本文算法不仅能够很好地保留变化区域的细节和准确检测变化区域的边沿,而且对噪声有更好的鲁棒性。    

20.  基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测  
   李青松  覃锡忠  贾振红  杨杰  胡英杰《遥感技术与应用》,2014年第29卷第3期
   提出了基于非下采样Shearlet和几何结构的遥感图像无监督变化检测新算法。首先将两幅SAR图像相减取绝对值得到差异图像,然后利用基于非下采样Shearlet自适应贝叶斯阈值去噪算法对差异图像进行去噪处理来减少噪声的影响。最后根据差异图像的局部几何特征和邻域信息构造跨特征矢量,再利用模糊C-means聚类算法对跨特征矢量聚类,聚类的结果为变化类和未变化类即最终的变化检测结果。实验证明:该算法对噪声的抗噪性能平稳而且有效,可以得到较好的检测结果。    

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