模糊支持向量机建筑物边缘特征提取方法研究

为解决边缘点与非边缘点过渡的模糊边缘,提出了一种模糊支持向量机的边缘检测算法。该算法选用图像3 3窗口4个方向的灰度梯度、梯度幅值和梯度方向组成6维特征向量,同时选用径向机核函数对样本特征向量升维到高维空间,在高维空间中构造最优分类超平面。同时,根据归一化后的梯度幅值来确定每个样本的隶属度,最后利用模糊支持向量机实现边缘检测。实验结果表明了模糊支持向量机边缘检测方法的可行性。     

一种空地一体化实景三维建模方法

为准确精细构建实景三维模型,解决传统倾斜摄影实景三维存在破洞扭曲的问题,提出一种倾斜摄影与地面近景摄影相结合实景三维建模方法,开展了对许昌市许都公园的空中倾斜影像和地面近景影像的采集,经空地影像融合建模实验,验证了本文方法的实用性。     

基于透视不变二值特征描述子的图像匹配算法

针对基于局部特征的图像匹配算法普遍存在对透视变换顽健性差的缺点,提出了一种新的二值特征描述子PIBC（perspective invariant binary code）,提高了图像匹配算法的透视变换顽健性。首先,在提取金字塔图像FAST特征点的基础上,利用Harris角点响应值去除非极大值点和边缘响应点;其次,通过模拟相机不同视角成像之间的透视变换,对单个FAST特征点生成不同视角变换下图像的二值描述子,使描述子具备描述不同视角图像中同一特征点的能力。实验结果表明,算法在提高描述子透视不变性的同时时间复杂度与SURF算法近似。     

基于aiNet人工免疫网络的遥感图像检索

受多方面因素的影响,图像在特征空间中的分布是非常不均匀的,往往围绕多个中心。为了解决多个特征中心的问题,提出了一种基于aiNet人工免疫网络的遥感图像检索算法。该算法根据免疫网络机理及相关反馈技术,利用aiNet人工免疫网络对用户的反馈信息进行学习记忆,能有效寻找多个最优解,提高了系统对用户语义的理解能力。由于该网络具有减少冗余、多样性、学习和记忆的特性,避免了传统算法容易陷入局部最优的缺点。实验结果表明,该算法能有效理解用户的反馈信息,提高了传统检索方法的准确性。     

RBFD:一种鲁棒的图像局部二值特征描述子

针对传统浮点型特征描述子占用空间大、匹配速度慢的问题,提出一种基于梯度统计信息比较的局部二值特征描述子.通过对比特征点邻域梯度统计信息生成二值特征描述子,再利用多邻域和多分块策略提高描述子判别力,最后通过近似简化的Ada Boost算法实现描述子降维.实验结果表明,与已有描述子相比,文中提出的描述子在实现快速生成的同时其鲁棒性更强.     

基于人工免疫系统的遥感图像检索

为了提高遥感图像检索的有效性和准确性,提出了一种基于人工免疫系统的遥感图像检索算法。该算法根据相关反馈技术及免疫机理,利用克隆选择算法对用户反馈的图像特征进行泛化学习,从而提高了系统对用户语义的理解能力。实验结果表明,该算法不仅能有效理解用户的反馈信息,而且能提高检索的准确性。     

基于YOLOv7-Sim和无人机遥感影像的烟株数量检测

植株数是用于监测作物生长状况和估测产量的重要田间表型性状。为实现烟草植株数高效自动清点，针对无人机遥感影像烟株检测中存在小尺寸聚集目标容易漏检的问题，提出了一种YOLOv7目标检测优化模型YOLOv7-Sim。首先引入Sim AM注意力机制增强图像特征之间的聚合能力；然后加入小目标检测层强化算法对小目标的检测能力；再对定位损失函数进行优化，引入了EIOU定位损失函数；最后利用分块策略解决大图像检测中小目标容易采样丢失的问题。在VisDrone2019数据集和本文构造的UAVTob无人机遥感影像烟草数据集上的检测结果显示，检测均值平均精确率mAP@0.5提升了0.3%和6.3%,mAP@0.5:0.95提升了0.6%和18.3%,YOLOv7-Sim算法对无人机遥感影像中的烟株检测更具优越性。