一种基于特征提取的遥感影像融合法

介绍了目前遥感影像融合的几种常用方法,提出了一种基于影像特征信息提取的遥感影像融合算法.该算法先用小波提取影像边缘信息,然后将边缘信息加入到彩色影像中,试验结果证明,这种融合方法突出了影像边缘轮廓,利于图像的判读.     

基于小波单支重构的遥感影像云区提取

遥感全色影像受云层变化影响较大,如何确定云区位置和面积,恢复云区遮挡信息是遥感图像处理的关键技术之一.本文在影像含云区域特征分析的基础上,提出一种基于小波多分辨率分析与单支重构的云区提取方法.本方法同其它特征提取方法相比,边缘重合度高,对有云影像融合以及影像恢复都有较大的实用价值.     

采用IHS变换和灰度值匹配进行多波段影像融合

论述一种基于IHS变换法原理实现的多波段影像融合技术及设计思路与算法,用VC＋＋实现了界面交互融合,提出了影像融合前的色调匹配技术,采用色调匹配可以得到色调、纹理信息都很丰富的遥感影像.     

基于高分辨率卫星影像的输电走廊植被生长预警

为从卫星影像中提取出输电走廊的信息,提出一种基于高分二号遥感影像的输电走廊信息提取方法.首先基于低分辨率多光谱影像进行加权灰度变换并实现影像二值化,利用影像边缘检测和直线检测方法提取输电线路和杆塔的信息.然后,利用最小距离法对融合后的高分辨率影像进行植被精细识别,并计算植被覆盖指数.最后,在植被分布影像中重构输电线路,...     

粒子群优化Contourlet变换的遥感影像融合算法研究

Contourlet变换能有效地应用在图像增强领域,基于Contourlet变换的遥感影像融合算法常采用高频低频替换和频域线性加权两种融合方法,因此,通过粒子群优化算法对基于Contourlet变换分解不同子带图像所需的不同加权系数进行优化,采用多元回归分析方法设定目标函数,实现了全色影像与多光谱影像的融合,与传统的Contourlet变换、PCA算法、高通滤波遥感影像融合算法相比较,新方法在提高影像清晰度的同时在光谱保真度方面相对于其他算法有明显优势.     

图像分形维数计算及其边缘提取

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场（DFBR：DiscreteFractalBrownRandomfield）模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法。该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测。地物空间分布及其影纹结构边缘特征的差异,使计算分形维数所选窗口大小成为关键。选取研究区局部地段高空间分辨率遥感影像作为实验数据,通过计算不同窗口下像元分形维数,得到最佳边缘信息提取的计算窗口。实验结果表明,该算法在同类计算中更符合遥感数据的特点,提高了遥感影像地物边缘信息提取精度。     

WorldView-2遥感影像融合方法研究

随着遥感技术的发展,遥感影像的处理变得越来越重要,其中遥感影像的融合是遥感图像处理的重中之重.近年来,提出许多遥感影像融合的方法,以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源,采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法,以ENVI4.8为处理平台进行影像融合,并利用定量评价指标进行定量化评价.试验结果表明,Gram-Schmidt融合方法对高分辨率影像融合效果最为理想.     

基于Sobel算子的球体IHS遥感影像融合算法

提出一种基于Sobel算子的球体IHS遥感影像融合算法,先对多光谱Mul影像做IHS变换并提取I分量,采用八方向模板Sobel边缘检测算子计算不同窗口参数（level）的全色Pan影像与I分量的局部区域清晰度值GP 和GI ,并根据局部区域的清晰度的大小确定不同区域的融合影像的I分量的新值I′。采用本文方法1（level＝12）和方法2（level＝24）,通过实验并与其他融合方法比较,本文方法在提高影像分辨率的同时也保留了更多光谱信息和边缘细节,效果较好。     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

Directionlet域的多波段遥感图像融合算法研究

提出一种有效的基于Directionlet变换的多波段遥感图像融合算法。Directionlet变换是一种新的基于格子的歪斜多尺度多方向各向异性小波变换工具,具有更高的逼近精度和更好的稀疏表达能力的图像分解变换,与小波变换相比,抑制了小波变换在图像边缘方向表示的固有局限性。首先采用具有多尺度、多方向特点的Directionlet变换对多波段遥感图像进行分解。对于低频系数采用平均融合算法,方向高频系数采用区域边缘检测实现多波段遥感图像的融合处理。实验结果表明,提出的算法与传统融合算法相比不仅原始图像的边缘和纹理信息可保留,而且可获得更好的融合视觉效果。     

元搜索引擎结果合成算法研究

提出了一种基于文本/位置分析和群决策的查询结果合成算法．在充分考虑搜索结果文本信息的基础之上,提出查询匹配度的概念,并对搜索结果的标题和短文摘进行相关度分析,通过将文本分析与规范化的搜索结果排序值相结合来计算文档的相关分值．在估计非相关文档的相关分值时,针对不同假设条件分别进行了讨论,并提出改进的影子文档算法．然后,采用基于群决策的合成方法对相关分值进行合并,实现搜索结果的一致性排序．实验结果表明采用该算法,搜索结果的相关性明显优于Round-robin、CombSum和CombMNZ 3种合成算法．     

互信息在图像检索中的应用

提出了一种新的相似性图像检索方法,它利用信息熵理论,分别对图像的颜色、形状和纹理特征进行描述,给出一个综合的相似性匹配算法。该方法首先分割图像,把一幅图像划分为若干子区域,抽取图像的主要形状和统计其所含的角度信息;然后利用信息熵计算图像之间的颜色、形状和纹理互信息。试验结果表明与其他方法相比,新的相似性图像检索方法具有更好的图像检索效果。     

基于CIM的配电网拓扑分析

采用CIN建模表示法构建了配电网综合模型，在此基础上提出了一种用节点融合和分级搜索相结合的拓扑分析新方法．根据这种基于CIN的拓扑描述的应用范围界定的分级搜索，可以根据节点融合法所形成的原始拓扑网络的结果，由开关变化的信息情况重新确定网络拓扑结构．实践表明该法具有好的实用价值．     

基于CIM的配电网拓扑分析

采用CIM建模表示法构建了配电网综合模型,在此基础上提出了一种用节点融合和分级搜索相结合的拓扑分析新方法.根据这种基于CIM的拓扑描述的应用范围界定的分级搜索,可以根据节点融合法所形成的原始拓扑网络的结果,由开关变化的信息情况重新确定网络拓扑结构.实践表明该法具有好的实用价值.     

一种基于DWT＆IE的彩色信息隐藏技术

提出了一种通过彩色图像空间转换,使其从ROB空间转到YCbCr空间的表示,再利用小波变换,将图像的彩色信息嵌入进YCbCr空间的Y分量中,并在原始图像信息的基础上生成基于原始图像的一个特征值（Image Eigen-value）,应用于彩色信息的隐藏和重构的方法。图像的重构和再现仅有赖于原始图像的特征值,不需要原始图像即能达到真实图像彩色信息的重构,并具有防伪、鉴别和抗修改的效果。彩色图像的传播图像是一个具有纹理特征的灰度图,利于在网络平台传递,既可隐藏彩色信息,又可适当压缩图像;在不便提供原始图像的前提下,仅提供图像特征值,对图像文件的保护和彩色信息的隐藏有一定的参考意义。     

基于小波分析的图像镶嵌融合研究与实现

首先介绍了小波分析的基本理论以及Mallat金字塔算法.小波分析具有多分辨分析特性,适合解决图像镶嵌时边缘灰度不连续的问题.提出了一种基于小波分析的图像镶嵌融合算法以及对彩色图像进行融合的方法.实验表明,采用该算法进行图像镶嵌融合所得到的结果图像具有良好的视觉效果.     

基于多尺度Retinex彩色图像增强和闭合边缘提取方法的研究

提出了采用多尺度Retinex突出图像中阴暗区域的信息,采用Canny算子提取边缘,编制程序提取图像中的阴暗区域, 将原图像阴暗区域的像素替换成多尺度Retinex增强图像的像素。得到融合后的图像比原图像在阴影区域显示出更丰富的信息。 进而对遥感图像进行深入研究,以埃及Giza金字塔中最大的Khufu金字塔阴影的几何分析,确定太阳光的照射方位、仰角以 及观察点的方位与俯视角等信息。描述的半自动提取特征信息融合彩色图像的技术,在遥感图像地物信息提取中具有十分重大 的意义。     

Optimized Content-Aware Image Resizing with Merging andImproved Importance Diffusion

A simple and effective content-aware image resizing method is proposed based on the row / column merging and improved importance diffusion,which preserves the important regions in an image as well as the global visual effect. By repeatedly merging two rows / columns into one row / column or inserting a new row /column between two rows / columns, this method realizes image-resolution reduction and expansion. The importance of the merged row / column is promoted and diffused to four rows / columns around the merged one,which is to avoid the unwanted image distortions resulted from excessively merging of un-important regions. In addition,the proposed method introduces the direction of gradient vector in the low-pass filter to reduce the interference caused by complex texture background and protect important content better. Furthermore,according to human mechanics principles,different weights are given to the row and column direction components of gradient vectors which can obtain better global visual effect. Experimented results show that the proposed method satisfied in not only visual effect but also objective evaluation.     

面向对象的道路信息识别提取分析

道路信息在城市规划和经济建设中具有非常重要的作用和意义,因而从高分辨率遥感影像中提取道路信息成为当今学术研究热点之一.针对道路信息提取中存在的问题,本文采用面向对象的方法对道路信息进行提取.论文在对影像进行多尺度分割的基础上,采用最近邻分类法结合影像的光谱信息、几何特征及纹理特征所构建的道路对象的知识库对影像中的道路信息进行提取.试验结果表明采用面向对象的方法对道路信息进行提取效果良好.     

基于Haar小波变换的图像融合方法

为了有效的提高多个传感器的图像融合精度,该文提出了基于Haar小波变换的图像融合方法,首先分析了小波变换中不同频率分量对图像融合精度的影响,然后详细探讨了高频分量系数的确定方法。选取信息熵作为图像融合算法性能的评价指标,通过仿真实验定量分析了高频分量系数对图像融合精度的影响,实验结果表明高频分量系数并非越大越好,应根据融合后的图像信息熵确定高频分量系数。