基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合

本文提出了一种基于超像素分割的RGB与高光谱图像融合方法。首先,利用在线字典学习法由低空间分辨率的高光谱图像数据学习得到光谱字典。然后,通过光谱字典的线性变换,得到与高光谱图像同一场景的RGB图像字典。其次,对RGB图像进行超像素分割,并根据分割结果在每一个超像素块中进行稀疏编码,得到稀疏矩阵中的系数包含了RGB图像的空间信息。最后,将稀疏编码矩阵与高光谱图像谱字典相结合重建得到高空间分辨率高光谱图像。实验结果表明,该方法不管是在主观视觉上的图像恢复质量,还是在峰值信噪比等客观指标上均具有优势。     

基于超像素分割与卷积神经网络的高光谱图像分类

针对卷积神经网络（CNN）在分类高光谱图像时空-谱特征利用率不足和分类效率低的问题，提出基于超像素分割与CNN的高光谱图像分类方法。首先利用主成分分析（PCA）提取图像的前12个成分后对前3个主成分进行滤波，对滤波后的3个波段进行超像素分割；然后将样本点映射到超像素内，使其以超像素而不是像素为基本的分类单元；最后利用CNN进行图像分割。在两个公共的数据集WHU-Hi-Longkou和WHU-Hi-HongHu上进行实验，实验结果表明，相比仅利用光谱信息的方法，融合空-谱特征信息的方法的精度得到提升，在两个数据集上的分类精度分别达99.45%和97.60%。     

基于边缘修正的高光谱图像超像素空谱核分类方法

本文提出了一种边缘修正的超像素空间光谱核分类方法,该方法能够有效解决构建空谱核时超像素方法提取的空间信息完全依赖于同一个超像素特征,边缘处像素空间信息刻画不准确这一缺陷,从而有效提升分类精度.首先本文提出一种固定窗口与超像素结合的同质区域选择方法,对提取的邻域像素进行赋权,将超像素中固定窗口外的像素权值置零,得到修正的空间光谱核;其次,进一步考虑相邻超像素之间的相关性,得到相邻超像素间的空间特征光谱核,并与上一步中的空间光谱核进行凸组合得到修正的超像素空间光谱核,最后采用支持向量机进行分类.真实高光谱数据实验结果表明：本文方法能有效克服超像素空谱核的空间信息不稳定性,分类精度优于现有的最新的分类方法.     

基于模式识别技术的高光谱遥感图像检测

针对高光谱遥感图像以模式识别的方式进行人工智能检测,一直存在时效性与便利性差的问题,提出一种基于模式识别技术的高光谱遥感图像检测新方法。通过高光谱遥感图像邻域中像素灰度的加权均值对模板中中心像素进行替代,通过邻域平均法令邻域像素更加均衡化,减弱噪声点,完成对高光谱遥感图像的预处理。通过平均值法实现相邻帧图像的拼接,对重叠部分帧间差分进行计算,实现高光谱遥感图像的进一步处理。结合相对温差法和拓扑矩阵修正方法对高光谱遥感图像中的异常情况进行检测,确定高光谱遥感图像中的过热区域。实验结果表明,所提方法对高光谱遥感图像的处理性能好,对一次特征检测准确性高。     

一种谱聚类灰度纹理图像分割方法及其在近红外成像仿真中的应用

针对近红外场景仿真中需要将不同材质分类的问题,提出一种谱聚类的灰度纹理图像分割方法。首先利用mean-shift算法,将原始图像预分割为多个具有准确边界的同质区域,并将这些区域描述为超像素;进而,将超像素构造的无向加权图作为谱聚类的输入,通过谱聚类的方法解决超像素的过分割问题。本文的方法在谱聚类过程中考虑了超像素的纹理特征,弥补了灰度图像在谱聚类过程中只顾及灰度和空间信息的不足。实验结果表明,利用本文分割方法不但减少了运算量,并且为精细的近红外场景仿真奠定了基础。     

基于聚类的高光谱图像无损压缩

高光谱海量数据的有效压缩成为遥感技术发展中需要迫切解决的问题。该文提出了一种基于聚类的高光谱图像无损压缩算法。针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,根据相邻波段相关性大小进行波段分组。由于高光谱图像波段数量较多,采用自适应波段选择算法对高光谱图像进行降维,以获取信息量较大的部分波段,利用k均值算法对降维后的波段谱矢量进行聚类。采用多波段预测的方案对各组中的波段进行预测,对于各个分类中的每个像素,分别选取与其空间相邻的已编码的部分同类点进行训练,从而获得当前像素的谱间最优预测系数。对AVIRIS型高光谱图像的实验结果表明,该算法可显著降低压缩后的平均比特率。     

基于特征融合方法的高光谱图像分类综述

高光谱图像中包含丰富的光谱特征和空间特征,这对地表物质的分类至关重要.然而高光谱图像的空间分辨率相对较低,使得图像中存在大量的混合像素,这严重制约物质分类的精度.受到观测噪声、目标区域大小及端元易变性等因素的影响,使得高光谱图像的分类仍然面临诸多挑战.随着人工智能和信息处理技术的不断进步,高光谱图像分类已成为遥感领域的...     

基于残差偏置和查找表的高光谱图像无损压缩

为了提高高光谱遥感图像的压缩比,提出一种基于残差偏置和查找表的高光谱图像无损压缩方法。在高光谱图像的第一谱段图像采用了无损压缩标准中值预测器方法进行谱段内预测,其它谱段图像采用谱间预测方法。首先,在多级查找表（LAIS-LUT）预测方法的基础上搜索当前预测值,用当前预测值周围特定的5个像素点和当前像素值周围相同位置的5个像素点进行比较,通过比较结果,得出一个偏置值;然后在预测残差上加上偏置值;最后,将最终预测残差进行算术编码,并进行了理论分析和实验验证。结果表明,针对美国航空航天局的高光谱图像,所提出的方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.05;针对国内高光谱图像,该方法比LAIS-LUT压缩比平均提高0.07。这一结果对提高高光谱图像压缩效率是有帮助的。     

一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法研究

针对图像中某几类物体具有相似颜色特征而导致的分类困难问题,本文提出了一种具有隐蔽色特征物体的图像分类方法.该方法针对可见光图像中具有颜色隐蔽性物体而难以区分的问题,通过将二维图像的邻域像素空间特征与高光谱图像的谱段特征相结合并使用改进的局部线性嵌入降维算法实现了空谱联合的特征降维,最终利用主动学习胶囊网络训练高光谱数据...     

多尺度超像素纹理特征保持与融合的高光谱图像分类

高光谱图像的低空间分辨率特性往往导致全局纹理提取技术难以获取地物要素的精准纹理信息,同时,单一尺度的局部纹理提取技术难以达到有效识别地物的目的。基于此,该文设计了一种多尺度超像素纹理保持与融合(MSuTPF)的高光谱图像分类方法,主要架构如下:首先,利用2D Gabor滤波器对高光谱图像进行多方向与尺度的全局纹理提取,并通过融合各尺度的纹理特征,增强纹理结构表征能力;其次,融合纹理与光谱主成分特征以形成光谱-纹理联合判别特征;再次,采用形状自适应的超分割方法,作用至光谱-纹理联合特征进行局部纹理信息保持与融合,尤其是,为克服超像素邻域像元的隐性不相关问题,该文定义了基于密度最近邻相似性评价准则,使超像素纹理进一步趋于一致性;最后,将各更新的光谱-纹理联合特征输入像素级分类器获取其对应的类标签,并采用多数表决的决策融合机制取得最终分类结果。Indian Pines和Pavia University真实数据集的实验表明,该方法在小样本条件下的分类精度优于基准分类器(SVM)、深度学习方法(GFDN)以及最新的空-谱分类方法(S3-PCA)等8个对比方法,充分证明了该文所提方法的实用性和有效性。     

多尺度光谱相似性指导的高光谱解混算法

结合空间信息约束的高光谱稀疏解混技术是高光谱图像稀疏解混领域的研究热点之一.为了克服高光谱图像在自然场景中的空间结构难以精确表示的缺点,本文提出了一种多尺度光谱相似性指导的高光谱解混算法.首先,将高光谱图像分割成具有空间结构的近似域光谱图像;然后,根据相邻超像素之间的相似性进行近似域稀疏解混;最后,将近似域解混结果转换...     

多特征融合下的高光谱图像混合卷积分类

针对现有高光谱遥感图像卷积神经网络分类算法空谱特征利用率不足的问题,提出一种多特征融合下基于混合卷积胶囊网络的高光谱图像分类策略。首先,联合使用主成分分析和非负矩阵分解对高光谱数据集进行降维;然后,将降维所得主成分通过超像素分割和余弦聚类生成一个多维特征集;最后,将叠加后的特征集通过二维、三维多尺度混合卷积网络进行空谱特征提取,并使用胶囊网络对其进行分类。通过在不同高光谱数据集下的实验结果表明,在相同20维光谱维度下,所提策略相比于传统分类策略在总体精度、平均精度以及Kappa系数上均有明显提升。     

高光谱遥感图像分类算法的研究

现如今高光谱图像分类广泛应用于遥感图像的分析。高光谱图像像素级分类是利用高光谱图像的主要特点——丰富的光谱信息,对地面物体进行逐像素的高精度类别划分。通过对高光谱遥感图像独特的高光谱信息分析,从算法研究方面,对目前高光谱图像的像素级分类的研究进展和对今后的研究方主要从辅助方法、机器学习方法、深度学习方法三个方面总结高光谱图像分类领域的研究现状。未来高光谱分类算法的发展方向将更好的结合高光谱图像的特性,形成完整的深度学习系统。     

基于3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类

由于高光谱图像存在较高的数据维数,会给分类过程带来一些困难。为了提高分类的准确率,提出了一种使用3D卷积联合注意力机制的高光谱图像分类方法。首先,将中心像素与周围相邻的其它像素进行配对,可以通过配对构成多组新的像素对,充分利用了像素之间的邻域相关性。接着,将像素对放入3D卷积联合注意力机制网络框架中进行分类,它能够对高光谱图像中的特征进行选择性的学习。最后,通过投票策略获得像素标签。实验是在两个真实的高光谱图像数据集上进行。结果表明,所提出的方法充分挖掘了高光谱图像的光谱空间特征,能有效地提高分类精度。     

基于超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混

为了克服经典协同稀疏解混算法的不足以及全变差正则项引起的边缘模糊问题,同时考虑到稀疏性和空间信息对解混精度提高的重要性,采用结合超像素和低秩的协同稀疏高光谱解混算法,进行了理论分析和实验验证.该算法对高光谱图像进行超像素分割,并对每个超像素施加协同稀疏性约束.此外使用低秩正则项代替传统的全变差正则项来利用空间信息,选取...     

基于自适应区域限制FCM的图像分割方法

提出一种基于自适应区域限制FCM（Fuzzy C-Means）的彩色图像分割方法,结合隐马尔科夫模型,把超像素具有区域一致性作为先验知识自适应融入到聚类过程中,以提升聚类性能.算法首先生成图像的超像素,计算像素对该超像素的贡献度,以此计算该超像素的区域隶属度函数;然后根据像素所属超像素是否具有主标签,选择像素级隶属度函数或区域级隶属度函数计算该像素的点对先验概率,以加强分割结果的区域一致性;其中,使用区域隶属度函数将引导聚类优化的方向,因此在迭代过程中去除未被使用的标签;最后迭代终止获得图像的分割结果.实验结果表明,相对于比较算法,本文算法的分割性能有显著提升.     

SAR图像海岸线分割的超像素合并方法

由于SAR图像固有的相干斑噪声和海陆交界处复杂的地形影响,利用区域合并方法在进行SAR图像的海岸线提取过程中很容易出现误合并。为解决SAR图像海岸线分割中单一分割尺度造成的误分割问题,提出基于SLIC超像素的SAR图像海岸线分割算法,超像素分割后再利用改进的融合光谱和纹理信息的合并代价(CT-Model)进行合并,最后将海陆交界处的海岸线显示用来进行分割效果对比。实验结果表明,改进后的合并准则在SAR图像的海岸线分割上具有更好的精确度。     

基于波段分组的高光谱图像无损压缩

高光谱图像海量数据给存储和传输带来极大困难,必须对其进行有效压缩。针对高光谱图像不同频谱波段间相关性不同的特点,提出一种基于波段分组的高光谱图像无损压缩算法。为了降低波段排序算法的计算量,根据相邻波段相关性大小预先进行分组,采用最佳后向排序算法对各组波段进行重新排序。在当前波段和参考波段中选取具有相同空间位置的邻域结构,在最小二乘准则下,利用邻域像素对当前预测像素进行最优谱间预测。参考波段和预测残差数据进行JPEG-LS压缩。对OMIS-I型高光谱图像进行实验的结果表明,与基于多波段预测算法相比,该算法可进一步降低压缩后的平均比特率。     

改进U-Net网络的接地网图像超像素分割北大核心CSCD

研究基于改进U-Net网络的接地网图像超像素分割方法,提升红外图像超像素分割效果。通过主成分分析法降维处理接地网腐蚀红外图像;利用Turbopixel超像素分割法分割降维后的红外图像,获取数个超像素区域;在全卷积U-Net网络内添加可变形卷积与重构上采样卷积,并利用反向传播算法,优化网络参数,建立改进的全卷积U-Net网络结构;在改进的全卷积U-Net网络内分割获取的数个超像素区域,输出红外图像超像素自动分割结果。实验证明:该方法可有效降维处理接地网腐蚀红外图像,实现红外图像超像素分割,分割后的红外图像边界清晰;在不同分辨率时,该方法的Dice相似性系数较高、Hausdorff距离较低,具备较高的红外图像超像素分割精度。     

基于超声图像的自适应谱聚类方法研究

为精确提取超声肿瘤图像的肿瘤区域,基于分裂合并思想,结合自协调谱聚类方法,提出一种基于超声图像的自适应谱聚类方法。该方法在分裂阶段用SLIC算法将图像分割成超像素,根据肿瘤区域和背景区域的纹理特征差异选取合适的纹理特征,在合并阶段用自协调谱聚类算法自动确定谱聚类数目,聚出肿瘤区域,并用先验知识提取分割结果中的肿瘤区域。将该算法提取的肿瘤区域和人工分割的肿瘤区域比较,准确度达到93. 41%,结果比较准确。