基于改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵的纹理图像检索算法

针对双树复小波变换缺少不同尺度纹理的空间分布特征的缺陷,提出了一种改进双树复小波和灰度-梯度共生矩阵相融合的纹理图像检索新算法。首先,该算法将图像进行非均匀分块,并对分块的图像进行双树复小波变换,以此增加不同尺度下的空间信息;其次,利用灰度-梯度共生矩阵提取4个统计量特征;然后, 融合 两种方法提取的纹理特征以得到图像检索的纹理特征;最后,用Canberra距离进行相似性度量并输出图像检索的结果。实验结果表明,该方法对纹理图像有较好的检索效果。     

双树复小波域共生矩阵的纹理特征提取方法

提取纹理特征一直是纹理分析的首要问题。提出一种双树复小波域共生矩阵的纹理特征提取方法。利用双树复小波对纹理图像进行多层分解所得的低频子带图像,计算不同方向的共生矩阵,提取图像纹理特征值。实验结果表明,该方法能有效提取出多尺度、多方向的纹理特征,并兼顾纹理局部随机性和整体规律性,所提取的纹理特征具有良好的聚类分离度和类内样本差异性。     

基于综合特征的纹理分割方法

针对灰度共生矩阵只能在单一尺度对纹理进行分析的不足,结合离散框架小波变换产生的尺度共生矩阵与梯度变换图像的灰度共生矩阵,提出了一种具有多尺度分析特性的综合纹理特征提取算法,并利用该特征对纹理图像进行分割.仿真实验结果表明:与基于单一尺度特征的纹理分割方法相比,本文提出的算法能够提高纹理边界定位准确性,减少区域内像素错分,取得了较好的分割效果.     

基于中值-游程共生矩阵的纹理特征提取

提出了一种基于中值-游程共生矩阵模型的纹理特征提取方法.该方法利用了图像的灰度信息和等灰度游程长度信息,通过计算图像的中值矩阵和游程矩阵,从而计算出中值-游程共生矩阵,来提取图像的特征.仿真结果表明,该方法能有效地分割出纹理图像上区域特性不同的纹理,且分割效果优于等灰度游程矩阵和灰度共生矩阵.     

遥感图像森林植被纹理的自适应滤波

基于纹理滤波的分割方法被广泛用于遥感图像森林植被分割。遥感图像中森林植被纹理的多样性使得固定参数的纹理滤波方法不能准确表达纹理的特征,导致分割精度不高。提出一种自动适应森林植被纹理的滤波方法,根据遥感图像中典型森林植被区域的纹理基础属性设置滤波参数,实现有针对性的纹理滤波处理。通过蓝噪声探测方法和灰度共生矩阵统计方法获取典型森林植被区域的纹理基元在尺度和灰度分布等方面的属性,结合森林植被纹理的先验知识设置纹理滤波参数,包括滤波器的窗口尺寸、方向、频率和强度以及用于表达纹理特征的局部谱直方图的积分窗口尺寸等。分割实验表明,该方法充分利用了图像中森林植被纹理的特点,纹理滤波表达的特征区分度更大。     

小波域多方向信息融合的纹理图像检索

由于能提供较多的方向信息,双树复小波变换在纹理图像检索中的检索率高于传统小波变换,但传统小波变换与双树复小波变换得到的方向子带不同。针对该问题,提出一种融合传统小波和双树复小波变换的一阶统计信息从而提取特征进行纹理图像检索的方法。对Brodatz图像库的仿真实验表明,该方法优于传统小波和双树复小波方法。     

遥感图像分类中的灰度自相关约束共生矩阵

提出了一种提取图像纹理特征的新方法。该方法把具有反映灰度空间相关性和连续性的自相关矩阵引入灰度共生矩阵,构造了灰度自相关约束共生矩阵,更好的描述了图像灰度空间的变化特征和纹理的结构特征。实验证明该方法可以有效地提高遥感图像分类的精度,使分类效果得到很大的改善。     

基于灰度共生矩阵纹理特征的SAR图像分割

同时考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,建立多分辨双Markov-GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及相应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。该方法用于一些高分辨SAR图像,其分割精度及分割边缘的平滑度均优于基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割。     

基于支持向量机技术的粮虫图像分类技术研究

介绍了支持向量机的基本思想,提出了一个基于支持向量机的粮虫模式识别系统。该系统先对粮虫图像进行小波边缘提取,根据灰度共生矩阵和局部统计方法提取小波分割后的图像纹理特征。最后利用支持向量机对粮虫图像进行分类。     

基于GLCM和Gabor纹理特征的手势识别算法

针对手势灰度图像的纹理特征富含手势类别信息的特点,提出一种基于融合GLCM(灰度共生矩阵)和Gabor小波变换提取手势图像空、频域纹理特征的手势识别方法。构建手势灰度图像的多方向共生矩阵,并计算多方向共生矩阵的特征参数来提取手势纹理的GLCM特征;通过手势灰度图像的Gabor小波变换来提取手势纹理的Gabor特征;对所提取的两种特征进行归一化处理后串联构建手势纹理特征向量;使用基于稀疏自动编码器和softmax分类器的深度堆栈自编码网络对构建的手势纹理特征向量进行分类识别。实验表明:该方法具有较高的识别率和较好的鲁棒性,对15种手势的平均识别率达到97.4%,能够满足人机交互对手势识别的要求。     

基于替换规则的对偶树复小波变换遥感影像融合*

针对对偶树复小波变换(DT-CWT)比离散小波变换具有更好的方向选择性、平移不变性,能更好地表征影像特征的优点,提出了基于替换规则的对偶树复小波变换遥感多光谱和全色影像融合算法。通过对IKONOS影像的实验表明,本方法比基于实数小波变换的融合方法和IHS变换法有优势,在保留了光谱特征的基础上,更好地提高了融合影像的清晰度,且方法简单高效。     

Supervised image segmentation using Q-Shift Dual-Tree Complex Wavelet Transform coefficients with a texton approach

In this study, we propose a simple and efficient texture-based algorithm for image segmentation. This method constitutes computing textons and bag of words (BOWs) learned by support vector machine (SVM) classifiers. Textons are composed of local magnitude coefficients that arise from the Q-Shift Dual-Tree Complex Wavelet Transform (DT-CWT) combined with color components. In keeping with the needs of our research context, which addresses land cover mapping from remote images, we use a few small texture patches at the training stage, where other supervised methods usually train fully representative textures. We accounted for the scale and rotation invariance issue of the textons, and three different invariance transforms were evaluated on DT-CWT-based features. The largest contribution of this study is the comparison of three classification schemes in the segmentation algorithm. Specifically, we designed a new scheme that was especially competitive and that uses several classifiers, with each classifier adapted to a specific size of analysis window in texton quantification and trained on a reduced data set by random selection. This configuration allows quick SVM convergence and an easy parallelization of the SVM-bank while maintaining a high segmentation accuracy. We compare classification results with textons made using the well-known maximum response filters bank and speed up robust features features as references. We show that DT-CWT textons provide better distinguishing features in the entire set of configurations tested. Benchmarks of our different method configurations were made over two substantial textured mosaic sets, each composed of 100 grey or color mosaics made up of Brodatz or VisTex textures. Lastly, when applied to remote sensing images, our method yields good region segmentation compared to the ENVI commercial software, which demonstrates that the method could be used to generate land cover maps and is suitable for various purposes in image segmentation.     

基于C#遥感图像处理方法的研究与实现

C#是一种最新的、面向对象的编程语言,因其具有精确简单的特点而逐渐被广泛使用。文章就采用C#语言进行编程,以灰度化和线性变换为例,实现了遥感图像处理的预期效果,不仅达到了增强图像目视效果,改善图像质量的目的,而且还使编程更加方便简单,易于操作,大大缩短了编程时间。     

基于人类视觉系统区域分裂的图割遥感图像分割算法研究

针对传统Normalized Cut(NC)在分割图像过程中实时性差的特点,提出一种使用人类视觉系统(HVS)区域分裂的图割方法.根据HVS特性用区域分裂算法将遥感图像分割成多个小区域,再结合各个小区域的灰度和空间信息从全局角度用NC方法在区域间进行划分,完成图像的最终分割.实验表明,相对于传统的NC方法,该算法在获得...     

基于对偶树复小波变换与PCA方法结合的图像变化检测算法研究

图像变化检测是遥感图像处理领域重要方向,大多数变化检测算法都存在算法复杂度高、抗噪性弱等缺陷,利用对偶树复小波变换的平移不变性与能提高方向分辨率的优点,把对偶树复小波变换运用于变化检测中,可以提高图像细节变化的检测和算法抗噪性。首先用对偶树复小波变换对图像进行尺度分解,把图像在每个尺度上分解成一个低通子图和六个方向的高通子图。然后运用PCA(主向量分析法）提取每个尺度与方向上的特征并降维,然后运用k均值算法将图像像素分成为变化与不变化两类,最后通过多尺度融合,得到变化检测图像。     

基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法

提出一种基于区域小波统计特征的遥感图像融合方法,对多光谱图像的I分量与直方图匹配后的高分辨率图像进行小波变换融 合。对分解后的低频分量采用加权平均的融合规则,高频分量则根据其区域的小波系数特征,采用基于区域方差匹配度的融合规则。对 SPOT多光谱图像和高分辨率图像进行融合实验,并利用信息熵和相关系数对融合结果进行客观评价与比较分析。仿真实验结果表明,基于区域小波统计特征的融合方法能达到较好的融合效果。     

基于GEPSO模型的面向对象遥感图像分类

针对演化算法的寻优能力,提出了基于GEPSO(GEP Optimized by PSO)模型的面向对象遥感图像分类方法.先对遥感图像进行分割,选择特征集,然后利用GEPSO算法为每类图像对象构造一个类中心.构造类中心的过程先利用GEP搜索一个次优解,再根据这个次优解利用PSO搜索最优解.实验结果表明,基于GEPSO模型的面向对象遥感图像分类方法具有较高的分类精度.     

基于深度多相似性哈希方法的遥感图像检索

哈希方法由于低存储、高效率的特性而被广泛应用于遥感图像检索领域。面向遥感图像检索任务的无监督哈希方法存在伪标签不可靠、图像对的训练权重相同以及图像检索精度较低等问题,为此,提出一种基于深度多相似性哈希（DMSH）的遥感图像检索方法。针对优化伪标签和训练关注度分别构建自适应伪标签模块（APLM）和成对结构信息模块（PSIM）。APLM采用K最近邻和核相似度来评估图像间的相似关系,实现伪标签的初始生成和在线校正。PSIM将图像对的多尺度结构相似度映射为训练关注度,为其分配不同的训练权重从而优化深度哈希学习。DMSH通过Swin Transformer骨干网络提取图像的高维特征,将基于语义相似矩阵的伪标签作为监督信息以训练深度网络,同时网络在两个基于不同相似度设计的模块上实现交替优化,充分挖掘图像间的多种相似信息进而生成具有高辨识力的哈希编码,实现遥感图像的高精度检索。实验结果表明,DMSH在EuroSAT和PatternNet数据集上的平均精度均值较对比方法分别提高0.8%～3.0%和9.8%～12.5%,其可以在遥感图像检索任务中取得更高的准确率。     

基于ETM＋遥感影像的图像融合技术比较研究

随着遥感技术的迅速发展,人们在对地物进行解译时对遥感数据的分辨率提出更高的要求。本文分别利用3种不同的图像融合技术对研究区的ETM＋遥感数据进行处理,使其空间分辨率提高了一倍,并对3种方法进行比较研究,得出一些有益的结论。     

基于图卷积网络的多标签遥感图像分类

由于遥感图像包含物体类别多样,单个语义类别标签无法全面地描述图像内容,而多标签图像分类任务更加具有挑战性.通过探索深度图卷积网络(GCN),解决了多标签遥感图像分类缺乏对标签语义信息相关性利用的问题,提出了一种新的基于图卷积的多标签遥感图像分类网络,它包含图像特征学习模块、基于图卷积网络的分类器学习模块和图像特征差异化模块三个部分.在公开多标签遥感数据集Planet和UCM上与相关模型进行对比,在多标签遥感图像分类任务上可以得到了较好的分类结果.该方法使用图卷积等模块将多标签图像分类方法应用到遥感领域,提高了模型分类能力,缩短了模型训练时间.