基于深度置信网络Otsu混合模型的自动云检测算法

地球表面一半以上被云覆盖,卫星遥感图像中的云检测主要是人工检测识别或者半自动化方法,依赖人工干预,效率不高,难以满足实时或准实时应用的需要。为了提高卫星遥感数据的可用性,基于深度置信网络（DBN）和最大类间方差法,提出一种自动云检测算法——DOHM。该算法采用自适应阈值代替人工标定阈值,实现云检测的全自动化,将云检测的正确率提高到95%以上;DOHM算法选取了维度为9的特征向量作为检测网络的输入,输入特征向量的多样性,有利于网络更全面有效地捕捉到云的特点。     

一种基于光谱角原理的多光谱遥感图像云检测算法

为了满足遥感卫星实时云检测要求,提出了一种基于光谱角的云检测算法。首先在多光谱谱段构成的欧式空间中构造参考云矢量;然后计算图像中各像元矢量与参考云矢量的光谱角,对光谱角进行高斯滤波生成云掩膜;最后计算得到图像中云量百分比。利用该算法对156景人工标注过的Land Sat-7有云图像进行云检测,结果表明本文算法云检测整体精度能到达83.6%,平均执行速度为360 ms。本文算法原理简单,执行速度快,检测效果好,具有星上实时应用潜力。     

基于生成对抗网络的遥感图像去云算法

计算机视觉中的许多问题可以抽象为将输入图像“转换”成对应的输出图像,图像转换算法是许多计算机视觉问题的通用解决方案,例如语义分割、风格转换等。本文将以遥感图像去云作为图像转换的特例,研究基于生成对抗网络的图像转换算法。提出基于残差模块的生成模型可以对单幅遥感图像进行厚云和薄云的去除;同时提出的多尺度判别网络以及VGG损失函数,有效地解决了复杂场景的云雾遮挡问题。实验结果表明,本文提出的图像转换算法在遥感图像薄云数据集上峰值信噪比提升了1.64 dB,在厚云数据集上峰值信噪比提升了1.92 dB,同时生成的无云遥感图像和真实的无云图像具有较高的结构相似性。     

基于稠密残差网络的多序列卫星图像去云

遥感影像中最常见的问题是云层污染,它会导致图像信息缺失,降低遥感数据的可用性。针对该问题,提出了一种基于稠密残差网络的多序列卫星图像去云算法。首先,该网络使用多序列的有云卫星图像作为输入,能为网络提供更多的时序特征信息,提升去云效果;其次,在网络中段使用稠密残差层,以保证卷积层之间最大程度地传递和使用特征信息,让生成的修复图像整体结构合理、边缘细节更加清晰;最后,使用像素上采样来增强空间信息的利用,提升修复效果。该方法在欧洲"哨兵-2"遥感卫星图像数据集上进行验证,峰值信噪比和结构相似度指标为27.59和0.854 0,两项指标均超过了该数据集的原处理方法STGAN,提升了遥感图像去云的效果。     

面向卫星在轨实时处理的遥感视频动目标提取算法

针对现有动目标检测算法应用于卫星视频存在较多伪运动误检且难以在轨实时运行,同时短程跟踪算法难以寻回丢失目标的问题,提出一种卫星在轨实时提取运动目标算法.面向运动区域设计图像分类算法以优化运动检测结果,准确筛选动目标;用短程跟踪代替逐帧检测,以降低整体算法复杂度,并设计多特征融合与时空约束的重识别机制关联短程轨迹,应对跟...     

基于云模型的图像区域分割方法

基于区域的图像分割方法由于其高效、稳健的特点成为自动或半自动图像分割方法的研究热点之一。针对区域分割方法中存在的不确定性问题,提出了一种基于云模型的区域分割方法。首先以云变换为基础确定了区域生长过程中的生长准则,然后以逆向云算法实现分割区域由定量的像素集合到定性的云概念的转换过程,最后以云综合算法为基础将相邻区域进行合并,实现了基于区域的不确定性图像分割。两组图像分割实验表明该方法可以准确地分割出目标,并优于传统的图像分割算法。     

高分辨率遥感影像中的云阴影去除

文章提出了一种人机交互的半自动云阴影去除算法。首先通过人机交互半自动方式将图像分割为云区域、阴影区域、清晰地物区域以及过渡区域四个部分,然后通过将云阴影区域的直方图映射到清晰区域来对阴影区域灰度进行补偿,最后对边界进行后处理得到一幅过渡平滑的去除了云阴影的图像。实验结果表明,该方法对高分辨率遥感影像中的云阴影去除是有效的。     

基于极小误差阈值分割的舰船自动检测方法

针对中、高分辨率(0.6m ~5m)可见光卫星遥感图像，提出了一种基于极小误差分割的海上舰船自动检测算法，该方法利用自适应定向正交投影的高斯分解法，拟合海洋区域直方图，采用改进的信息熵极小误差分割算法，确定分割阈值。对于候选舰船目标采用基于多判据的目标检测思想检测舰船，对100多幅可见光图像进行了试验。结果表明，该方法能够自动、快速、准确地检测图像中的舰船，具有较高的检测能力。     

新型云区域检测算法

为了更加精确地检测出遥感图像中云区域的边界及细节信息,提出了将最小交叉熵和形态学相结合的方法来对遥感图像进行云区域检测。从遥感图像的灰度特征出发,通过最小交叉熵准则选取最优的阈值来检测图像中的云区域,再通过形态学的开运算,消除与云区域不相连或者被误判的小的光亮的地物信息,最后在彩色遥感图像上勾勒出云区域的边界。实验结果表明,该算法简单快速,能够很好地区分出云区域和下垫面,并且能够准确地对云区域边界细节信息做出判断。     

视频监控中的一种快速人脸定位方法

根据视频监控应用的特点,结合视频图像的时域连续特性和人脸肤色特征,提出了一种应用十视频监控的快速人脸定位方法。该方法首先通过对称差分算法,提取运动区域;然后基于BP(back-error-propagation,误差反传)神经网络的肤色分割算法,对运动区域进行肤色检测,最后,经过进一步的候选人脸区域验证,定位图像中的人脸。实验结果表明,提出的方法实现简单、检测速度怏、误检率低,适合实时视频监控系统应用。     

MODIS图象的云检测及分析

云一直是遥感图象处理、图象分析的一大障碍.为了解决这一问题,试图探讨利用中分辨率成像光谱仪MODIS检测云的方法,该方法充分考虑到MODIS数据具有36个光谱通道,特别是红外波段细分的特点,先是基于云的波谱特性采用多光谱综合法、红外差值法及指数法来对MODIS图象上的云点进行检测,鉴于这些方法有一定的局限性,因而还运用了一种基于空间结构分析和神经网络的云自动检测算法;最后将各种方法的云检测结果进行相互映证和对照分析,结果表明,这些方法检测到的云互相吻合,说明利用MODIS图象可成功地检测云点像元.这不仅为云的去除奠定了良好基础,而且也可以提高图象识别、图象分类及图象反演的精度.     

基于面向对象方法的白天雾检测

通过遥感技术进行雾检测的难点在于云和雾的分离,传统的基于像素的雾检测方法只考虑到云和雾的光谱信息,但是云和雾的光谱信息极为相似,不易区分。本文提出一种基于面向对象的白天雾检测方法,首先从遥感影像中提取云雾目标,然后对云雾目标进行分割,最后选取云雾分离的特征参数,完成对雾区的检测。试验结果显示,相对于传统的基于像素光谱信息的多层次阈值法,本文提出的基于对象的雾检测方法相对于传统方法在检测效果上有较大的提高。     

Logistic回归模型在卫星云图云检测中的应用

云的自动检测和分类识别是所有卫星遥感资料应用的第一个步骤。基于Logistic回归模型的云图处理方法被用于FY-2C卫星云图的处理。利用逐步回归方法对云图的灰度及纹理特征进行提取,并计算出每个特征的回归系数;利用提取的特征进行云检测实验。将实验结果与地面观测资料进行对比,表明Logistic回归模型对云图处理是有效的,并且与传统的动态阈值分割方法相比,云检测的效果更好。     

基于HSV色彩空间的MODIS云检测算法研究

云是一种自然现象,广泛、高频、不规律地出现在地球上空,因此云也经常在卫星影像上有所体现。在遥感影像中,云覆盖在很大程度上降低了数据的质量和利用率。云检测是进行遥感数据处理与分析的基础和必要环节,因此准确地提取云区所在位置是一个非常有意义的研究课题。提出基于HSV色彩空间的MODIS云检测算法,首次将HSV色彩空间引入云检测领域,提出的算法以云与其他地物的自身光谱特性和光谱差异为理论基础,以色彩空间HSV正变换为数学基础,将MODIS波段1、6和26的假彩色合成影像进行HSV正变换,对获得的色调值（H）进行简单的、客观的阈值限定,获得最后的云检测效果。该算法具有精度高、简单可行、客观性强和计算速度快等特点,适用于不同的下垫面和季节,云检测效果理想。     

卫星遥感及图像处理平台发展

航天科技是国家综合国力和科技实力的重要体现,而卫星遥感则是航天科技转化为生产力最直接、最现实的途径之一。遥感数据获取与分发、数据处理与信息提取是卫星遥感应用的两个基本步骤。随着国家民用空间基础设施规划中的遥感卫星体系稳步推进,以及商业卫星遥感的蓬勃发展,我国的卫星遥感数据获取能力呈现质量齐升之势。但同时,作为卫星遥感应用的基础设施和关键工具,遥感图像处理系统平台逐渐成为制约自主卫星数据应用和空间信息业务发展的重要因素之一。本文围绕卫星遥感对地观测主题,从卫星遥感数据获取能力、卫星遥感数据处理系统平台两方面,对国内外现状进行综述,在此基础上分析了卫星遥感的发展趋势。     

一种基于Hadoop的高分辨率遥感图像处理方法

随着海量、多源的高分辨率遥感数据的获取,耗时较多、效率低下的传统处理方式已经不能满足用户需求。针对上述问题,提出了一种基于云计算的高分遥感数据处理框架,利用Hadoop技术设计和改进了Meanshift图像边缘分割算法,并在Hadoop环境下进行了仿真实验。实验结果表明,在Hadoop环境下的高分辨率卫星图像数据处理速度有了明显的改善。     

极轨气象卫星图像的云自动检测方法研究

图像上云的存在给遥感图像的处理与分析带来了不便。本文探讨了利用极轨气象卫星图像可见光波段的反射率和热红外波段的亮温信息进行云自动检测的方法。该方法在可见光波段是否有效判断的基础上,进行图像水陆区域划分,然后对不同图像、不同波段的水域和陆域分别设定合理的阈值,实现了云自动检测目的。试验结果表明,该方法能够取得较高的云检测精度。