基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域，运用阚值分割算法完成初步的图像区域分割；然后利用形态学运算进行精细化处理，结合提出的判断准则，通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取；最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取

提出了一种基于数学形态学的遥感图像多感兴趣区域提取算法。首先通过形态学运算强化特定结构的多个目标区域,运用阈值分割算法完成初步的图像区域分割;然后利用形态学运算进行精细化处理,结合提出的判断准则,通过人工交互完成了多感兴趣区域的提取;最后利用形态梯度的算法探测出感兴趣区域的边缘。实验结果表明该方法能够快速有效地分割提取出遥感图像中的多个感兴趣区域。     

基于视觉注意的医学图像感兴趣区域提取*

提出一种基于视觉注意机制的医学图像感兴趣区域提取方法。受生物学启发,该方法模仿人类自下而上的视觉选择性注意过程,通过计算图像中每个像素的全局对比度,构造相应的显著图,并根据显著图,检测出图像中的显著区域。利用多幅医学图像对本方法进行评估,结果表明,该方法能够快速、精确地提取图像中的感兴趣区域,在提取结果和运算速度上均取得了令人满意的效果。     

一种基于SPIHT算法的感兴趣区域编码新方法

在研究JPEG2000中的感兴趣区域(ROI)编码算法优缺点的基础上,结合嵌入式编码理论和人眼视觉特性,利用等级树分集(SPIHT)编码算法的特性,提出了一种高效的ROI编码方法,压缩后的码流具有嵌入式特点,支持渐进传输.实验结果表明:尽管在低码率下,该算法整体峰值信噪比较低,但主观视觉效果明显好于SPIHT算法,结果令人满意.     

采用旋转校正的指静脉图像感兴趣区域提取方法

针对静脉图像采样过程中存在的旋转、平移等非线性因素造成手指静脉图像定位困难的问题,考虑图像非接触式采集特点,提出一种采用旋转校正的手指静脉图像感兴趣区域提取方法.首先对读入的手指静脉图像采用Kapur熵阈值法分割出手指区域,再依据图像的质心对图像进行旋转校正,最后根据图像中每列像素竖直方向上的投影值和手指区域的边缘轮廓,确定出感兴趣区域的位置.实验结果表明,该方法能够准确地提取出静脉图像的感兴趣区域,有效地提高识别系统的性能.     

一种用细胞神经网提取遥感图像边缘的新方法*

针对灰度遥感图像具有噪声多、图像亮度均匀、边缘模糊等特点,提出了基于细胞神经网遥感图像边缘检测的新方法。该算法主要是利用细胞神经网先后对遥感图像进行图像滤波、灰度阈值化、膨胀腐蚀、边缘检测等模板操作。实验结果表明,与传统的Sobel和Canny边缘检测算法相比,本算法不仅能有效地去除噪声对边缘检测的影响,而且能够快速完整地提取图像边缘。     

基于小波变换和数学形态学的遥感图像人工建筑区提取

为了快速定位中高分辨率可见光遥感图像中的人工建筑目标,一般需要先对目标进行粗定位,提取人工建筑区域。根据遥感图像中的不同地貌具有不同的频谱特性,人工建筑区相对其他区域具有较高的频率,提出了基于小波变换和数学形态学的遥感图像人工建筑区提取算法。该算法先对遥感图像进行小波变换,将不同地貌的信息转换到不同频带,再对高频信息进行融合,并将融合后的高频信息中幅度变化剧烈的区域看作"山峰",变化平稳的区域看作"盆地",最后采用形态学重建的方法提取人工建筑区,实验结果表明,该算法具有快速性和准确性的特点。     

遥感图像中船只目标区域的分割方法

针对高分辨率遥感海面图像中的船只检测问题,提出一种新的区域分割方法。该方法利用小波变换得到适合分形分析的一定尺度的频谱信息,针对图像特点采用改进的差分盒维计算方法进行区域分割,根据小波变换的尺度映射关系将得到的目标区域映射到原图的相应区域,同时利用分维数的特点进行更细致的分割。实验结果证明了该方法的有效性。     

区域特征动态加权的IHS小波遥感图像融合

研究传统的IHS变换、小波变换和两者结合的图像融合方法,提出一种区域多元特征动态加权的IHS小波遥感图像融合算法。结合IHS变换和小波变换的优点,对匹配后的新全色分量和IHS变换后多光谱图像的亮度分量,采用多元特征动态加权法进行小波融合。实验结果表明,与传统融合算法相比,该算法在空间细节增强和光谱信息保持方面性能较优。     

基于区域特性选择的遥感图像融合方法

提出了一种新的遥感图像融合方法,其基本思想是首先对多光谱遥感图像(MS)进行IHS变换得到IHS色彩空间的I、H、S分量;然后将高分辨率全色图像和MS的I分量进行3层小波变换,并采取基于区域特性选择的融合算子对小波系数进行选择,然后经小波逆变换重构得到新的强度分量I;′最后将I′、H、S进行IHS逆变换得到融合后的图像。此外,文中引入了相关系数,相对平均光谱误差指数(RASE),相对整体维数综合误差(ERGAS)对融合图像的光谱质量进行评价,使用将融合图像与高分辨率全色图像分别经过拉普拉斯滤波器的滤波以提取细节信息,然后计算相关系数的方法对融合图像的空间细节质量进行评价。实验结果表明,本文算法在光谱质量的改善方面明显优于IHS及一些经典的小波变换遥感图像融合算法。     

基于自顶向下视觉注意的遥感影像目标检测

针对遥感影像数据量大、背景复杂、目标自身信息不足等问题,提出一种基于自顶向下视觉注意的遥感影像目标检测方法。根据目标外观线索优先选择与其特征相符的图像区域,以提高目标检测的效率,依据上下文线索将搜索集中在最可能出现目标的环境区域,以保证目标检测的可靠性。实验结果证明,该方法能提高目标检测的效率和正确率。     

基于对象的遥感影像道路提取

根据高分辨率遥感影像道路网络的特点,提出一种基于对象的道路提取算法.首先根据道路的局部光谱特性和几何特性,使用图像分割和边缘提取算法对图像进行预处理.然后,根据贝叶斯理论,基于道路的全局几何特性和拓扑特性,建立网络的数学模型,将网络提取问题转化为全局优化问题,使用可逆跳跃马尔可夫链蒙特卡罗算法求取全局最优网络.实验结果表明,该方法充分利用了道路的各种特性,可以有效地从遥感图像中提取出道路,具有较高的精度和实用性.     

基于双注意力机制的遥感图像目标检测

针对遥感图像在复杂背景下小目标检测精度较低的问题,提出一种基于双注意力机制模型的SSD检测算法。该算法在前端特征提取网络中引入双注意力机制模型,强化低层特征图中小目标的有效特征信息并抑制冗余的语义信息,实现自适应特征学习;并在空间注意力模型中引入空洞卷积,保证卷积核感受野的同时减少了网络参数。引入Focal loss损失函数作为改进算法的分类损失函数,改善网络在训练过程中样本失衡的问题,增加正样本与难样本在训练时的权重比例,提升算法的检测性能。对遥感图像数据集NWPU VHR-10进行检测的结果表明,本文的改进算法在保证检测速度的同时提高了检测精度。与传统SSD算法相比,改进SSD算法的mAP提高了2.25个百分点,达到79.65%。     

基于注意力及生成对抗网络的遥感影像目标检测

针对传统目标检测算法在环境多变、背景复杂、目标聚集、小目标过多的航空遥感影像目标检测上效果不理想的问题, 本文提出了一种基于注意力机制及生成对抗网络的遥感影像目标检测模型Attention-GAN-Mask R-CNN. 该模型将注意力、生成对抗网络和Mask R-CNN结合起来, 用以解决遥感影像目标检测中存在的问题. 实验结果表明, 在复杂的遥感影像数据集中, 该方法提升了目标检测的效率和准确率.     

改进视皮层视觉机制的视觉注意力模型

人类的视觉注意机制是人类大脑感知事物的最直接的功能。提出了一种基于视皮层视觉机制的生物激励注意模型。利用HMAX(hierarchical maximization)模型的四层机制中的C1细胞单元图,构造独立成分分析(independent component analysis,ICA)滤波器组,进一步利用对尺度、平移等均具有不变性的C2细胞特征,以及香农熵理论,共同构造用于视觉显著性区域检测的测度。在心理学实验的自然场景图像以及心理学刺激模式上的结果表明,该方法与传统方法相比,更符合人眼的感知特性,从而进一步验证了该方法的有效性和准确性。     

基于视觉注意的遥感图像森林植被纹理分割

树冠作为遥感图像森林植被的典型纹理单元,具有突出的结构纹理特征,但现有分割方法较少利用此类结构纹理进行分割。为此,提出一种基于视觉注意机制的遥感图像森林植被纹理分割方法。将遥感图像中树冠的形状和结构作为视觉注意目标,通过纹理滤波增强树冠纹理,使用特定的多尺度树冠显著图圆盘(SID)模型标记树冠,并将各个多尺度树冠SID作为种子,设计改进的区域生长方法分割森林植被区域。实验结果表明,该方法能够准确标记多数典型树冠,有效提高森林植被区域的分割精度。     

基于视觉选择性注意机制的目标检测的研究

视觉选择性注意模型的应用是当今认知信息处理领域的研究热点。根据人类视觉感知理论,在介绍具有代表性的视觉注意模型（Itti模型）的基础上,在特征提取的初级阶段引入新的低层视觉特征,形成一种新的引导注意的显著图,从而实现较为准确的目标检测。结果证明该方法在一定程度上避免了漏检测现象的发生,使得注意区域更能接近生物视觉系统的实际。     

基于ROI的压缩域多谱段遥感图像的检索

根据JPEG2000对感兴趣区域优先编码,以及感兴趣区域的形状可随意选取的特点,提出了一种在JPEG2000压缩码流不完全解码的情况下,实现多谱段遥感图像感兴趣目标的检索方法,该方法利用了遥感图像的性质,根据例子图像的谱特征对感兴趣区域的内容进行分析,并设计了一套相似性度量的方法。实验结果表明,此方法有较理想的图像检索效果和很高的检索效率,解决了应用上对实时性的高要求与遥感图像库数据海量性之间的矛盾。