静止卫星图像热带气旋云系自动识别

热带气旋对我国东南沿海地区国民经济和人民生命财产威胁巨大,静止卫星云图是热带气旋实时监测的主要数据源。热带气旋在卫星云图上的纹理特征与其它云系相似度高,为气旋云系的自动准确提取带来困难。本文在矢量矩概念的基础上,提出了旋转系数的概念来表征热带气旋的形态本质特征从而实现热带气旋的自动识别。建立了基于静止卫星图像,运用最大类间方差法确定目标云系分割阈值,结合云系面积和亮温分布特性,利用旋转系数进行热带气旋云系自动识别的方法流程。以1211台风海葵为例,在台风生成发展期、成熟期以及消亡期内,进行了改进前后方法识别率的对比实验,统计发现改进方法的识别率分别为76%、95%、78%,均高于原始方法的59%、90%、63%。实验表明改进方法分割的热带气旋云系更为完整,对各阶段的热带气旋云系识别率均更高。     

基于模糊C均值聚类和统计特性的医学图象检索

本文提出了一种基于灰度、形状和纹理特征的医学图象检索方法.图象被模糊C均值聚类算法预先分割成互相不重叠的子图象,然后对这些子图象分别提取特征,从而获得整幅图象的特征向量.分割后的各子图象和均方差特征描述了原图象的灰度分布情况,二值化后的7个不变矩和7个纹理特征描述了图象的形状和纹理信息.实验结果表明,该算法能够比较有效地应用于基于内容的医学图象检索中,在查全率和查准率上都优于实验中其他两种方法.     

基于流线纹理合成的2D矢量场可视化

针对科学试验数据可视化问题,提出了一种2D矢量场可视化的方法－流线纹理合成方法,即通过将1D纹理映射到流线上,再利用流线纹理来合成可视化图象,因为移动1D纹理很容易形成矢量场动画。该方法是利用局部区域内流线的近似平行性,首先依据临界点来设定流线宽度,然后把流线绘制成多条平行流线,再分别将多条不同的1D纹理映射到流线上,从而能够加快计算。实际结果表明,由于流线纹理合成的纹理图象上清楚地显示了流线,因而反映了矢量场的方向信息,同时,该方法计算速度快,可以达到交互可视化的要求。     

一种新的基于局部傅立叶级数的纹理描述子

纹理分析在图象分析和模式识别中起着非常重要的作用,而纹理描述又是其中一个基础的研究课题。由于均匀纹理其局部的灰度分布与空间关系在整体上具有周期性,因此可以用这种局部信息来很好地刻划不同纹理的差异。为了获得良好的纹理分类效果,利用象素点八近邻灰度之间的空间相关性,提出了用八近邻的傅立叶级数作为纹理刻划的新方法。该方法视象素点的八近邻为周期列,并首先通过计算其傅立叶级数,进而来得到整幅图象的局部傅立叶级数图,然后将通过对该傅立叶级数图幅值进行量化而获得的直方图作为纹理描述子（该纹理描述子具有平移旋转不变性）;最后用13种Brodatz纹理来进行分类。实验结果表明,该描述子具有良好的分类能力。     

基于纹理和区域特征的台风卫星云图分割方法

在利用GMS红外卫星云图进行无眼台风自动定位方法的研究中,台风云系的分割是处理中关键的一步,文章提出了一种基于纹理和区域特征的台风云系分割方法。首先利用图像的分形维数和灰度特征对台风云系中的密蔽云区进行有效的识别后,然后启动基于区域约束的区域生长计算得到台风云系。     

基于多尺度方向分解的纹理特征提取方法研究

为了有效提取图像的纹理特征,充分利用纹理的方向性以及纹理在不同方向具有不同频率成分这两个特性,提出了基于多尺度方向分解的纹理特征提取方法.首先根据Rado n变换的方法检测纹理方向,Rado n变换各角度投影向量方差的二阶导数最小值对应的投影角度即为纹理方向.然后根据得到的图像纹理方向信息,利用可控金字塔将图像沿纹理方向进行三个尺度的分解,得到纹理方向上图像的多尺度子带图像.最后以三个尺度子带图像的Legendre矩和Zernike矩作为图像的纹理特征.分别在Brodatz和VisTex数据集上进行实验验证,与其他方法的对比结果表明,采用多尺度分解的方法提取纹理,用于纹理图像识别时,识别准确率高,抗噪声能力强.     

一种纹理图象分类方法的研究

提出了一种基于矢量量化的纹理分类方法,通过矢量量化的方法生成原始图象的符号图象,并生成这个符号图象的共生矩阵,行家和共生矩阵的４个数字特征构成原始图象的纹理特征向量,使用２个特征向量之间的矩离作为匹配的标准,可以实现对纹理图象进行快速匹配分类。     

融合全局和局部描述的图像检索方法

针对基于内容的图像检索中全局描述缺乏空间位置信息及局部描述面临图像分割的问题,提出了一种基于全局颜色特征和局部Gabor小波纹理特征的图像检索方法.在整幅图上提取MPEG-7主颜色描述算子作为全局描述.将图像划分为5个有重叠的子区域,提取Gabor纹理特征与颜色矩构成局部描述,提出了改进的豪斯多夫距离并将其应用在局部描述的整体匹配中,克服了因图像的平移、旋转而造成检索率低的问题.融合全局相似度和局部相似度获得最终相似度.基于Corel数据库的实验结果表明了该方法的有效性.     

基于PDTDFB变换的彩色纹理图像检索

为提高纹理图像的检索效率,提出一种基于统计模型的纹理特征提取方法.采用金字塔对偶树方向滤波器组实现图像变换,利用Gamma分布对方向子带系数进行建模,通过矩估计方法得到分布参数,并作为纹理检索的特征,使用改进的KL距离度量相似性.在VisTex彩色纹理图像数据库上的检索结果表明,与DT-CWT小波变换相比,该方法的平均检索率较高.     

基于树状小波分解的纹理图象检索

针对图象检索应具有简单、快速、有效等要求,提出了一种采用树状小波分解特征的纹理图象检索方法,该方法可以在相应的能量准则下,自适应地对图象进行了带分解,同时可利用小波函数分解的多分辨率与多方向特性,来形成能够在一定程度上对图象进行精确描述的特征矢量;在此基础上,又采用基于图象特征值的主分量分析方法,有效降低了特征矢量的维数;另外,基于用户需求的分层检索,还满足了用户不同层次的需求。实验结果表明,该算法快速,有效,具有较强的应用价值。     

一种新型的空域SAR图像相干斑抑制方法

为了有效抑制SAR强度图像中的相干斑噪声,提出一种改进Sigma滤波并结合Gamma MAP滤波的空域相干斑抑制方法。首先利用阈值判断法判断并保留强点目标,然后结合SAR图像分布模型和MMSE准则判断Sigma区间,其中可以根据图像局部统计特性自适应调整窗口尺寸,最后选择Sigma区间内像素进行Gamma MAP滤波。实验结果表明:对于星载和机载SAR图像,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法较其他常用的空域相干斑抑制方法具有明显的优越性,能极大地提高SAR图像判读和目标识别能力。     

基于图像纹理自适应的边缘检测算法

通过对图像进行Fourier分析,获取能够表达图像纹理的能量谱,进而定义能量谱的环特征和楔特征.环特征可以描述纹理的粗细,楔特征可以描述纹理的方向,以这两个特征值作为边缘检测模板选择的依据,使边缘检测具有纹理自适应能力.实验表明,该算法边缘检测精确,抗干扰能力强.     

融合小波变换与改进PCNN的图像增强算法研究

为了解决方向对纹理图像细节增强的限制问题,提出一种融合小波变换与改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像增强算法。该算法首先对图像进行二维离散小波变换,提取图像的高频分量图。然后将图像像素的局部梯度值作为链接强度系数,在动态阈值函数中加入侧抑制信号来改进脉冲耦合神经网络;并用改进的脉冲耦合神经网络对高频分量图进行增强。最后使用中值滤波对小波重构后的图像进行非线性平滑,实现纹理图像细节的增强。实验结果表明,该算法能够有效地减少图像细节增强时方向的限制。增强后,纹理图像的细节更加丰富,整体对比度也有一定的提高。     

强噪声下改进Canny算法的边缘检测

针对传统边缘检测算法抗噪性较差、易受噪声影响、误判率高和漏判等问题,提出一种强噪声环境下对传统Canny边缘检测算法的改进算法。该算法选用平滑聚类滤波取代高斯滤波对受噪声图像进行预处理;对滤波窗口内的像素点进行噪声检测,根据检测到的噪声点个数自适应调整滤波窗口的大小,改变窗口中各信息的输出,为图像中的重要信息赋予较大的权值,实现降低噪声影响的同时防止重要信息被过滤;极大值抑制阶段在3×3邻域内使用Sobel算子,额外加入45°、135°方向计算梯度幅值和方向,更全面地检测细节信息;针对图像的灰度变化使用平均方差来计算高阈值。仿真结果表明,在高斯噪声和椒盐噪声的混合强噪声干扰下,该算法得到的边缘提取结果明显优于传统算法得到的结果。     

基于多频稀疏噪声的流场运动方向可视化算法

针对现有流场可视化算法存在的矢量场运动指向二义性以及缺乏对矢量场速率区分等问题进行了研究,提出了一种基于多频稀疏噪声纹理的改进线积分卷积算法,用来提高流场可视化后的信息表达效果。该方法首先根据矢量场速率量级的大小划分频率不同的噪声群,并合成适用于该向量场的特定多频噪声纹理;然后使用斜坡卷积核根据向量场流线对噪声纹理进行卷积;最后生成一幅同时具有矢量场运动方向和运动速率信息的彩色图像。实验结果表明,该方法可以增强用户对流场流量大小和矢量场方向的感知效果,在大规模风场数据可视化的验证实验上取得了良好的可视化效果。     

改进的图像纹理检索方法在矿石识别中的应用

为了将图像纹理检索应用到某种矿石成分的识别中，在使用灰度共现矩阵和灰度行程统计矩阵进行特征提取的基础上，考虑到将纹理识别时的计算时间限制在一定范围内。提出了仅使用一个综合特征进行目标纹理检索的有效方法。实验结果表明，只要对按照欧氏距离定义的相似度进行匹配时，选取适当的相似度阈值，则该方法便能够获得满意的纹理识别结果。     

联合快舟一号影像纹理信息的城市土地覆盖分类

仅依靠光谱信息无法满足高分辨率遥感分类的应用需求,辅之以纹理特征信息进行分类,可提高影像分类精度。利用KZ\|1卫星影像和Landsat\|8卫星影像数据,基于面向对象的影像分割法和灰度共生矩阵纹理分析法对新疆石河子市局部城区进行了地表覆盖分类实验,将不同空间分辨率的全色影像纹理信息、光谱信息构成多种影像特征组合进行分类比较研究,以选择最佳的分类特征集。结果表明:KZ-1影像能为城市区域的土地覆盖分类提供丰富的纹理信息,面向对象的影像分割可较好地利用高分辨率数据的几何结构信息实现优化的影像分割,从而提高多光谱影像的分类精度,总体分类精度为90.06%,Kappa系数为87.93%,比单纯利用光谱信息分类的总体精度提高了8.02%,Kappa系数提高了9.65%,表明KZ\|1数据可为光谱分类提供丰富的纹理信息,从而提高城市区域的土地覆盖分类精度。     

基于统计模型预测截断的码率控制算法

针对JPEG2000存在大量计算冗余影响星载遥感图像压缩速度的问题,提出基于统计模型预测截断的遥感图像码率控制算法。建立统计模型预测最优率失真斜率阈值,并将其作为层一编码门限值,根据生成码流长度自适应调整该值,获得近似的最优斜率阈值,层二在该值基础上搜索最优率失真斜率阈值和最优截断点以实现码率控制。实验结果表明,目标码率为0.5 bpp时,在保证重构图像质量的前提下,减少了编码时间,相比JasPer减少了40%。