基于HIS变换的多源遥感影像融合方法研究

HIS变换法是根据人眼的视觉特性,把RGB彩色变换到HIS域,并且建立这样的假设,即亮度分量反映原图的亮度信息,色调分量和饱和度反映原图的彩色信息。这样亮度分量直接被高分辨率图像替换,融合效果就会具有较高的空间分辨率。     

序列图像的POCS超分辨率重建方法

为了有效地执行超分辨率算法,使其改善高分辨率图像的边缘质量,根据POCS算法的原理,给出了模拟-修正迭代超分辨率图像重建方法和具体实现步骤.针对重建的高分辨率图像中产生的边缘Gibbs现象,提出了一种抑制方法,该方法将中心在边缘像素的PSF与一个指数型权值函数相乘,使得修改的PSF系数沿着边缘正交的方向减小.利用模拟序列和实际序列对改进的POCS算法的有效性进行了验证.结果表明:该方法简单易行,能有效地保持边缘的特性,达到提高图像质量的目的.     

一种黑片图像亚像素边缘检测方法

为了提高黑片图像边缘检测的精度,提出了利用亚像素边缘检测技术来检测黑片图像的边缘.针对Zernike矩的亚像素边缘检测算法存在计算量大和边缘定位精度低等不足,利用Sobel算子对图像进行像素级边缘提取,然后利用改进的Zernike矩算子来检测黑片图像的亚像素边缘,为了防止Sobel算子遗漏可能的亚像素点,增加了一个搜索算法来提高检测的精度.实验结果表明,该方法测量精度高,定位精确,能够应用于黑片的在线检测.     

改进形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法

针对传统边缘检测算法存在定位精度低、对噪声敏感等缺点,提出一种基于形态学梯度的样条插值亚像素边缘检测方法。利用改进的数学形态学梯度算子进行边缘点的粗定位,再利用三次样条插值法对提取出的边缘图像进行插值运算,最后利用数学形态学细化算子将提取出的边缘进行细化,可有效地检测出图像边缘,实现亚像素边缘检测。实验结果表明,这种方法能准确地检测出边缘,优于传统的边缘检测方法。     

基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取

为实现遥感影像的水资源特征识别,需要对遥感影像中的地表水体边缘信息进行有效检测识别,提出了一种基于细化分割的遥感影像水体边缘轮廓提取识别方法。采用卫星遥感技术进行高分辨率遥感水陆场景图像成像,通过灰度像素增强技术进行遥感影像空间分辨率增强处理,在不同场景纹理中进行遥感影像空间像素特征重构,以中心像素的灰度值为阈值建立遥感影像陆地地物的空间结构特征辨识模型,采用细化分割方法进行遥感影像的水体边界点分割处理,采用形态学滤波方法进行遥感影像水体边缘轮廓检测过程中的细化分割和滤波,对水陆粗分离结果进行形态学闭运算处理,根据细化分割结果进行水体边界平滑处理,实现对遥感影像水体边缘轮廓的提取。仿真结果表明:采用该方法进行遥感影像水体边缘轮廓提取的精度较高,水体边界平滑性较好,轮廓特征的辨识度较高。     

一种基于改进SUSAN算子的钨矿初选算法

以改进SUSAN算子为核心的钨矿石初选算法是一种针对性较强的算法.此算法采用改进的SUSAN算子的边缘提取方法,利用形态学开运算估计背景,与原始图像全局灰度进行几何运算来减弱背景的复杂纹理和噪声对图像的影响,以此来改善目标边缘提取的效果,并结合SUSAN基于图像灰度相似性比较的边缘检测算法.它不需梯度的计算,具有算法简单、定位准确、抗噪声能力强等特点,提高了算法效率,实现二者的优势互补,提高图像边缘检测的效果.     

基于相位信息的人眼状态检测

为有效解决不同光照环境对人眼检测算法带来的诸多问题,提出一种基于相位信息的眼部状态检测算法,首先使用相位信息对眼部区域的边缘特征进行提取,然后依据垂直直方图统计二值化图像中白色像素数,最后设定合理阈值对人眼状态作出判断。实验结果表明,算法在保证识别正确率的同时对环境亮度变化具有较好的鲁棒性。     

最小二乘支持向量机的自适应数字水印算法

为了提高数字水印的安全性,提出了一种新的基于对比度掩蔽特性的数字水印算法. 根据人眼视觉系统（HVS）的视觉特性,人眼对于亮度信号（Y）的改变较色度信号（U、V）的改变更加敏感,在图像学国际标准CCIR601当中,图像YUV空间中的Y∶U∶V通常会取4∶2∶2. 首先引入对比度敏感函数模型,选择一些对比度函数值最大的子块,并升序排列;接着,对于前一半子块,使用最小二乘支持向量机建立图像邻域像素之间的关系模型;最后,通过动态地调整模型的输出值与中心像素值之间的大小关系,在另一半子块中实现水印的嵌入与提取. 同时,还利用粒子群算法优化了最小二乘支持向量机的超参数. 仿真实验表明,该数字水印算法具有着良好的不可感知性与鲁棒性,对一些常规的攻击操作也有着很强的抵抗能力.     

基于数学形态学的彩色图像边缘检测算法

传统的基于微分算子的边缘检测算法对噪声非常敏感,而基于数学形态学的边缘检测算法具有一定的抗噪声能力.图像边缘不仅由灰度突变产生,颜色或纹理发生突变也产生边.本文考虑了颜色对图像边缘的影响,把一种灰度图像形态学边缘检测算法推广到彩色图像,并与原文献形态学灰度图像边缘检测算法、传统的形态学边缘检测算法进行了比较,实验结果表明本文的算法抗噪声能力更强,提取的边缘更加清晰、完整.     

基于空间矩的视觉图像基元特征提取方法研究

建立了三级灰度图像边缘模型的空间矩算子。首先利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子定位速度快的特点,确定图像像素级边缘;然后在包含边缘点的邻域内利用空间矩进行边缘的亚像素定位,由Hough变换提取直线和椭圆边缘像素点;最后采用基于最小二乘原理的直线拟合边缘提取方法,得到亚像素级被检测直线和椭圆。对空间矩算子亚像素定位算法与像面直线和椭圆亚像素提取算法的有效性和精度进行了实验研究,实验结果表明,在测量速度相当的情况下,本文提出的算法具有较高的精度和稳定性。 更多还原     

一种改进边缘连接的Canny边缘检测算法

针对Canny边缘检测算法中需要手动设置固定阈值而出现边缘间断或伪边缘的问题,设计了一种基于边缘对比特征和边缘方向的边缘连接方法。该方法是基于视觉感知实验总结的一组边缘对比阈值数据比较强边缘点和待连接边缘点的对比特征判断其相似性,通过保持一定的边缘方向确保边缘连接方向的正确性,待连接点只有满足相似性且连接后新旧边缘方向一致,才能被连接为新边缘点。结果表明,改进边缘连接的Canny边缘检测算法具有很好的边缘连接能力,且能获取完整干净的边缘。     

基于CBERS-02B高分辨率遥感影像分割的最优尺度选取

高分辨遥感影像的信息提取对矿山的监测有着重要意义,影像分割是高分辨率遥感影像信息提取关键的一步．文中以赣州稀土矿山的高分辨率遥感影像为源数据,采用分形网络演化多尺度分割算法对高分辨率遥感影像进行分割,通过Robert算子的边缘提取结果计算分割参数获取分割尺度,并在此基础上设置不同分割尺度对影像进行分割,对比分析分割结果表明,沉淀池的最优分割尺度为35．最后利用分割质量值对分割结果进行评价分析,验证了试验结果的正确性．     

基于边缘检测和自动种子区域生长的图像分割算法

针对传统区域生长算法对噪声敏感和初始种子过度依赖的问题,提出一种基于边缘提取和自动区域生长相结合的分割算法,即先利用Canny算子对图像进行边缘提取,得到边缘像素点集,再利用灰度直方图从点集中选取自动种子点,结合平均相似度,采用区域生长法进行图像分割。该算法能够实现阈值和种子的自动选取,在传统算法中很难实现。实验结果表明该算法有效。     

基于支持向量回归的无参考屏幕内容图像质量评估

提出一种新的基于支持向量回归的无参考屏幕内容图像质量评估算法. 首先,利用高斯差分函数计算边缘图,通过边缘图提取边缘特征; 其次,通过局部归一化获得亮度图,根据亮度图统计亮度特征; 最后,利用支持向量回归算法将质量感知特征映射为主观分数. 在两个数据集上的实验结果表明,所提算法的性能优于大部分现有算法.     

基于Riesz变换的图像边缘检测

针对传统边缘检测算法易受光线变化影响的问题,提出一种基于Riesz变换空间下的相位一致性边缘检测方法。用Riesz变换替代Hilbert变换对图像进行处理,通过Riesz变换的不同尺度因子构造计算相位一致性所需要的变换空间,根据相位一致性计算方法在新的Riesz变换空间获得特征图像;使用非极大值抑制检测出图像边缘信息;与传统相位一致特征提取方法、2DLog-Gabor变换以及Canny边缘提取算法对比实验。仿真实验结果说明,该边缘检测方法在不均匀关照条件下可用于图像的边缘特征提取,相比在Hilbert变换空间下的相位一致特征提取方法运算速度快,算法可行有效。     

图像分形维数计算及其边缘提取

为提高遥感影像中地物边缘信息的提取精度,以离散分形布朗随机场（DFBR：DiscreteFractalBrownRandomfield）模型为依据,尝试设计并利用Matlab编程实现一种基于遥感影像单个像元的分形维数计算算法。该算法将影像的灰度空间映射成分形维数空间,然后在该空间进行变换和边缘检测。地物空间分布及其影纹结构边缘特征的差异,使计算分形维数所选窗口大小成为关键。选取研究区局部地段高空间分辨率遥感影像作为实验数据,通过计算不同窗口下像元分形维数,得到最佳边缘信息提取的计算窗口。实验结果表明,该算法在同类计算中更符合遥感数据的特点,提高了遥感影像地物边缘信息提取精度。     

基于小波变换的近红外图像特征提取方法

提出用二次样条小波对近红外数字图像进行特征边缘提取,与传统边缘检测算子进行比较,并在Windows 平台的VC ＋ ＋6.0集成开发环境下编程实现.实验结果显示,当目标对比度下降到一定程度时,常规算子无法提取出弱目标,利用二次样条小波变换能够将近红外图像中弱目标的特征边缘提取出来,效果较好,且算法简单,效率较高.     

融合Canny边缘检测技术的SAR图像改进滤波方法

5×5窗口的增强型Lee滤波方法能够有效抑制相干斑噪声,但边缘细节等纹理信息损失严重。针对增强型Lee滤波方法的这一缺点,结合边缘提取技术,提出改进的滤波方法。该算法首先对图像进行5×5窗口增强型Lee滤波处理,然后对图像使用Canny算子进行边缘纹理信息提取,最后将增强型Lee滤波后图像的边缘和纹理区域的像元值用边缘提取技术得到的结果进行取代。通过利用均值滤波、Lee滤波及其增强型、Kuan滤波及其增强型、Gamma MAP滤波和改进方法对SAR图像进行处理,得到改进的滤波方法在克服相干斑抑制和边缘保持这一对矛盾上是有效的。     

基于矢量运算的彩色图像边缘检测算法

在矢量运算基础上提出一种加权的矢量相似度彩色图像边缘检测法,给出了算法思想和计算步骤,并进行了验证。该算法首先将彩色图像转换到YCbCr颜色模型并构造像素的矢量表达,然后利用矢量欧氏距离计算像素间的相似度分布,相似度具有局域最小特征的点即为边缘。该算法通过颜色模型转换实现亮度和颜色分离,从而可以引入权值控制亮度和颜色对边缘的贡献。实验结果表明,矢量空间相似度可以很好地表达图像边缘,亮度和颜色分离的方式也有利于彩色图像的边缘检测。     

Automatic Road Extraction Using Particle Filters from High Resolution Images

1 Introduction Automatic road extraction from digital imagery has been an active research area in computer vision, photogrammetry, remote sensing and geographic information system (GIS) communities for over two decades. A number of semiautomatic and automatic methods and algorithms for road extraction have been developed. Those approaches may involve template matching[1–2], heuristic reasoning[3–4], dynamic pro- grammming[5–6] or stochastic tracking[7–8]. Our approach to road extraction …