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一种基于小波变换的SAR图像多尺度融合变化检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种针对多时相SAR图像变化检测的基于小波变换的多尺度融合检测方法,首先对多时相SAR图像取对数比得到变化比图像,然后对变化比图像进行多尺度小拨变换和低频重构,并对每个尺度的重构图像做自适应闻值变化检测,计算出每个像素的最优分解尺度,最后基于最优尺度完成像素的融合检测,利用像素的最优分解尺度融合多尺度的检测结果性提高变化区域边界像素检测的准确性,通过仿真SAR图像和真实SAR图像的检测实验证明了该方法的有效性. 相似文献
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本文从SAR图象的斑点噪声的特性分析出发,对以局部均值比ROA算子的统计特性进行了分析,给出了检测阈值和检测率的关系,提出了解决图象边缘过检测和欠检测的多方向多尺度融合检测算子,并将融合检测算子与其它Canny检测算子的检测结果进行了比较。 相似文献
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本文研究了联合SAR影像强度与相干信息的多阈值融合变化检测技术。针对SAR影像强度和相干信息各自统计分布特点,首先通过选定合适的统计分布模型分别对强度和相干信息进行统计分布拟合,并以Jeffrey距离为差异度量获取两种信息的差异图。然后利用三种阈值方法分别对两者的差异图进行阈值分割,获得多幅初步的变化结果图。最后利用马尔科夫随机场进行融合,得到最终的变化检测结果。实验结果表明该融合策略可以获得比单一阈值法更为稳定的变化检测结果。 相似文献
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由D.Donoho等人提出的能有效捕获图象的几何结构,但基于变换的多尺度分割算法在楔形方向的选择上需要计算所有分解楔形系数,且没有利用上层分解的结果,计算量特别大。从图像的几何结构出发,在图象四分树的基础上加以楔形区域分割,对于矩形区域的楔形方向选取上建立了多分辨分析算法,在上层分割的基础上,只需计算八个方向的Wedgelet,而不是所有的方向,既避免了窗口初始化,降低了分割过程特征抽取的复杂性,减少了迭代次数。经试验比较,该方法优于同类方法。 相似文献
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针对复杂场景下特定类型地物的变化给出了一种利用极化距离变换实现SAR图像变化检测的算法,首先利用改进的Wishart距离算法得到目标类地物与两时相图像的距离测度,然后对该测度进行比值对数变换,构造差异图像,最后利用双阈值分割法提取出变化区域,并区分出两种变化类型。利用2009年4月9日和2010年6月15日,Radarsat-2在苏州区域获取的雷达图像进行试验。实验结果表明,本文给出的算法能够较好的实现复杂场景下特定地物类型的变化检测,鲁棒性强。 相似文献
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卷积神经网络在高级计算机视觉任务中展现出强 大的特征学习能力,已经在图像语义 分割任务 中取得了显著的效果。然而,如何有效地利用多尺度的特征信息一直是个难点。本文提出一 种有效 融合多尺度特征的图像语义分割方法。该方法包含4个基础模块,分别为特征融合模块(feature fusion module,FFM)、空 间信息 模块(spatial information module,SIM)、全局池化模块(global pooling module,GPM)和边界细化模块(boundary refinement module,BRM)。FFM采用了注意力机制和残差结构,以提高 融合多 尺度特征的效率,SIM由卷积和平均池化组成,为模型提供额外的空间细节信息以 辅助定 位对象的边缘信息,GPM提取图像的全局信息,能够显著提高模型的性能,BRM以残差结构为核心,对特征图进行边界细化。本文在全卷积神经网络中添加4个基础模块, 从而有 效地利用多尺度的特征信息。在PASCAL VOC 2012数据集上的实验结 果表明该方法相比全卷积神 经网络的平均交并比提高了8.7%,在同一框架下与其他方法的对比结 果也验证了其性能的有效性。 相似文献
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根据高分辨力合成孔径雷达(SAR)图像中建筑物的特性,提出了一种基于多尺度信息融合的建筑物提取方法。以非下采样轮廓波变换(NSCT)为多尺度分析框架,通过融合基于NSCT低频子带的多尺度区域分析结果提取潜在建筑物区域;同时,融合基于NSCT高频信息的边缘检测结果与均值比算子结果提取边缘结构信息;在此基础上,结合区域与边缘结构信息对虚警进行滤除,对漏检建筑物进行补充,完成建筑物提取。实验结果显示:该方法优于基于多特征融合的建筑物检测算法,在实验所用图像上的平均查全率达到94%,表明文中方法的有效性。 相似文献
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针对多时相合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像提出了一种非监督的变化检测方法,首先利用独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)抑制相干斑噪声和减少混合像元,提高图像的分类性能.然后对独立分量图像构造差值图像进行非监督的变化检测,最后采用加入空间邻域信息的模糊C-均值聚类(Fuzzy C-Means)方法把差异图像分为变化类和非变化类,以此克服需要选择统计模型的影响.实验结果证实了该算法能有效抑制了变化检测中的虚警. 相似文献
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基于形态学图像融合的目标检测方法 总被引:6,自引:2,他引:6
提出了一种新的海空背景下受强杂波、噪声污染的红外图像目标检测算法。采用多尺度的形态算子对输入的图像进行并行滤波,既抑制噪声又能提取目标边缘细节。对并行处理后的图像进行基于树状小波帧变换的图像信息融合。仿真实验表明,该算法要优于传统的小波、中值滤波算法,适用于舰载红外警戒系统。 相似文献
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针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题,该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN),首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征;然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中,得到具有丰富上下文信息和空间细节信息的语义特征,同时把语义特征和基础融合特征经过特征重利用模块获得浅层增强特征;最后基于浅层增强特征进行一系列卷积获取多个不同尺度的特征,并输入各检测分支进行检测,利用非极大值抑制算法实现最终的检测结果.在PASCAL VOC2007和MS COCO2014数据集上进行测试,模型的平均精度均值分别为81.2%和33.7%,相对于经典的单极多盒检测器(SSD)算法,分别提高了2.7%和4.9%;此外,该文方法在检测小目标和密集目标场景上,检测精度和召回率都有显著提升.实验结果表明该文算法采用特征金字塔结构增强了浅层特征的语义信息,并利用特征重利用模块有效保留了浅层的细节信息用于检测,增强了模型对小目标和密集目标的检测效果. 相似文献
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本文利用军事目标在SAR图像中具有较大的雷达散射截面,后向散射强以及在可见光图像中几何外形清晰的特点,提出一种利用SAR图像和可见光图像多维特征检测目标的方法。该方法分为图像预处理,目标检测和融合检测三部分。首先,利用基于特征匹配的方法对多传感器图像进行配准。其次,利用全局双参数恒虚警(CFAR)方法检测SAR图像中的目标,经过滤波处理后,确定感兴趣区域(Region Of Interesting,ROI)并提取目标的SAR图像特征;将ROI映射到可见光图像中,对该区域进行边缘检测、滤波、连通性分析、提取目标的可见光图像特征。最后,在特征层利用特征向量距离准则融合检测目标。实验结果表明该方法性能优于单传感器检测方法,且能有效的改进目标检测性能。 相似文献
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针对当前目标检测算法对小目标及密集目标检测效果差的问题,该文在融合多种特征和增强浅层特征表征能力的基础上提出了浅层特征增强网络(SEFN),首先将特征提取网络VGG16中Conv4_3层和Conv5_3层提取的特征进行融合形成基础融合特征;然后将基础融合特征输入到小型的多尺度语义信息融合模块中,得到具有丰富上下文信息和... 相似文献
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结合多尺度边缘检测的SAR结构邻域滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
噪声抑制是合成孔径雷达(SAR)图像处理的一个重要环节,通常的方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊。该文提出一种结合宏观边缘信息的SAR图像结构邻域滤波方法。首先利用多尺度边缘检测算法获得SAR图像主要的边缘信息,在此基础上对结构邻域滤波法进行改进。结构邻域滤波法用一系列反映图像局部方向信息的邻域模板描述图像的细节特性,滤波过程中引入图像的宏观边缘信息,对邻域模板的选择范围进行约束。最后运用模拟退火算法选取合适邻域模板对目标点的强度进行MAP估计。实验表明该方法能够较好地保持图像的边缘特征,同时有效抑制了斑点噪声。 相似文献