脑部MRI图像的半自动实时轮廓提取方法

研究脑部MRI图像的实时轮廓提取问题.由于脑部MRI图像分辨率高且信息量大,传统方法对整幅图像做图像分割和轮廓搜索,难以保证实时精确的轮廓提取.为解决上述问题,提出一种用区域分解和图像标记的实时轮廓提取方法,将感兴趣区手动分解为若干个自定义子区域的集合,依次提取各子区域轮廓并与当前图像轮廓合并,最终实现感兴趣区的轮廓提取.标记图像记录医学图像上各点的标记状态用于边界跟踪,提取当前子区域的轮廓后,标记图像上各点状态随之改变,对其做邻域搜索可得到合并后的医学图像轮廓线.实验结果表明,改进方法可实时流畅地提取感兴趣区域轮廓,鲁棒性强,对狭窄连通区域和外表面轮廓也有很好的提取效果.     

基于SVM的遥感图像自动分类研究

遥感图像具有信息大、灰度级大等特点,传统简单组合特征出现特征冗余、维数高等缺陷,造成图像分类精度差.为提高分类的准确性,提出一种多目标优化人工蜂群算法的遥感图像自动分类算法(ABC-SVM).首先提取遥感图像的颜色、纹理特征,然后采用人工蜂群算法对特征进行选择和优化,最后采用支持向量机对优化特征进行训练,建立遥感图像自动分类模型.仿真结果表明,ABC-SVM克服了传统组合特征算法的缺陷,提高了遥感图像分类准确率,加快分类速度,可以满足遥感图像分类的实时性要求.     

基于边缘提取的遥感图像自动镶嵌方法

为消除图像镶嵌中的接缝现象,提出一种基于边缘的优化镶嵌线选取方法。对两幅待镶嵌图像进行直方图匹配后,计算得到差值图像,将差值图像和方向作为约束,对基准图像进行边缘提取,对不连续过渡边缘采用插值修补,优化镶嵌线选取。采用LandSat遥感图像进行实验,比较平滑度及对比度等指标,比较结果表明,该方法能够优化镶嵌效果,具有较高的应用价值。     

基于谱抠图的遥感图像滑坡半自动提取

为统计遥感图像中滑坡区域的有效数据,提出基于谱抠图的遥感图像滑坡半自动提取方法。建立抠图拉普拉斯矩阵,计算特征向量,自动确定聚类数,利用爬山算法对图像聚类,根据特征向量和用户交互数据得到抠图成分,去除平滑项,得到前景透明度。实验结果证明该方法能够有效提取滑坡信息,准确率高,稳定性强。     

遥感图像自动道路提取方法综述

自动道路提取是遥感图像识别的重要研究领域. 实现自动化、智能化、可靠准确的图像道路提取对地理信息技术发展具有重要的应用价值和意义. 道路的物理属性和功能形成了道路的辐射特征、几何特征、拓扑特征和背景特征. 以该四类特征为线索, 介绍了自动道路提取的典型方法, 侧重于分析四类特征在道路提取中作用和应用方式. 简要介绍了自动道路提取的评估方法和准则, 列举了主流的道路提取软件和遥感图像片源, 展望了该领域的发展方向.     

遥感图像中快速居民区域提取方法研究磁

城市变化监控能够有效帮助政府机关和城区规划部门更新地图并制定长远的发展计划。论文提出了一个基于 Log-Gabor 滤波器快速提取遥感图像中居民区域的新方法。方法分为三步：首先使用 Log-Gabor 滤波器提取遥感图像中具有边缘方向性的城市居民区域特征;然后在此基础上“耦合”相同居民区域不同方向滤波器提取出来的纹理特征,进而获得完整的居民区域;最后利用 Otsu 方法在结果图像中对居民区域进行标记和分割。实验将本论文方法同传统纹理提取手段共生矩阵分析方法进行比较证明了本文方法的优越性。     

基于SVM的遥感影像的分类

遥感图像的分类方法包括统计模式识别、句法模式识别、以及神经网络、遗传算法、模拟退火算法等等。本文分析了统计模式识别方法的优缺点，提出了使用SVM的方法进行遥感图像分类的设想，通过实验证明该方法是有效和稳健的。     

基于感兴趣区域半自动提取的图像压缩的研究

为了减少图像数据的存储空间和传输时间,提出一种基于感兴趣区域半自动提取的图像压缩方法.与已有算法不同,该算法在对图像进行感兴趣区域分割时,并不是完全人工或者自动分割,而是基于手动的基础上结合区域生长的方法进行分割.得到较精确的感兴趣区域.在实验结果表明,该方法能在精确保存有用信息的前提下,得到较高的压缩比和较高质量的复原图像.     

彩色遥感图像目标提取方法研究

目标提取是对遥感图像进行分析处理的一个重要内容。针对彩色遥感图像的特征,首先采用了传统的边缘检测方法,验证其存在的不足。进而运用模糊聚类分析的模糊C-均值算法,选择适当的正交彩色特征,实现了对图像中目标区域的有效分割与快速提取,为遥感图像识别与计算提供了可靠的基础。研究实例表明了算法的有效性。     

基于改进SUSAN的遥感图像边界提取算法

图像边缘是图像的最基本的特征之一,边缘提取是分析和解译遥感图像的必要环节.本文分析了SUSAN算法进行边缘检测的原理和有效性,在此基础上对SUSAN算法进行了边缘检测精度的改进,并用于地物边界提取中,使地物边界提取更清晰,准确,层次感分明.以matlab7.0作为实验平台,将改进的SUSAN算法与传统方法进行了比较,实验结果表明,本方法用于提取地物边界具有一定优势.     

基于二代Contourlet域遥感图像双三次插值方法

为了使插值后的遥感图像在尽可能保持原图像信息的同时,显著提高图像空间分辨率,提出一种基于第二代Contourlet变换的遥感图像三次插值算法。在对遥感图像做第二代Contourlet分解基础上,对低分辨率频带中的高频分量做双线性插值变换,使其相似于高分辨率频带中的高频分量。最后,通过反变换得到比原始图像分辨率高的插值图像。实验结果表明,该方法插值效果优于双三次插值算法、小波双三次插值和第一代Contourlet双三次插值算法。     

基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案

针对现有变换域遥感影像数字水印算法存在的问题,提出一种基于Contourlet变换的遥感影像数字水印方案。算法首先对宿主遥感影像进行图像归一化;然后,对水印图像进行Arnold置乱预处理,并将置乱后的水印图像利用行扫描形成一维向量,得到二值水印序列作为数字水印信息;最后对宿主遥感影像进行Contourlet变换,并通过奇偶量化将水印嵌入所选Contourlet变换系数中。实验证明该算法对JEPG压缩、滤波和噪声以及旋转、缩放、平移等几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

基于Harris-Laplace特征区域的遥感图像水印算法

针对现有遥感影像数字水印算法多为全局水印算法,抵抗旋转、行列剪切、水平镜像以及联合几何攻击能力较差,提出一种基于Harris-Laplace特征区域的局部化遥感影像水印算法。算法依据密钥生成一个随机序列,对其实施二值化,并选取一段作为待嵌入的数字水印;在宿主遥感影像中提取Harris-Laplace特征点,并依据其确定水印嵌入特征区域;最后,根据待嵌入的水印信息,将所选特征区域进行圆环划分,利用奇偶量化方法将水印嵌入其中。实验证明该算法对JEPG压缩、噪声及滤波等常规信号处理具有较好鲁棒性的同时,能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。     

面向对象的遥感图像数据挖掘

目的：研究基于面向对象的图像分析法的遥感影像数据挖掘技术。方法：应用区域分割算法——区域增长算法、最临近、模糊分类、知识库和模拟退火等数据挖掘的理论和算法进行遥感影像信息挖掘方法研究。结果：提出了基于面向对象遥感图像分析法的遥感影像信息挖掘方法。结论：指出面向对象的遥感图像分析是具有实际应用价值的高效的遥感图像信息挖掘方法之一。     

一种多特征结合的遥感图像分类方法

遥感图像分类是遥感图像分析和理解的基础,是遥感图像研究中的重要内容之一。为提高分类效果,遥感图像分类中通常需要综合运用多种特征。提出一个新的基于特征级融合的遥感图像分类方法。将多种图像空间特征和光谱特征分别作为分类器的输入,将各分类器的概率输出拼接起来作为中间层特征再进行分类。该方法有效避免了多特征直接拼接存在的尺度问题。在Indian93和Flightline C1两个数据集上的实验结果表明该方法具有一定优势。     

基于图像中心加权特征的图像检索

本文讨论了基于内容的图像检索系统中特征提取的技术,并提出了一种基于图像中心加权特征提取算法,即对图像不同位置提取的特征采用不同的加权系数,越靠近图像中心加权系数越大。最后使用支持向量机技术作为图像分类器进行图像的检索。实验表明该系统能有效地检索大规模的图像数据厍,并取得了比较好的效果。     

基于链接突触计算网络的遥感图像对比度增强算法

针对卫星遥感图像在增强对比度和去除噪声过程中出现纹理细节丢失和图像自然性降低的问题,提出一种基于链接突触计算网络的卫星遥感图像对比度增强算法。在彩色图像转变至HSV颜色空间的前提下,通过引导滤波器去除噪声和边缘增强技术突出细节;将边缘增强的图像输入链接突触计算网络,采取与显著特征图相结合的方式增强图像亮度和对比度;在RGB空间上,利用改进的自然色彩还原技术对增强图像进行还原。实验结果表明,相对于其他对比度增强算法,该方法在多个评价指标上都有很好的性能体现,在增强图像对比度和亮度的同时,保留了丰富的纹理细节和自然色彩度。     

遥感图像的分形特征

为了通过分形理论将空间结构信息应用于遥感解译之中,引入一种分析遥感图像分形特征的方法,运用所编程序对-景ETM 遥感数据进行运算,得到所需分形特征数据.并发现:所得分维值的大小能相对地表达原图像的复杂性,原图像及地物的复杂性都与分维值的大小具有正相关关系.该算法还可以计算除遥感图像外其他数字图像的分形特征,并为将遥感图像的空间结构信息引入遥感分类打下基础.     

基于多特征提取和SVM分类器的纹理图像分类

能够从大量高分辨率遥感图像中识别出各种感兴趣的目标并进行归类,是一种具有广泛应用前景的技术需求.实验以MATLAB为平台,应用Gabor滤波器、高斯马尔柯夫随机场(GMRF)和灰度共生矩阵(GLCM)三种纹理图像特征提取算法对当前广泛应用于纹理图像分类的样本集brodatz光学数据库图像进行特征提取;然后在二分类支持向...     

基于人工神经网络和经验知识的遥感信息分类综合方法

提出基于三维Hopfield人工神经网络模型的遥感信息分类综合算法将遥感图象分类与分类结果平滑过程有机地结合在一起,并方便地引入了经验知识指导网络进化.实验表明该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度.