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现有多光谱遥感影像目标检测算法大多依赖于结构化背景模型和先验信息,背景复杂化和先验信息匮乏将导致高虚警率的检测结果。受昆虫视觉系统中小目标检测神经元的启发,跳出传统研究思路,提出多光谱遥感影像小目标仿生检测模型及相应的目标检测方法。该方法利用神经元非线性滤波特性对突变信号的敏感性,在局部区域内通过背景纹理抑制和目标边缘增强实现目标检测。实验结果表明该方法在高复杂度背景条件下获得较为稳定的低虚警率检测效果。同时该算法可以较好地平衡背景复杂度和空间分辨率之间的矛盾关系,相比现有检测算法还具有原理简单、易于实现等特点。 相似文献
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利用子波变换的多分辨率分析方法,将遥感光谱分解为反映目标结构概貌的模糊信号和刻划目标结构细节的锐化信号,结果表明:对目标特征的分析,小波变换方法比FFT更为敏感。 相似文献
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流形学习方法可以发现嵌入于高维观测数据中的低维流形结构,但是传统的流形学习算法都是假设所有数据位于单一流形上,忽略了高维数据中不同的子集可能存在不同的流形.针对上述问题,本文提出一种监督多流形鉴别嵌入的维数约简方法,并应用于高光谱遥感影像分类.该方法首先利用样本数据的类别标签进行多子流形划分,在此基础上采用图嵌入理论构造流形内图和流形间图,然后通过最小化流形内距离同时最大化流形间距离以增强类内数据聚集性和类间数据分散性,提取低维鉴别特征,改善地物分类性能.在University of Pavia (PaviaU)和Kennedy Space Center (KSC)高光谱数据集上的实验表明,相较于其他单流形算法和多流形算法,该方法取得了更高的分类精度,在随机选取2%训练样本时,其总体分类精度分别达到88.04%和84.53%,有效提升了地物分类性能. 相似文献
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基于多特征的遥感影像决策树分类 总被引:3,自引:0,他引:3
构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。 相似文献
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利用子波变换的多分辨率分析方法,将遥感光谱分解为反映目标结构概貌的模糊信号和刻划目标结构细节的锐化信号。结果表明:对目标特征的分析,小波变换方法比FFT更为敏感。 相似文献
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1数据无损压缩技术特征 多光谱遥感图像来源于多光谱遥感技术,比如用于气象卫星的成像光谱仪,其产生的图像与一般图像相比多了一维光谱信息,数据量大,远远超出了数据传输和存储等设备的要求,这就必须对其进行压缩;图像的拍摄价格昂贵,且有长远的保存价值,最好对其进行无失真压缩,即无损压缩;日新月异发展的气象观测技术,需要对图像的原始数据进行某些计算和应用,因而需要对原始采集数据进行无损压缩. 相似文献
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基于决策树的Landsat多光谱影像分类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
构建了一种结合光谱特征和纹理特征的多光谱影像决策树分类方法.以Landsat-7影像作为试验数据,通过分析Landsat-7影像的光谱特征值及NDVI、NDWI和NDBI特征值,确定各类地物的综合阈值,同时运用灰度共生矩阵对影像进行纹理信息提取,得到对比度、熵、逆差矩和相关性等纹理特征图像.在此基础上,运用决策树分类法... 相似文献
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针对环境背景复杂且包含小目标的遥感图像难以进行精准目标检测的问题,在单阶段检测(SSD)模型的基础上,提出了一种基于注意力和特征融合的单阶段目标检测模型,该模型主要由检测分支和注意力分支组成.首先,在检测分支SSD中加入注意力分支,注意力分支的全卷积网络通过逐像素回归得到待检测目标的位置特征;其次,采用对应元素相加的方... 相似文献
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基于Contourlet系数局部特征的选择性遥感图像融合算法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了使融合后的多光谱图像在显著提高空间分辨率的同时,尽可能多地保持原始多光谱特性,提出了一种基于Contourlet变换系数局部特征的选择性遥感图像融合方法。根据多光谱和全色图像融合过程中Contourlet变换后的低频和高频部分融合目的的不同,对得到的近似和各层各方向的细节分量分别运用窗口邻域移动模板逐一计算相应区域Contourlet系数阵的不同局部特征量,然后选择适当的准则,对图像的近似和细节分量分别应用不同的策略在Contourlet系数域内进行选择性融合,通过Contourlet和亮度-色调-饱和度(IHS)逆变换得到融合的高分辨率多光谱图像。采用Landsat TM多光谱和SPOT全色图像进行的融合实验结果表明:提出的算法在显著提高空间分辨率的同时,又能很好地保持原始图像的光谱特征,并优于传统的融合方法。 相似文献
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提出了以JPEG2000图像压缩标准作为压缩算法,采用JPEG2000专用编解码芯片ADV202来实现遥感图像实时压缩系统的方案.该方案可以满足遥感图像压缩系统对实时性、低失真以及高压缩比的要求.测试结果表明,该系统工作稳定可靠,能够满足遥感图像压缩系统实时性的要求,图像压缩效果令人满意. 相似文献
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当前遥感图像道路提取模型仍在很大程度上受道路植被遮挡所影响,导致网络模型对道路信息误判。为此,基于双域特征均衡提出了一种不受遮挡物影响的道路提取方法,高效地实现植被遮挡下的道路提取。具体而言,提出了一种新的道路提取卷积神经网络,该网络由去除遮挡子网络和道路提取子网络组成。在去除遮挡子网络中嵌入一个分层卷积模块用于提取输入图像的深层结构特征和浅层纹理特征,以及双域均衡模块用于特征还原,以此去除目标道路上的遮挡物。道路提取子网络用于对去除遮挡后的道路结构进行精细的分割,得到准确性更高的道路提取结果。通过在四川西南农村地区的遥感数据集上进行大量实验,结果显示基于双域特征均衡的方法相较于其他遥感图像道路提取方法在像素精确度(Overall Accuracy,OA)和交并比(Intersection over Union,IoU)指标上达到了最高,分别是98.16%和85.38%。 相似文献
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面向光学图像的多时相、多光谱、多传感器图像的自动配准,本文描述一个基于特征的高精度图像配准算法.它以点映射配准技术为基础,处理具有全局仿射几何失真的图像配准问题.首先,通过边缘检测和相应的后处理提取封闭边界;其次,根据边界链码相关和区域不变矩匹配策略建立边界的对应,并对对应重心即匹配点对进行一致性检测获得基元控制点;最后,估计初始变换参数,并通过显著点片的相关匹配来增加控制点个数,迭代修正变换参数以提高配准精度.多种遥感图像数据的配准实验和对比试验证实了的自动算法具有较高的可靠性和配准精度. 相似文献
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图像配准是图像处理的基本任务之一,用于将不同时间、不同传感器、不同视角及不同拍摄条件下获取的两幅或多幅图像进行(主要是几何意义上的)匹配。它是一个把两幅图像对齐到同一个坐标系下以分析其间细微变换的处理过程。实现图像配准主要有空间域方法和频率域方法两类。针对对序列遥感影像的处理,实现了这两类方法中各具代表性的算法,并在这个过程中根据实际情况做出剔除外点的提纯决策和特定倍数的区域傅里叶变换,然后进行比较。实验表明,频率域方法能取得更精确的配准结果。最后,结合实验结果对空间域算法进行了分析,得出了结论。 相似文献