遥感图像中的黄河主溜线高效提取方法

黄河主溜线的趋向直接影响黄河的防洪决策与规划,而现有的主溜线演进方法需判断每一步河流方向。提出一种河流直向化的预处理方法,利用光谱相似性原理提取河流域,然后轮廓跟踪河流域外边界,对边界内的河流域通过线性插值的方式进行直向化处理;动态演进直向河流的主溜线,随后将其逆映射回原图像,获得原图像中河流域的主溜线。结果表明,运用直向化预处理方法提取主溜线,在没有降低误差精度的基础上,避免了频繁地检测河流走向,简化了主溜线的演进模型。     

SAR图像中的黄河主溜线提取

黄河主溜线的提取可为防洪堤的设计、管理以及防灾决策等提供科学可靠的依据,对黄河的生态环境建设、治理和堤岸的稳固也都具有十分重要的意义。这里利用SAR全天候、全天时成像的优势,依据主溜区与非主溜区波浪差异的物理特性,基于现代谱估计方法提出了一种黄河主溜线的提取方法。通过实际SAR数据实验,验证了算法的有效性。     

线形特征检测及其在黄河主溜线上的应用

提出一种从点状随机分布背景中检测连续曲线的方法。根据曲线连续性特征,采用动态规划算法寻求数据集中最显著的曲线特征,给出了在基于多光谱影像黄河主溜线检测中的应用实例。由于黄河主溜区域和非主溜区域光谱差异小,造成提取出的主溜点存在一定散布情况。根据河流相邻主溜点之间的连续性,分析了算法在主溜线检测中的可行性,并用实验验证了算法的有效性和与曲线拟合方法相比的优越性。     

基于IHS变换与小波变换的遥感图像融合

针对多光谱图像与全色图像的融合，本文提出了一种基于IHS变换和小波变换的遥感图像融合方法。新方法首先对多光谱图像作IHS变换，得到亮度I，色度H，饱和度S三个分量；其次，利用小波变换融合方法融合多光谱图像的亮度分量与全色图像，并用融合后的图像替代多光谱图像的亮度分量；最后，作IHS反变换得到新的多光谱图像。主观视觉效果分析和客观统计参数评价分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法和PCA变换融合方法，不仅较大地增强了融合图像的空间细节表现能力，而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息。     

一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感图像融合方法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。本文提出了一种自适应的基于局部小波系数特征的遥感影像融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行小波多分辨率分析,而后对分解得到的近似分量以及各层各方向的细节分量利用移动模板逐一提取对应的小波系数矩阵的局部特征,采用本文提出的自适应融合准则在小波域进行影像融合,最后通过小波逆变换得到新的I′分量,与H,S分量一起还原到RGB空间,最终得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。本文采用一组TM多光谱图像和SPOT全色图像数据进行融合实验,利用标准差、熵,光谱扭曲度等5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。其实验融合图像的目视效果和统计指标均优于IHS融和方法和小波融合方法。     

一种新的基于主分量变换与小波变换的图像融合方法

为了更好地进行不同分辨率图像的融合,提出了一种基于主分量变换与小波变换结合的多光谱图像与高分辨率图像融合方法。该新方法首先对多光谱图像进行主分量变换;然后分别对其第1主分量与高分辨率图像进行小波变换,并采用成像强度对比法有效地将经小波分解的高分辨率图像的低频分量信息融合到经小波分解的多光谱图像的第1主分量的低频分量中;最后,通过将小波融合结果作为多光谱图像的第1主分量再做逆主分量变换来得到最终的融合图像。实验结果分析表明,该新方法使融合图像在较好地保留光谱信息的同时,空间细节信息也得到了增强,比典型的IHS变换、主分量变换及小波变换融合方法具有更好的融合效果。     

基于双树复小波的遥感图像融合

介绍了DTCWT(双树复小波变换)的基本原理,与传统小波变换相比,DTCWT具有良好的平移不变性和方向选择性,能够提高小波分解和重构的精度,更好地保持边缘、纹理等细节.在传统小波图像融合的基础上,提出了三种基于DTCWT的遥感图像融合算法:基于IHS变换和DTCWT融合法、模值加权融合法和模值局部方差融合法.对"北京一号"小卫星数据进行融合实验,结果表明,三种融合算法不仅有效地增强了融合图像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱图像的光谱信息.     

基于遥感影像的黄河洪灾监测系统模型

基于多光谱遥感图像,提出了一种集河道主溜线自动检测、河势演变分析、洪水漫滩检测与分析评估功能于一体的黄河洪灾监测系统模型。论文首先对基于遥感图像的主溜线检测、河势演变检测、洪水漫滩检测原理与算法进行了详细描述;然后,利用遥感多光谱图像对所提出的检测算法进行了实验验证,最后对实验结果和系统模型进行了总结和分析。实验结果表明,本文提出的黄河洪灾监测模型具有重要的实用价值。     

结合小波变换和图像主元分析的人脸识别

提出了一种基于小波变换和图像主元分析（IMPCA）相结合的人脸识别方法。小波变换具有保留主要信息,去除噪声的作用,对人脸图像进行小波变换,对变换后的近似图像采用IMPCA方法进行识别。IMPCA是一种快速有效的直接通过图像抽取特征的方法,从图像重构的角度分析了实现IMPCA的两种模式,两种模式分别增强了图像的行特征和列特征,将它们的识别结果进行决策融合可以获得更好的识别效果。基于ORL人脸数据库的实验表明,所提出的方法在识别率上优于单独的IMPCA方法。     

基于小波分析的TM遥感图像超分辨率重建

基于图像算法的超分辨率重建技术可以提高光学遥感图像的空间分辨率,能够更加有效地利用现有数据并降低成本。以滇西北香格里拉市小中甸坝为实验区,以2009年的TM影像为数据源,开展遥感图像超分辨率重建实验研究。首先分析其中造成图像退化的各项因素并经过双线性插值、维纳逆滤波、卷积等处理;然后通过小波分解得到描述各个方向上不同尺度的高低频信息的小波系数,并多次试验推导出满足预期条件的加权因子。再将多时段的低分辨率图像小波系数以小波重构的方式重建。通过实验可以看出,重建图像能提供更多的细节信息,图像质量有了明显提高。     

一种基于小波包变换的遥感影像融合方法

针对多光谱遥感影像和全色遥感影像,提出了一种基于小波包变换的遥感影像融合方法。新方法首先对多光谱遥感影像进行PCA变换;其次对多光谱遥感影像的第一主分量和全色遥感影像进行小波包变换;然后保留多光谱影像第一主分量的低频近似分量,融合它们的高频细节分量;最后,做小波包反变换,得到新的多光谱遥感影像第一主分量,再做PCA反变换,得到新的多光谱遥感影像。与PCA变换融合方法、IHS变换融合方法和小波变换融合方法等方法在主观视觉效果分析和客观统计参数两方面做了比较,新方法是有效的,不仅较大地增强了结果影像的空间细节表现能力,而且很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

小波在遥感图像分析中的应用综述

介绍了小波变换在影像压缩、多源遥感影像融合、影像去噪、影像边缘检测与纹理信息提取等方面的应用特点与效果。此外,还对近几年来兴起的用于遥感影像分析的一些小波变换算法就算法的有效性进行了分析。在文章的最后,对小波在遥感影像分析中的应用趋势,以及一些尚待解决和进一步研究的问题进行了探讨。     

基于小波包变换的遥感图象融合

为了能够更好地把来自多传感器的图象信息综合起来，以提高对图象信息的分析和提取能力，在研究了小波包图象分析法之后，提出了一种基于小波包变换的图象融合方法，由于小波包变换能对图象进行多层次分解，包括对小波变换没有细分的高频部分也能进行进一步的分解，因此小波包分析能够为图象提供一种比小波多分辨分析更加精细的分析方法，利用此融合算法将由多传感器获得的同一目标不同波段的遥感图象和不同分辨率的遥感图象进行融合后得到的融合图象，能够很好地将源图象的细节融合在一起，通过与该融合图象进行主观与客观的评价比较，证明该融合方法可以获得更好的融合效果。     

小波变换在遥感图象压缩中的应用研究

详细研究了基于小波变换的遥感图象压缩编码技术。针对卫星气象云图及合成孔径雷达图象压缩的不同要求，分别提出了自适应加权量化及快速小波变换的方法。实验结果表明本文提出的方法是解决遥感图象压缩编码的有效途径之一。     

基于自动确定阈值的小波边缘检测技术研究

小波作为图像处理的一个重要工具,以其具有的多尺度特性而在图像边缘检测领域受到了广泛的应用。该文在小波模极大值边缘提取算法的基础上,提出了一种采用模式识别中的聚类技术进行自动确定消噪阈值的边缘检测方法,且利用B样条小波和改进的K-means聚类算法对图像进行了实际的检测,实验结果证明该方法是正确和有效的。     

基于小波表征的遥感影像的目标检测

指出了基于像素灰度值的影像表征方法在表达检测目标信息上的不足,提出了运用小波变换的方法对遥感影像进行信息提取和表达。为了增强表达检测目标信息的能力,采用H aar母小波作为影像小波变换的小波基。实验表明:基于小波变换的表征方法在遥感影像目标检测的诸多性能指标上都优于基于影像像素灰度值的表征方法。     

边界探测的小波变换方法

根据Ｍａｌｌａｔ的多尺度边界探测的思想,实现了连续小波变换的多尺度边界探测,并用Ｆｏｕｒｉｅｒ变换作为工具,进行连续小波变换的计算,在计算任意方向的模值时,了使用加权平均的方法。给出了算例。     

基于SIDWT的遥感图像融合算法

合成孔径雷达(SAR)和全色遥感图像由于成像机理存在差异,对目标轮廓、纹理和色调等信息的表现各不相同,像素级融合后将更易于图像判读。基于此,将平移不变离散小波变换(SIDWT)算法用于SAR与全色遥感图像融合,该算法克服了传统小波变换不具有平移不变性的缺点。同时,提出一种新的增强互补信息的融合规则：图像的低频部分采用基于边缘提取的加权规则,高频部分采用绝对值最大原则。实验结果表明,该算法能够获得较好的融合效果。     

小波变换在故障检测中的应用

提出一种基于小波分析的动态系统故障检测方法.该方法不需要模型,具有灵敏度高、克服噪声能力强的特点.仿真研究取得了满意的效果.