纹理分析方法在TM图像信息提取中的应用

最大似然分类法是基于地物光谱信息的，因此无法正确区分光谱特征混淆的地物。本以北京丰台区为实验区，采用纹理分析方法对高分辨率图像的纹理信息进行分析，选取统计指标熵，通过确定熵的最佳阈值，进行边界匹配勾图像的分割，将光谱易混淆地物如菜地和耕地分割开来，并将此分割结果与TM图像分类结果进行叠合，得到最终的分类结果。实验结果表明：将纹理分析方法应用于图像分类中可区分光谱混合的地类，得到较好的分类结果。     

3D密集全卷积的高光谱地物分类算法研究

针对高光谱遥感图像训练样本较少、光谱维度较高、空间特征与频谱特征存在差异性而导致高光谱地物分类的特征提取不合理、分类精度不稳定和训练时间长等问题,提出了基于3D密集全卷积（3D-DSFCN）的高光谱图像（HSI）分类算法。算法通过密集模块中的3D卷积核分别提取光谱特征和空间特征,采用特征映射模块替换传统网络中的池化层和全连接层,最后通过softmax分类器进行分类。实验结果表明,基于3D-DSFCN的HSI分类方法提高了地物分类的准确率、增强了低频标签的分类稳定性。     

基于多尺度空谱鉴别特征的高光谱图像分类

为了应对高光谱图像同质区域面积分布不均的问题,同时更充分地挖掘空间和光谱信息之间的内在联系,提出了一种基于多尺度空谱鉴别特征的高光谱图像分类方法。该算法首先对图像进行不同尺度的滤波操作,接着分别从得到的多幅图像中提取鉴别的空谱特征,并使用支持向量机(SVM)进行分类。最后,该算法采取“决策级融合”的策略,来综合不同滤波尺度图像的分类结果。在Indian Pines,Kennedy Space Center和University of Pavia数据集上的实验表明,该算法能够提取较为有效的空间信息,当随机选取10%的像素作为训练样本时,该算法的总体分类准确率均能达到96%以上,其分类精度和Kappa系数均优于其他分类算法。     

模糊ARTMAP神经网络在TM影像分类中的应用

阐述了模糊ARTMAP网络结构及其采用的算法，提出一种引入遥感图像判读结果的警戒系数自动调整算法，能够解决人为选择警戒参数效率低、难以取得合适数值的问题．仿真结果表明，具有警戒系数调整功能的模糊ARTMAP神经网络能够有效地对向海自然保护区的TM影像进行分类，它与最大似然法和传统的模糊ARTMAP神经网络相比，对样本的依赖程度较低，分类精度较高．     

图像处理在药片检测中的应用

针对工业流水线上的在线检测系统中的图像处理单元,对药片图像进行预处理、定位分割、特征提取、分类处理等操作,最后实现药片包装的缺粒识别的功能,并保证了较高的准确率。本文主要使用直方图均衡化、基于坐标的区域分割、膨胀腐蚀后药片几何参数的计算、基于面积阀值的分类等步骤,实现预定功能。本文以MATLAB为工具,编写了程序,给出了图像处理的流程﹑部分程序段和实验结果。     

多线性局部与全局保持嵌入在高光谱遥感影像分类中的应用

针对一般流形学习算法在学习高光谱数据的多流形结构时存在的不足,提出一种基于线性局部与全局保持嵌入(LLGPE)的多流形学习算法.对于分布在不同流形上的高维观测数据,利用LLGPE算法学习每类分组数据的内蕴特征;然后通过遗传算法搜索每类数据的本质维数;最后根据重构误差最小化准则确定样本所属的类别.在HYDICE高光谱数据集上的分类识别实验结果表明,文中算法能够有效地揭示高维空间中数据的内蕴几何结构;在每类随机选取2,4,6个训练样本的情况下,该算法的总体分类精度比其他流形学习算法分别提高了约3.5%,6.9%和7.2%,且分类精度也有明显的提高.     

EMD方法在多光谱遥感图像融合中的应用

多光谱图像具有较高的光谱分辨率,而其空间分辨率比较低,致使融合后的多光谱图像空间细节的表现能力不足。为了克服这种融合图像空间细节表达能力差的问题,本文提出了用EMD(EmpiricalModeDecomposition)方法对多光谱图像进行分解,提取空间细节和纹理信息,并将其叠合到融合图像上的方法。实验表明:改善了视觉效果,提高融合图像的空间表达能力。     

地物光谱数值分析在彩红外图像解译中的应用

色调(颜色)是识别遥感图像上地物的直接解译标志之一,尤其当地物的几何信息丧失以后,色调就成为判断地物属性的关键。彩红外图像具有独特的成像机制和再现规律。实践证明,根据彩红外航片的成像机理和色度学的基本理论,使用地物     

TM影像荒漠化解译与成图技术研究

以TM影像为数据源,系统探讨了影像荒漠化信息提取的图像处理与荒漠化土地类型成图的技术方法。将武威市三地区的荒漠化土地类型分为风蚀荒漠化、水蚀荒漠化和中低山草场退化等类型。通过对图像几何和投影系统转换,图像标准假彩色合成,影像空间增强处理,并结合划分的土地利用/覆被类型,建立TM影像目视解译标志,进行荒漠化信息的提取。借助于ARC/INFO软件的不同模块,进行图像判读、编辑制作图形和统计各类荒漠化信息数据。研究表明,武威市荒漠化现象十分严重,三地区共有各类荒漠化土地217.07万hm2,占其总面积的83.33%,其中以民勤县荒漠化土地面积最大。     

用TM资料对祁连山部分地区进行针叶林、灌木林分类研究

为了解黑河上游祁连山区水源涵养林十年间的变化状况,对这一典型地区采用TM卫星资料进行了针叶林、灌木林分类。首先对TM资料进行了几何精纠正和投影变换等预处理;再通过选择TM的4、3、2波段做假彩色合成,并结合遥感地面调查,建立了遥感判读解译标志;在以上工作的基础上,采用一种简单的决策树分类方法,成功地对祁连山典型地区的针叶林和灌木林进行了分类,并检验了分类结果。     

一种基于投影算子的二值图像处理算法

二值图像的处理是图像内容分析领域的一个关键环节,处理效果严重影响图像分析的结果.以历史文档为处理对象,提出了基于投影的二值图像处理算法,通过对投影数组的处理实现灰度图像二值化阈值的合理选取、文档外边框的自动检测和图像污点的自动检测.实践证明该算法处理效果好,时间复杂度和空间复杂度低,是一种切实可行的好方法.     

基于交叉视觉皮质模型二值图像形态学算法

交叉视觉皮质模型(ICM)的神经元受到二值图像中背景信息的激发并将点火信息在神经网络中并行传播,根据ICM具有相似神经元同步激发从而产生脉冲输出的特性,研究和实现了图像形态学的腐蚀、膨胀和骨架化.实验结果表明,利用ICM对二值图像处理的结果等同于数学形态学中的处理结果,且较传统数学形态学中的处理效率平均快3～5倍.     

基于TM影像的冬小麦苗期长势与植株氮素遥感监测研究

叶面积指数和叶片氮素含量是决定小麦群体长势的重要生理指标,也是制定栽培管理措施的必要依据。利用遥感监测小麦返青后的叶面积指数和叶片氮素含量,便于及时采取施肥、灌溉、中耕等调控措施,达到优质、高产稳产、高效的目的。本文使用TM影像数据与实地GPS定位相结合的方法,研究了冬小麦返青后叶面积指数及植株氮素含量的变化态势。结果表明:(1)TM影像的NDVI的地域性差异较大,且随纬度呈现极明显的线型负相关变化态势;(2)将用NDVI反演的LAI与实测的LAI进行比较,二者较为一致,其均方差根(RMSE)为0.111;(3)利用NDVI监测的小麦植株氮素含量与实地观测的植株氮素含量较为相近,二者的RMSE为0.085。总之,利用TM影像的NDVI可以快速、精确地监测返青期小麦的LAI和植株氮素营养状况。同时,本研究结果也可为冬小麦返青期的苗情诊断和管理决策提供及时、准确的信息支持。     

基于图像处理的胎面纠偏控制系统

轮胎生产过程中广泛采用纠偏系统防止半成品胶带发生跑偏。纠偏系统是一个实时或准实时的系统,其性能的好坏主要取决于图像处理模块。本文为了更好地保留图像信息,减少噪声对图像的影响,首先利用小波包对图像的低频和高频部分进行分解;然后,采用Birge-Massart惩罚函数确定的阈值对胎面图像进行有效去噪;接着,利用Robert算子进行边缘检测,提取出胎面边缘和机架边缘;最后,经过算法计算出胎面的偏移角度。     

基于TM影像的几种常用水体提取方法的比较和分析

随着遥感技术的飞速发展,利用遥感数据来进行水资源的监测、调查和分析已成为一种必然的趋势。从遥感影像中快速、准确地提取水体信息,是进行水资源调查和监测的一种重要的方法和手段。目前进行水体提取的方法有很多,本文选取了常用的3种水体提取方法,即单波段阈值法、基于阈值的多波段谱间关系法、基于阈值的水体指数法,然后分别选取典型的武汉平原地区和宜昌山地地区为研究区,以Landsat5TM影像为数据源,通过实验来比较和分析这3种水体提取方法分别在平原地区和山地地区的优势和不足。     

基于TM6的地热资源的热红外遥感探查模型研究

介绍了地热资源的用途,特点,以及现常规的地热资源探查方法,特别介绍了热红外技术在地热资源探测中的应用情况。结合热红外遥感的特点以及地热资源的特征,建立了基于TM6的地热资源的热红外遥感探查模型。该模型在南京地区得到了应用,同时也验证了该模型的专业性和价值。同时该模型也存在一些不足,随着遥感技术尤其是航空热红外技术的发展以及地质理论的发展,该模型的精度也一定会有很大的提高。     

一种基于二叉树遍历的数字图像置乱方法

针对近年来兴起的数字图像信息安全问题，从二叉树的性质出发，提出了一种基于二叉树遍历的数字图像置乱方法，并讨论了该置乱方法的周期性及其逆变换。该方法简便易行，适用于任意大小的图像，且具有很好的置乱效果和极大的置乱周期。在一定的攻击下，置乱后的图像可以恢复原始图像，在一定程度上可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。