高分辨率遥感图像中机场目标的并行快速提取

针对高分辨遥感图像机场目标检测存在漏检和误检,鲁棒性低,且处理多幅图片速度慢的特点,提出一种基于批量化并行处理模式的遥感图像机场目标提取方法。利用模糊增强方法对图像进行预处理,利用基于像素梯度和方差信息的模糊边缘检测算法对图像进行边缘检测,从中筛选出长直线,利用Hough变换提取其中平行的直线作为机场跑道特征。在得到的特征点中选取种子点进行区域生长,从而提取出完整的机场目标。利用MPI多进程并行处理的编程方法来实现对多幅图片中机场目标的批量化并行快速提取。实验结果表明该算法具有很好的鲁棒性,能准确地检测并提取出完整的机场目标,能够大幅度提高程序处理多幅图片的速度。     

利用格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取

目的 格式塔心理学的理论基础为通过对事物的部分感知,实现对事物整体的认识。本文将该思想应用到建筑物提取中,提出一种兼顾目标细节及整体几何特征的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。方法 首先,利用SIFT算法提取特征点作为候选边缘点;然后定义格式塔序列连续性原则判别边缘点,从而得到边缘点点集;并由边缘点点集拟合边缘,实现遥感影像建筑物提取。结果 利用提出算法,对WorldView-2遥感影像进行建筑物提取实验。通过与基于多尺度分割和区域合并的建筑物提取算法对比可以看出,提出算法能够更加准确、完整地提取出建筑物。采用分支因子、遗漏因子、检测率和完整性4个定量化指标对实验结果的定量评价,本文算法的检测率和完整性均大于对比算法,且本文算法的检测率均在95%以上,验证了提出基于格式塔理论的高分辨率遥感影像建筑物提取算法的有效性和准确性。结论 基于格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取算法能够准确刻画建筑物细节特征,同时兼顾建筑物整体几何轮廓,准确提取高分辨率遥感影像中的建筑物。本文算法针对高分辨率遥感影像,适用于提取边缘具有直线特征的建筑物。使用本文算法进行遥感影像建筑物提取时,提取精度会随分辨率降低而降低,建议实验影像分辨率在5 m以上。     

基于模板搜索的高分辨率SAR图像机场提取方法

针对高分辨率SAR图像机场提取问题,设计了以尺度变换、边缘检测、短线提取、短线连接、平行线提取和验证识别等流程的机场提取方案,并针对机场跑道特点在短线提取和短线连接两个关键步骤上提出了新的算法。直线提取利用了边缘线的结构特征,将边缘曲线看成三种线基元的组合,能从边缘图像中快速拟合出短直线。短线连接提出了一种基于模板搜索的直线连接方法,将短直线连接问题转化为在模板参数空间里搜索峰值的问题。实验表明,本文方法简单快速可行。     

LBP特征分类的极化SAR图像机场跑道检测

目的 在极化合成孔径雷达（synthetic aperture radar，SAR）图像中常用直线检测进行机场跑道的识别，但是河流、道路等与机场跑道具有相似直线的地物容易对检测结果造成干扰，出现检测目标难定位、目标模糊、多虚警等问题。为此，本文设计了一种利用目标散射特性结合局部二值模式（local binary patterns，LBP）特征分类的极化SAR图像机场跑道区域检测方法，采用LBP特征对极化SAR图像进行有监督的分类来提取真实的机场区域。方法 首先利用异化散射功率对极化SAR图像进行阈值分割，然后通过形态学处理得到疑似机场跑道区域，同时构建机场跑道和非机场跑道两类训练样本，并提取、统计样本的LBP特征，形成直方图，得到特征向量训练支持向量机（support vector machine，SVM）二分类器，其中SVM二分类器采用了径向基函数（radial basis function，RBF）核函数；接着对疑似机场跑道区域构建LBP特征，送入SVM二分类器中分类，对机场跑道进行检测识别，最终得到真实的机场跑道区域。结果 利用UAVSAR（uninhabited aerial vehicle synthetic aperture radar）系统采集的7幅极化SAR图像数据进行实验检测，并选取基于几何特征辨识跑道的两种算法进行对比，3种方法均有效检测出了7幅场景中的真实跑道，但是本文方法在7幅数据中总的虚警和漏警个数均为1，而两种对比算法中的虚警个数分别为2和11、漏警个数分别为8和1。结论 本文方法不仅能有效检测出机场跑道区域，且检测效果更好，计算量较小，虚警和漏警率低，效率更高。     

结合稀疏识别的自适应Wallis滤波在高分辨率影像控制点匹配中的应用

目的：随着国内遥感卫星的迅速发展,卫星图像的图幅越来越大,分辨率越来越高。在轨遥感图像的几何精度评价,要求从待评遥感图像和多源参考图像之间精确地提取出分布均匀的控制点信息。使用Wallis滤波对高分辨率影像进行增强时,会产生过增强和饱和现象,影响了控制点提取效果。为了克服上述缺陷,提出了一种基于稀疏识别的自适应Wallis图像增强算法。方法：首先计算图像子区域的辐射质量参数并构建分类特征;然后通过稀疏识别算法确定子区域的地物类型;最后根据子区域所属地物类型,选择不同的Wallis滤波参数,实现整幅图像的自适应增强,并在增强的遥感图像上提取控制点信息,实现遥感图像的几何精度自动化评价。结果：针对资源三号影像的实验结果表明,针对不同的子区域地物类型进行自适应Wallis增强,有效防止了基于全局统一参数的Wallis滤波带来的过增强和饱和现象,有效增强了高分辨率图像的纹理。结论：本文提出来一种新的高分辨率遥感影像增强策略,增强了高分辨率图像的纹理,提高了控制点的获取数目和准确率。     

不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响

高分辨率卫星影像的出现为提取特定目标的空间结构信息提供了物质基础,通过分析一组不同分辨率的同一地区的模拟遥感影像,讨论了不同分辨率对遥感影像中识别人造地物的影响,并从定性定量两个方面解释了影响产生的原因,为从遥感影像中识别特定地物提供了参考分辨率,同时也为以识别人造地物为目标的遥感图像分割提供了有益的探索。     

基于深度学习的高分辨率卫星遥感影像围填海检测识别

基于高分辨率卫星遥感影像自动、准确提取围填海土地利用现状,是实现围填海集约使用的重要技术手段。针对高分辨率卫星遥感影像地物特征复杂,依赖人工提取特征的传统方法较难满足业务部门实际需求的问题,提出了基于深度学习的围填海检测识别技术框架,该框架使用UNet网络的多约束变体结构,并针对高分辨率遥感影像地物特征复杂导致地物分类不一致的问题,引入全连接条件随机场和图像腐蚀运算对分割结果进行后处理。以天津市滨海新区2016年和2020年高分辨卫星遥感影像为数据源进行了验证,实验表明围填海地物分割整体准确率、F1-score、Kappa系数以及mIoU分别达到96.73%、92.87%、90.28%、86.82%。在此基础上,分析提取了该围填海区域土地利用动态变化特征,为围填海集约使用管理提供了有效技术支撑。     

高分辨率遥感影像的边缘损失增强地物分割

目的 针对高分辨率遥感影像语义分割中普遍存在的分割精度不高、目标边界模糊等问题,提出一种综合利用边界信息和网络多尺度特征的边缘损失增强语义分割方法。方法 对单幅高分辨率遥感影像,首先通过对VGG-16（visual geometry group 16-layer net）网络引入侧边输出结构,提取到图像丰富的特征细节;然后使用深度监督的短连接结构将从深层到浅层的侧边输出组合起来,实现多层次和多尺度特征融合;最后添加边缘损失增强结构,用以获得较为清晰的目标边界,提高分割结果的准确性和完整性。结果 为了验证所提方法的有效性,选取中国北方种植大棚遥感影像和Google Earth上的光伏板组件遥感影像进行人工标注,并制作实验数据集。在这两个数据集上,将所提方法与几种常用的语义分割方法进行对比实验。实验结果表明,所提方法的精度在召回率为00.9之间时均在0.8以上,在2个数据集上的平均绝对误差分别为0.079 1和0.036 2。同时,通过消融实验分析了各个功能模块对最终结果的贡献。结论 与当前先进方法相比,本文提出的边缘损失增强地物分割方法能够更加精确地从遥感影像的复杂背景中提取目标区域,使分割时提取到的目标拥有更加清晰的边缘。     

基于Lansat7 ETM+影像的城市道路信息提取研究

道路信息是遥感卫星影像中一种重要的地理专题信息，道路信息的提取在卫星数字图像自动解译方面具有理论与方法意义，如果能自动地从遥感卫星影像中提取出道路网，将会简化城市地物目标的分类和测量过程。研究结合了计算机和人在自动检测和识别上的优势，以ETM＋为数据源，提出了遥感卫星影像中道路特征半自动提取的一种方法。研究首先对ETM＋的多光谱影像和15m分辨率的全色影像进行融合，然后通过设计一个高通滤波器和统计滤波器，完成道路信息的检测与识别（其中高通滤波突出地物的线性特征、统计滤波则是消除高通滤波后的一些噪音），最后进行矢量化跟踪完成道路信息的提取。实践结果表明，该方法能够从中等分辨率遥感卫星影像中提取道路信息，取得了较好的精度效果。     

结合曲率滤波的HTM算法去除遥感影像云雾

目的 遥感卫星幅宽较大，成像区域内的薄云和雾很难区分，云雾降低了遥感影像的解译精度和对目标地物判别的准确性。传统的云雾去除方法是通过调整图像的对比度和饱和度来提高重建图像的质量，对不均匀分布云雾的适应性不强。为此，本文以"高分二号"（GF-2）遥感数据为例，提出一种结合高斯曲率滤波的雾度图（haze thickness map，HTM）求解算法。方法 采用遥感影像的红波段进行HTM求解，首先通过不重叠的滑动窗口对整幅图像取暗像素，得到HTM估计值，利用高斯曲率滤波对其进行平滑，减少噪声干扰，保持地物边缘特征，并通过插值运算恢复到原图尺寸；然后利用改进的2维最大熵自动确定分割阈值，提取HTM中白色区域并抑制，对边缘处的像素值进行校正；最后通过HTM结果恢复出清晰影像。结果 由目视判读结合评价指标进行评价，将改进的暗原色先验法、传统的HTM算法与本文改进的方法在不同地区含云雾的遥感影像上进行对比实验。本文改进方法所得结果与传统方法相比，灰度均值降低约34.96%，平均梯度提升约18.48%，信噪比提升约34.77%，对比度提升约39.41%，对于不均匀遮挡的云雾去除具有较好效果。结论 改进的方法能够去除云雾干扰，有效改善影像数据的视觉效果，同时能够保留大量的细节信息，较传统方法更优。     

一种复杂环境下的跑道识别的新方法

针对机场在遥感图像中成像的复杂性与多样性,提出一种新的机场跑道的自动识别方法。该方法将跑道识别分为定位和识别两个步骤。首先在定位步骤中基于变形模板模型理论,建立了跑道的平行线模型及似然函数,并采用Meropolis算法确定跑道的准确边界;其次,通过分析跑道的标志特征和结构特征确立了跑道识别的通用性判别规则。通过对Spot图像的实验证明,该方法能够实现复杂环境下的跑道自动识别。     

基于合成孔径雷达图像的机场主跑道检测方法

针对现有机场主跑道检测方法提取目标不明确的问题,提出一种从合成孔径雷达(SAR)图像中自动检测机场主跑道的方法.使用模糊C均值算法分割原始SAR图像,采用形态学方法进行去噪处理,通过去除较小连通区域的方法以消除虚警目标,运用Hough变换检测主跑道,并基于直线平行线的特性对主跑道进行后处理,得到的检测结果具有较高的正确...     

基于边缘融合的多图像直线提取算法

该文提出了一种新的基于边缘融合的多图像直线提取算法，该算法首先对所有多图像分别提取边缘，然后通过将多图像对应的梯度方向相似的、相邻近的边缘编组，以形成融合的直线支持区域，最后基于最小二乘的方法从直线支持区域拟合出直线段，并提取直线属性．该文提出的算法把边缘的相位信息作为融合要素，能够从复杂的图像中提取出相当低对比度的直线，并且通过分析多图像边缘之间的特性，提出相位压缩和融合编组方案，不仅可以充分融合互补信息还有效降低了算法复杂度．真实的遥感图像直线提取结果表明了该文算法的有效性．     

基于SURF算法的输电线全景图像的特征提取

高压输电线跨距远、线路复杂,在充分分析电力线图像的特殊线性特性的基础上,文章提出了一种采用SURF算法完成输电线全景拼接并利用相位一致性提取线路特征的方法。首先采用SURF算法对部分电力线图片进行配准,并用RANSAC算法剔除错误的特征点对,然后拼接得到输电线全景图,对全景图采用相位一致性方法进行特征检测,最后提取经过标记的完整的单根电力线。对现场拍摄的部分输电线路图像进行了实验,结果提取出了完整、精确的单根电力线,说明该方法能提高输电线路弧垂计算的精度。     

结合四元数与最小核值相似区的边缘检测

目的 针对传统彩色图像边缘检测方法中未充分利用图像色度信息、颜色模型间非线性转换过程中时间和空间的大量耗费、算法实现复杂等问题,将四元数引入最小核值相似区（SUSAN）算法中,提出一种RGB空间下的结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法。方法 该算法首先对彩色图像进行四元数描述,然后用改进的SUSAN算子进行边缘检测。针对其中单一几何阈值g的限制,以及检测出的边缘较粗等问题,本文采用Otsu算法自适应获取双几何阈值,再对弱边缘点集进行边缘生长,最后根据USAN重心及其对称最长轴来确定边缘局部方向,实现对边缘点的局部非极大值抑制,得到最终细化后的边缘图像。结果 实验选取1幅合成彩色图像及3幅标准图像库图像,与彩色Canny算法、SUSAN算法,及采用单阈值的本文算法进行对比,并采用Pratt品质因数衡量边缘定位精度。本文算法能够检测出亮度相近的不同颜色区域之间的边缘,且提取的边缘比较连续、细致,漏检边缘较少。与公认边缘检测效果较好的彩色Canny算法相比,本文算法的品质因数提高了0.012 0,耗时缩短了2.527 9 s。结论 本文提出了一种结合四元数与最小核值相似区的边缘检测算法,实现了四元数与SUSAN算子的有效融合。实验结果表明,该算法能够提高边缘定位精度,对弱噪声具有较好的抑制能力,适用于对实时性要求不高的低层次彩色图像处理。     

基于Canny边缘SURF特征的红外与可见光图像配准算法

利用多源传感器之间获取信息的互补性,克服单传感器的缺陷,从而提高系统整体性能指标的思想已经在军事、医疗、卫星等领域获得了广泛的应用。可见光和红外图像相融合也能提高视觉应用场景中对目标的探测能力,降低目标警报的虚警率和漏警率,提升准确率和工作效益。对于红外与可见光图像配准过程中受不同传感器图像成像原理不同,成像结果图像灰度差异大、特征难以匹配的问题,可以利用红外和可见光图像的共有特征即边缘轮廓特征,采用Canny边缘提取算法提取出图像最基本、稳定的特征,然后在边缘图中使用SURF特征检测算法进行特征点提取与匹配,最后采用RANSAC进行精准匹配。由于边缘在红外和可见光图像中都是比较稳定的特征,而且在边缘轮廓图中进行特征提取将极大减少计算量和提高匹配率,因而最终能够获得较为准确的红外、可见光图像的变换关系。     

基于直线和区域显著性融合机制的机场检测

针对遥感图像数据量大和现有机场检测方法存在的不足，提出了一种去除重复模式，融合直线显著性和区域显著性的机场检测方法。首先利用改进的基于超复数傅里叶变换的显著性模型，去除遥感图像中的重复模式，减少后续数据处理量；然后根据跑道平行长直线特性和机场与周围环境的差异性，计算基于直线和基于区域的显著图，并进行融合；最后结合跑道宽度确定候选区，通过深度卷积神经网络和支持向量机进行特征提取和识别。实验证明所提算法对机场定位更加准确，具有识别率高、虚警率低、速度快的特点。     

循环生成对抗网络的线稿图像自动提取

目的 动漫制作中线稿绘制与上色耗时费力,为此很多研究致力于动漫制作过程自动化。目前基于数据驱动的自动化研究工作快速发展,但并没有一个公开的线稿数据集可供使用。针对真实线稿图像数据获取困难,以及现有线稿提取方法效果失真等问题,提出基于循环生成对抗网络的线稿图像自动提取模型。方法 模型基于循环生成对抗网络结构,以解决非对称数据训练问题。然后将不同比例的输入图像及其边界图输入到掩码指导卷积单元,以自适应选择网络中间特征。同时为了进一步提升网络提取线稿的效果,提出边界一致性约束损失函数,确保生成结果与输入图像在梯度变化上的一致性。结果 在公开的动漫彩色图像数据集Danbooru2018上,应用本文模型提取的线稿图像相比于现有线稿提取方法,噪声少、线条清晰且接近真实漫画家绘制的线稿图像。实验中邀请30名年龄在2025岁的用户,对本文以及其他4种方法提取的线稿图像进行打分。最终在30组测试样例中,本文方法提取的线稿图像被认为最佳的样例占总样例84%。结论 通过在循环生成对抗网络中引入掩码指导单元,更加合理地提取彩色图像的线稿图像,并通过对已有方法提取效果进行用户打分证明,在动漫线稿图像提取中本文方法优于对比方法。此外,该模型不需要大量真实线稿图像训练数据,实验中仅采集1 000幅左右真实线稿图像。模型不仅为后续动漫绘制与上色研究提供数据支持,同时也为图像边缘提取方法提供了新的解决方案。     

一种基于模糊阈值的直线拟合策略在铁路沿线柱体检测及距离估计中的应用

首先提出了一种单幅图像中由边缘检测自动估计铁路沿线柱体到铁轨大致距离的方法，该方法主要通过对铁轨及其沿线柱体的检测、分类识别和距离估计来完成。因为如何在有畸变和复杂背景的图像中准确和有效检测边缘在图像处理和模式识别中一直是一个关键而困难的问题，为此提出了一种基于模糊阈值的直线连接拟合策略，该策略主要包括3个步骤：边缘提取、角点检测和基于模糊阈值的直线递归拟合。该策略可以有效地在有图像畸变和复杂背景的实际拍摄图片中通过参数控制获取感兴趣目标的直线边界。实验结果证明本文的直线拟合策略是精确的和具有鲁棒性的，距离估计方法是有效的。