联合NSCT与多重分形的高噪声侧扫声呐图像分割

针对现有分割算法对高噪声侧扫声呐图像分割准确率低的问题,提出了一种综合利用NSCT(non-subsampled contourlet transform)分解图像、局部标准差和均值组合增强图像和多重分形判断图像奇异性的侧扫声呐图像分割方法。首先,借助NSCT分解图像,获得滤除高频噪声且保留轮廓信息的低频图像和一系列高频方向子带图像。然后,基于侧扫声呐图像中目标及其阴影伴随出现的特点,计算低频图像的局部标准差与均值的组合特征,获得分别突显目标及其阴影的特征图,使用多重分形分割方法分割特征图,获得低频图像分割结果;利用图像差分和非极大值抑制方法分割高频方向子带图像,获得高频分割结果;融合高低频分割结果获得目标及其阴影的精细边缘。最后通过试验验证了本文方法的有效性。     

基于分形技术的油库目标识别研究

油库目标的识别是航空图像判读的一项重要内容,提出了一种基于分形维数和图像重心的识别算法,并在此基础上对其平移不变性及抗噪能力进行了实验分析,取得了较为满意的结果,试验结果表明该方案是可行的和有效的.     

基于分形理论的SAR图像边缘检测

分析了SAR图像的基本特点 ,阐述用DFBR模型表达SAR图像的基本原理 ,提出两种基于分形理论的SAR图像边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验 ,说明分形方法有较强的抗干扰性能 ,适用于SAR图像的边缘检测 ,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果     

基于分形理论的SAR图像边缘检测

分析了ＳＡＲ图像的基本特点,阐述有ＤＦＢＲ模型表达ＳＡＲ图像的基本原理,提出两种基于分形理论的ＳＡＲ图象边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验,说明了分形方法有较强的抗干扰性能,适用于ＳＡＲ图象的边缘检测,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

一种基于分形的图像压缩方法

给出了一种在加快编码速度同时能调节图像质量的方法.首先用一种比基本分形编码方案具有更大压缩比的加速方法加速基本分形编码,得到一组基本编码.对此基本编码进行解码,得到一个解码图像.然后用原始图像与此解码图像相减得到一个差值图像,对该差值图像进行分块、量化、编码,得到一组附加码.附加码与前面得到的基本编码共同构成原图像的编码.该方法比基本分形编码方法速度快,在一定的范围内还可在提高编码速度的同时调整PSNR值与压缩倍数,使解码图像适合不同环境的需要.     

SAR图像斑点噪声的小波软门限滤除算法

本文介绍利用小波分析和软门限对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像斑点噪声（Ｓｐｅｃｋｌｅ）进行抑制与滤除的算法。首先选择合适的小波基对合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像进行小波分解,应用Ｄａｖｉｄ Ｌ．Ｄｏｎｏｈｏ软门限理论,并且将其推广到２维信号。针对ＳＡＲ图像斑点噪声的特殊性,即在小波变换域内图像和斑点噪声的奇异性不同,选取合适的门限在小波域内滤波。最后进行小波反变换得到去噪后的ＳＡＲ图像。实验证明,该算法能     

热红外图像与可见光图像的配准与融合

红外热成像是一种有效的无损检测技术.红外与可见光传感器是目标识别系统中常用的两种传感器,对这两种传感器图像进行有效地融合能大大提高探测识别的准确性和可靠性.图像配准是图像融合的前提,在仿射变换的模型基础上,用最小二乘法达到用多个配准点拟合出最优参数解的目的.在图像融合中引入了小波变换,实现了图像的彩色融合.     

基于可变步长的光谱响应曲线分形维计算方法研究

提出了一种基于可变步长(即基于不同采样率)的高光谱图像响应曲线分形维计算方法.该方法在不同的采样率下对光谱响应曲线进行采样,计算相邻点的光谱响应差值,统计采样点的差值总和,利用最小二乘法求出分形维.为了提高计算效率,运用多线程的技术将高光谱图像分成几个部分,各部分的分形维由多核计算机同时并行计算.实验结果表明,该方法能...     

影像纹理的多标度分形分析

引入目前在分形几何中发展起来的多标度分形理论，发展了影像纹理的多标度分形分析，能够描述纹理结构更多的分形特征，反映影像纹理的局部分维差别，抑制目前仅基于整体分维计算存在的不同分形同分维之弊端，实现影像纹理的多分辨率分析。尽管分维测度是纹理的一个非常重要的特征，但单纯的仅基于分维测度的分析，并不足以表征所有的纹理信息。     

SAR图像斑点噪声抑制方法与应用研究

通过详细分析SAR图像的判读和应用斑点噪声的算法,得出:多视处理能有效地平滑噪声,但降低空间分辨率;基于空间域滤波算法能有效地平滑斑点噪声,但不同程度地损失边缘和细节信息;基于变换域的小波多尺度滤波可以较好地保持边缘信息,然而其滤波效果不理想。在此基础上提出利用小波分析技术把两种或两种以上的单个滤波方法进行融合,在有效去除斑点噪声时能够较好地保持边缘、细节和纹理信息。最后初步讨论在实际应用中应根据不同情况和要求选择相应的滤波方法。     

多分辨率低秩导向滤波的热红外图像空间融合

热红外遥感图像由于其特定的成像方式,包含目标特有的发射率及温度等特征。然而,热红外遥感图像较低的空间分辨率却限制了其广泛应用。随着遥感技术的发展,同一区域获得的多源遥感图像可以提供更为完备的目标信息,使得利用多源融合技术实现热红外图像空间分辨率增强与亚像素级特征提取成为可能。为此,本文提出了一种基于多分辨率自适应低秩表达与残差信息迁移的热红外图像空间超分辨算法,该算法通过可见光与热红外图像融合的方式实现热红外图像空间特性的自适应融合增强。本文算法优势主要体现在以下几个方面：（1）基于多分辨率的超像素分割,使用超像素块代替传统的方块作为低秩恢复单元,自适应地调整单元内空间特性以保持单元内地物类型的稳定并抑制结构性噪声;（2）通过构建导向线性滤波器,在保护热红外图像光谱信息的前提下,实现可见光图像精细空间特征向热红外图像的迁移;（3）在低分辨层建立增强热红外图像残差与可见光图像残差之间关联并迁移至高分辨层,在保证超分辨图像细节信息的前提下,实现热红外图像空间超分辨。为了验证算法的有效性,本文采用2014年IGARSS数据融合竞赛提供的可见光与热红外实验数据进行实验,并与融合竞赛中表现最为优异的监督图特征融合方法进行比较,并从温度反演精度以及分类精度两个方面评价超分辨效果。实验结果表明,本文提出的方法其噪声抑制效果、空间平滑效果、边缘锐化效果更为优异,超分辨热红外图像有着更为精细的空间信息,并且对于不同区域类型均能较好的保护热红外图像光谱信息。对于不同地物类型,融合超分辨图像有较高的亚像素温度反演精度以及更高的分类精度,其温度反演误差小于1 K,总体分类精度较原热红外图像提升20%以上。     

提高中巴卫星IR MSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法

介绍一种提高中巴资源卫星IRMSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法。通过计算低分辨率图像上每一个像元对应的高分辨率图像上一组子像元的平均亮度值及二者之差,将该差值与高分辨率图像上相应子像元亮度求和,形成新的图像。该图像具有高分辨率图像的空间细节,又具有低分辨率图像的光谱信息,从而实现融合图像信息保真。试验表明,光谱保真融合方法可以在不改变光谱信息的前提下提高IRMSS图像的空间分辨能力,是一种新的简单实用的数据处理方法。     

用改进的BP网络进行图像边缘检测

由于噪声的干扰,常规的图像边缘检测方法往往效果不佳,因此提出了一种基于改进BP网络的边缘检测方法。在充分考虑边缘和噪声本质区别的基础上,构造具有较强抗噪能力的特征向量,然后用样本图像对四层BP网络采用改进BP算法进行训练。最后,将训练后的网络用于图像的边缘检测。实验证明这种方法是有效的。     

高光谱图像空间光谱维去相关噪声评估

高光谱图像噪声评估既是评价图像质量的重要内容,也是衡量传感器性能的重要指标。一般噪声评估方法通过对图像规则分割或利用某种距离准则对图像进行连续性分割,计算图像子块的局部标准差或多元线性回归的残差来实现对图像噪声的估计。但这些方法获取的图像子块并不是完全均匀的,图像子块中仍然会存在地物边界,导致图像噪声评估的结果不准确。为了有效提取图像中的均匀子块,本文提出了一种优化的空间光谱维去相关（OSSDC）方法,基于光谱角距离和欧氏距离双重判定,从光谱曲线的形状和数值上寻找相似像元,获取图像中的均匀子块,然后利用多元线性回归计算残差实现对图像噪声的估算。利用模拟图像和实际航空飞行实验获取的高光谱图像对优化算法进行检验,同时与几种常用噪声评估方法进行对比分析,结果表明优化后的算法计算结果更准确,稳定性和适用性优于其他方法。     

基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法

针对主成分分析（PCA）融合算法的不足和最小噪声分离（MNF）变换的优势，以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据，提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法，并与其它融合方法进行定量和视觉比较，结果表明该方法能得到更好的融合效果。