基于雾的能见度黑体识别的研究

基于数字摄像技术直接摄取选定目标物及背景的图像,用图像处理的方法通过对所获取的图像进行分析处理,获取能见度的相关信息。黑体识别采用类间最大方差阈值分割的方法,对分割后的图像用形态学方法进行平滑滤波,得到最后分割的黑体。通过目标物与背景物的平均亮度计算可获得白天的气象能见度。研究使用CCD摄像头采集图像,使用相应DVT软件进行控制连续采集传输图像。     

基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法研究

为了提高智能视频监控系统中对象检测算法的检测准确性,实现对检测对象轮廓的准确提取,在分析目前常用于获取对象轮廓形态的对象检测方法不足的基础上,提出了基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法。该方法需要阈值而又不依赖于阈值,选取任一阈值对检测对象进行阈值分割,再结合Sobel边缘检测以及经过定制的边界跟踪算法,实现对检测对象轮廓的提取。经实验得出的轮廓检测结果在不同阈值的条件下都呈现出较好的完整性与一致性。因此,方法具有较好的鲁棒性,实现了对检测对象轮廓的完整提取,提高了对象检测算法的检测准确性。     

基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法研究

为了提高智能视频监控系统中对象检测算法的检测准确性,实现对检测对象轮廓的准确提取,在分析目前常用于获取对象轮廓形态的对象检测方法不足的基础上,提出了基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法。该方法需要阈值而又不依赖于阈值,选取任一阈值对检测对象进行阈值分割,再结合Sobel边缘检测以及经过定制的边界跟踪算法,实现对检测对象轮廓的提取。经实验得出的轮廓检测结果在不同阈值的条件下都呈现出较好的完整性与一致性。因此,方法具有较好的鲁棒性,实现了对检测对象轮廓的完整提取,提高了对象检测算法的检测准确性。     

面向无人机影像的改进FNEA分割方法

针对无人机影像光谱信息量不足导致的影像分割精度较低和同类地块过度分割问题,本文设计了一种面向无人机影像的改进FNEA分割方法。首先,利用特征提取方法,构建原始RGB影像的不同纹理和植被指数特征影像;然后,基于改进分离阈值法选择最佳植被指数和纹理特征;最后,将最佳特征与原始RGB数据融合,采用FNEA算法进行影像分割。将改进FNEA方法与多种分割方法对比,结果表明改进FNEA方法的分割精度更高,同一地块内过度分割可得到较好控制,适合无人机影像的分割。     

基于光谱和形状的遥感图像分割质量评估方法

针对多尺度遥感图像的分割质量评估问题,提出了一种光谱和形状相结合的分割质量评估方法。首先,采用超像元方法对图像进行初始分割,将图像过分割为若干区域;其次,根据合并准则迭代合并相邻区域来生成各尺度图像,其中,使用尺度集结构来索引各尺度的区域,使用邻接图来记录各尺度下区域间关系;然后给出各尺度图像形状紧凑性和平滑性的计算公式,并结合各尺度图像光谱特征计算出各尺度图像的同质性和异质性;最后根据贝叶斯风险最小准则选择最优分割尺度。实验结果表明,该方法可以适应不同图像内对象特质,使得最优分割尺度的选择更合理,图像分割效果更佳。     

岩溶区中低分辨率遥感数据第四系信息提取研究——以ETM数据为例

文章通过遥感技术手段,采用特征波段阈值切割法对广西桂西地区岩溶区洼地、谷地第四系进行自动提取,提出了遥感技术在编制岩溶区第四系地质图新的技术方法,并采用该方法编制了研究区第四系地质图。     

一种新的超声波心动图像分割算法

针对超声心动图像噪声大,边界模糊,灰度分布不均匀等特点,提出了一种新的图像分割算法.首先对超声图像进行滤波和边缘锐化等预处理,然后再使用GVFSnake模型对预处理后的图像进行分割,从而提取出心室的边界.经试验证明,这种新的超声心动图像分割算法,比传统的超声图像分割算法在图像分割精度上有显著的提高.     

亚像素细分在光学自准直系统观测中的应用

介绍一种基于CCD的光学自准直系统观测方法及相关的数字图像处理方法。关于图像处理,首先采用自动阈值分割提取十字丝的像素级边缘,然后使用积分法找到十字丝的像素级边缘位置,接着运用三次多项式拟合出图像边缘实现十字丝边缘的亚像素定位,最后对十字丝亚像素边缘进行直线拟合得到边缘直线方程,进而得到十字丝中心。实验结果表明,亚像素细分技术能够较好地提取十字丝亚像素边缘。     

一种基于特征信息的车牌识别方法

根据中国车辆牌照本身的现有特征信息,提出一种车牌识别方法.采用全局动态阈值法进行二值化处理图像,牌照定位算法简单迅速,字符分割参考垂直投影间隔和字符的纵横比.实验结果表明,这种方法具有良好的环境适应性和鲁棒性.     

遥感影像云团和云影检测与去除

以图像处理和分析理论为依据,建立了云团、云影图像模型和区域恢复模型,并采用阈值法对图像分割。用1988年TM遥感影像对2002年ETM遥感影像中云团及云影进行去除试验,再现云团和云影区地物特征,提高遥感影像数据的可用性。结果表明,使用阈值法并利用直方图形态分析选取阈值、检测云团和云影的计算方法简单且效果好;选取合适的两遥感影像灰度平均值之比,可以得到理想的恢复效果,再现云团和云影区地物特征,达到提高遥感影像的可用性。     

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融合LiDAR数据与高分影像特征信息的建筑物提取方法

建筑物是城市环境中的主要地物类型,从高分影像等数据中自动提取建筑物对于提升土地利用变化检测、城市规划与土地执法等业务的质量与效率具有重要意义。本文针对现有建筑物提取方法存在的边界提取不精确的问题以及采用手工特征表达图像信息的局限性,融合LiDAR数据与高分影像两种数据源的特征信息,提出一种基于SegNet语义模型的建筑物提取新方法。首先,对LiDAR数据预处理得到数字表面模型（DSM）、数字地形模型（DTM）、归一化数字表面模型（nDSM）,利用高分影像NDVI值去除nDSM中部分树木点,得到结果影像nDSM_en;其次,分别获取LiDAR数据回波强度、表面曲率以及高分影像NDVI值 3个特征构建特征图像训练SegNet语义模型,利用训练得到的模型完成建筑物初始提取;最后,采用阈值法分割nDSM_en得到影像对象,利用影像对象约束建筑物初始提取结果,完成建筑物精提取。在以ISPRS 官方提供的标准数据集（数据采集的地理区域为德国Vaihingen,采集时间2008年7—8月）为样本的实验中,本文方法在像素层次的平均查全率、平均查准率和提取质量分别为96.4%、94.8%和91.7%;针对面积大于50 m ²的建筑物对象,上述3个指标均为100%。实验结果表明：本文提出与实现的建筑物提取方法更好地利用了反映建筑物与非建筑物本质差异的特征信息,有效地实现了2种数据源的相对优势互补,提高了建筑物的检测与提取精度。     

一种改进小波阈值去噪方法的研究

针对传统小波阈值去噪分析的不足,分别从两个方面进行改进：1）根据小波系数在各尺度上的相关性,提出基于Lip指数阈值寻优的新方法;2）用构造的新小波阈值函数处理小波系数,克服了软阈值的高阶不可导和硬阈值函数的不连续,且计算方便。最后使用新方法对一组离散变形数据进行去噪处理,验证了其有效性和优越性。     

基于先验HMRF的MAP分块超分重建方法

针对高光谱图像应用最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）超分重建后细节信息丢失严重问题,本文提出一种基于先验Huber马尔科夫随机场（Huber Markov Random Field, HMRF）模型的MAP分块超分辨率重建算法,以期提高图像超分重建质量。首先,利用主成分变换获取图像域的主要成分,在此基础上采用样条插值得到初始迭代图像;而后将初始图像域分为若干子块,在每个子块图像域上建立具有自适应阈值的HMRF模型,并结合子块图像域的保真项构建目标函数,采用梯度最快下降法求解此函数得到超分子块图像,将其重组,进而与插值后的次要成分图像相结合,最后应用主成分逆变换方法得到最终的高分辨率图像。为了验证本文算法的有效性与优越性,分别对模拟和真实图像采用本文方法和具有代表性的Tikhonov、总变分及传统HMRF模型超分重建方法进行实验对比,其中本文方法重建结果在峰值信噪比和结构相似性定量评价方面明显优于其他方法重建结果,在定性评价方面边缘结构及细节信息也更加明显,表明本文算法较为突出。     

改进的小波阈值函数对变形监测数据的去噪研究

基于小波分析中传统的阈值函数,结合其他学者提出的小波阈值函数,提出一种改进的小波阈值函数,并将其应用于变形监测数据的去噪处理。理论分析和算例表明,新的小波阈值去噪函数能够有效去除噪声。     

遥感影像云及云影多特征协同检测方法

遥感影像中云及云影不同程度地影响着地物信息的有效获取。随着多源遥感数据的日益丰富,交叉应用多源、多时相遥感影像复原云及云影区的影像,以有效地获取地类演变过程是遥感大数据应用研究的重要内容。高精度的云及云影检测是遥感影像云及云影区修复的前提和保障。复杂多变的光谱特征以及难以有效表达的空间形态特征,使云及云影一直存在检测过程复杂、适用性差和精度不高的问题,难以形成稳定有效的检测方法。在对厚云、薄云、冰雪及其他地类多光谱特性分析的基础上,本文提出了一种云及云影的多特征协同检测方法。首先,对冰雪、云及其他地物类型可分性较好的红、短波红外、热红外波段,利用SAM方法匹配云光谱特征曲线,并进一步结合短波红外波段像元绝对值区分云与冰雪,以及热红外波段像元绝对值区分云及其他地物类型;其次,通过组合云影定向移动模型与近红外波段亮度阈值检测出云影像元。对具备这些光谱波段的Landsat-8进行实验,结果表明多光谱曲线、“诊断性”波段及空间关系多特征耦合能有效地检测出影像中的薄云、厚云及云影,整体精度优于95%。     

基于NDVI阈值法的森林冰冻受灾范围精确提取

快速提取森林冰雪受灾范围,有利于准确掌握森林受灾情况,为此类灾害性气候事件防灾减灾、森林资源管理和生态保护提供科学依据。本文利用2001-2007年NDVI数据,提取灾前植被NDVI参考值和正常波动范围,结合2008年NDVI数据提取冰雪冻灾范围。该方法弥补了基于单一时相的传统方法（NDVI差值法）忽略植被指数正常波动的问题,分像元提取植被NDVI正常波动范围,使提取结果更加客观合理。与传统方法提取结果对比,省级尺度的验证结果相同（即森林受灾率均为34.72%,而实地调查森林受灾率35.3%）,但2种方法在县市行政单元提取的森林受灾率相差较大。NDVI阈值法提取的森林冰雪受灾范围主要分布于湖南省南部地区,北部地区分布相对较少,而传统方法提取结果主要分布于湖南省北部地区,南部地区分布相对较少。根据实地考察资料显示,相比于传统方法,NDVI阈值法提取结果与实际森林冰雪冻灾空间分布信息更接近,精度更高,更适合于区域大尺度提取森林冰雪受灾范围。     

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一种基于二维倒谱变换的数字水印

提出了一种基于二维倒谱系数能量的数字图像水印新算法。倒谱域水印算法克服了水印嵌入时频段选择的限制，增大了水印嵌入的信息量，避免了块效应。该算法利用置乱变换预先对水印图像进行处理，更加提高水印的抗剪切性和鲁棒性，实验结果表明：算法对于JPEG压缩、剪切、加噪等方面都有很好的抗攻击性。