基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法

本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。     

荧光法在赤潮图像分析中的应用

赤潮藻样品中往往包含着各种复杂的非藻沉淀物,为解决这些微藻的探测和分析的问题,可以利用微藻类在一定波长的光照射下会产生荧光的特性,对裸甲藻等多种赤潮藻类进行荧光实验处理,并在此基础上对藻类的荧光图像和灰度图象进行图像分割,轮廓和纹理分析及图象识别等后继图象处理。实验证明,荧光法可以有效的去除背景噪声,保留藻类信息,使得后继的图象处理工作更加容易和有效,从而解决了探测和分析包含复杂背景的沉淀物样品中微藻的问题。     

海底小目标声呐图像一维最大熵分割的改进方法

作为海洋高新技术,水声技术日益成为海洋水下探测的主要手段,而且有时是惟一的手段(比如对浑水或对远距离的情况).海底物体搜索、海底救捞、海底探宝、海底“黑烟囱”探测、海底施工以及海洋军事活动(如探测水雷)等多方面都涉及海底小目标(这里的“目标”泛指物体,包括各种人工制造物和自然形成物)探测.对海底小目标探测是一个困难而有意义的课题.高分辨成像声呐在海底小目标探测方面具有良好的应用前景.将高分辨成像声呐应用于海底小目标探测,图像处理是关键.图像分割是图像处理中的主要问题,也是机器视觉领域低层视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.     

改进的自适应遗传算法在遥感图像分割中的应用

为了自动确定遥感图像分割的最佳阈值,本文提出了一种改进的自适应遗传算法,并利用该算法对二维Otsu图像阈值分割函数进行了全局优化,提高了分割闻值的求解速度。该算法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,克服基本遗传算法的收敛性差、易早熟问题。实验结果表明,该算法具有良好的收敛速度和稳定性,达到较好的图像分割效果,大大缩短了计算时间。     

基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率摇感影像分割

高空间分辨率遥感影像中地物目标内部光谱信息复杂性的增强,使得传统基于光谱特征值的数据处理方法效果不再显著,影像分割为解决这一问题提供了一种思路,成为当前高空间分辨率遥感影像处理的研究焦点.时刻独立脉冲耦合神经网络具有状态相近、空间相邻神经元相互耦合同步脉冲激发和区域之间神经元脉冲激发时刻独立两大特点,已被应用于非遥感影像分割中,并取得较好效果.本文结合高空间分辨率遥感影像特点,通过对网络参数进行实验和分析,提出一个基于时刻独立脉冲耦合神经网络的高空间分辨率遥感影像分割方法,并利用空间分辨率0.3m的航空影像进行了数据试验,将分割结果进行讨论并与现有时刻独立脉冲耦合神经网络方法和ISODATA方法分割结果进行对比分析.结果表明:时刻独立脉冲耦合神经网络在高空间分辨率遥感影像分割处理中具有很好的应用前景.     

基于空间信息技术的堰塞湖库容分析方法研究

快速准确计算堰塞湖库容,对了解地震堰塞湖险情具有重要的意义.利用遥感和地理信息系统等空间信息技术,提出了一种基于像素的三维水面的计算动库容的方法,能准确计算水面为曲面,包括动库容在内的总库容.该方法利用遥感影像提取水体边界线,与DEM求交后可得到带高程的边界点,利用空间插值技术获得三维水面,然后利用库容计算模型求解.同时,在分析该算法计算效率的基础上,提出了基于河流分段的库容计算优化算法,最后通过实验对比分析了该方法的合理性和优越性.     

多尺度空间线状实体形状相似关系的表达与度量

本文对空间数据多尺度表达中线状实体综合前后的形状相似性进行了描述、分析和研究。通过调查统计,得出了衡量线状实体形状相似程度的两个重要参量SIMⅠ、SIMⅡ,基于这两个参量给出了空间线状实体形状相似性的定义以及在不同尺度下线状实体形状相似性的度量方法,并用实例进行验证。为空间数据多尺度表达时线状实体的形状表达提供了一种分析和评价手段。     

空间索引与多尺度表达的一体化模型研究

在分析各种常用索引的基础上,依据各自的适用范围,提出了对点对象建立格网索引,对线、面对象建立改进四叉树索引的组合优化策略。设计的改进四叉树索引避免了传统四叉树的重复索引,提高了数据访问的效率。     

Multi-Scale Texture Modeling

Patterns of crystallographic preferred orientation are referred to as texture. The specific subject of texture analysis is the experimental determination and interpretation of the statistical distribution of orientations of crystals within a specimen of polycrystalline material, which could be metals or rocks. The objective is to relate an observed pattern of preferred orientation to its generating processes and vice versa. In geosciences, texture of minerals in rocks is used to infer constraints on their tectono-metamorphic history. Since most physical properties of crystals, such as elastic moduli, the coefficients of thermal expansion, or chemical resistance to etching depends on crystal symmetry and orientation, the presence of texture imparts directional properties to the polycrystalline material. A major issue of mathematical texture analysis is the resolution of the inverse problem to determine a reasonable orientation density function on SO(3) from measured pole intensities on , which relates to the inverse of the totally geodesic Radon transform. This communication introduces a wavelet approach into mathematical texture analysis. Wavelets on the two-dimensional sphere and on the rotational group SO(3) are discussed, and an algorithms for a wavelet decomposition on both domains following the ideas of Ta-Hsin Li is given. The relationship of these wavelets on both domains with respect to the totally geodesic Radon transform is investigated. In particular, it is shown that the Radon transform of these wavelets on SO(3) are again wavelets on . A novel algorithm for the inversion of experimental pole intensities to an orientation density function based on this relationship is developed.