基于Contourlet变换的高空间分辨率遥感影像检索研究

本文在高空间分辨率遥感影像纹理特征提取研究中引入Contourlet变换,将不同尺度、不同方向子带系数矩阵的均值、方差和能量作为纹理特征,并为分类能力强的特征量赋予较大的权值,体现相应子带分类能力的差异性。以QuickBird影像为样本数据、采用五叉树分解策略的纹理检索实证研究表明,基于Contourlet变换提取高空间分辨率遥感影像纹理特征信息的效果优于Gabor小波变换。     

轮廓波变换在遥感目标图像检索中的应用

除具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征.如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键.依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法.针对Contourlet变换响应不同特征方向能力的差别,采用正交补偿法加以改正,经过傅里叶算子的处理,从而实现旋转不变结构性边缘特征的检索.最后,在遥感目标图像上所作的实验证实了该算法的有效性.     

轮廓波变换在遥感目标图像检索中的应用

除具有纹理属性外,遥感图像中还包含大量的结构性边缘特征。如何有效捕捉这些特征中的信息进行检索,成为提高遥感图像检索效率的关键。依据Contourlet在离散域的多尺度几何分析的功能,提出一种利用Contourlet子带能量分布特性提取原始图像在多个尺度下的边缘方向信息进行检索的方法。针对Cont-ourlet变换响应不同特征方向能力的差别,采用正交补偿法加以改正,经过傅里叶算子的处理,从而实现旋转不变结构性边缘特征的检索。最后,在遥感目标图像上所作的实验证实了该算法的有效性。     

地物空间关系匹配的高分辨率遥感影像检索

从低层视觉特征与地物空间关系特征对影像内容进行描述,建立检索模板与目标影像间的相似性直方图表达,提出一种适用于高分辨率遥感影像检索的新方法。首先,利用Quin+树将大幅面原始遥感影像分解为一系列同尺寸的序列子块;然后,分别提取各子块的低层视觉特征与地物关系特征,并以子块为基元构建候选子块的特征直方图;最后,对比检索模板与候选子块间的特征直方图相似性,实现高分辨率遥感影像的检索。使用多幅多源高分辨率遥感影像进行实验,结果表明本文方法对耕地、水系、建筑物等地类的检索精度大都维持在0.8以上,且各项检索性能指标均优于已有的两种遥感图像检索算法。     

基于谱直方图的遥感图像分层次多尺度植被分割

在遥感图像分割中,植被是重要的一类对象,植被细分割一般有3个目标,按尺度分为乔木、灌木和草与苔藓。针对单一层次多分类方法不能充分利用植被目标不同纹理尺度实现精确的多分类问题,提出了一种基于谱直方图的遥感图像分层次、多尺度植被分割方法。首先用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)提取出遥感图像中的植被区域,然后再对该区域分层实现多个二分类算法、完成多分类操作。在每个分类层次,利用目标的先验知识和纹理尺度选择纹理滤波参数,对滤波结果提取各子块图像的谱直方图用以表达纹理特征,从而实现1个层次的分割。实验结果表明,该方法较好地利用了植被各层次目标的先验知识和纹理尺度,使得对纹理滤波器的增强处理更具针对性;谱直方图的特征区分度更大,使得植被细分割精度明显提高。     

利用多尺度特征与深度网络对遥感影像进行场景分类

针对因样本量小而导致的遥感图像场景分类精度不高的问题,结合非下采样Contourlet变换(NSCT)、深度卷积神经网络(DCNN)和多核支持向量机(MKSVM),提出了一种基于多尺度深度卷积神经网络(MS-DCNN)的遥感图像场景分类方法。首先利用非下采样Contourlet变换方法对遥感图像多尺度分解,然后对分解后的高频子带和低频子带分别用DCNN训练得到了不同尺度的图像特征,最后采用MKSVM综合多尺度特征并实现遥感图像场景分类。对标准遥感图像分类数据集的试验结果表明,本算法能够结合低频和高频子带对不同类别场景的识别优势,对遥感图像场景取得较好的分类结果。     

改进的边缘角度直方图在遥感图像检索中的应用

针对基于形状的遥感图像检索中区域分割困难这个问题,本文提出利用边缘角度直方图作为形状特征对遥感图像进行检索;针对遥感影像分辨率和颜色反差对检索性能的影响,本文提出采用多尺度分析的思想,提取图像在多个尺度上的边缘角度直方图特征进行检索。通过单一尺度边缘角度直方图特征和多尺度边缘角度直方图特征检索的对比实验,揭示了本文所提出的改进方案使遥感图像的检索精度提高了约31个百分点。     

一种传统民居遥感提取方法

针对基于地物光谱统计特征的建筑物提取方法由于存在较大的同物异谱现象导致提取结果不满足要求的问题,该文提出了一种基于形态学建筑物指数并顾及纹理特征的遥感提取方法。该方法综合考虑传统民居在高分辨率遥感影像上的光谱、形态和纹理特征,首先利用形态学建筑物指数法提取建筑,并使用最小矩形长宽比和像元个数区分道路和零星地物,而后利用Contourlet变换和谱直方图相似性计算进行纹理甄别,实现传统民居的遥感识别和提取。为了验证该方法,选取湖南省常宁市庙前镇中田村QuickBird影像进行试验,结果表明该方法能够获得较高精度的提取结果,整体精度为71.54%,影响提取精度的关键原因为损毁严重的建筑物光谱特征与目标图像纹理相差较大。     

一种基于四元数变换的彩色遥感影像检索方法

遥感影像常存在旋转和缩放等变化关系,这就要求检索时图像特征具有旋转和尺度不变等性质。目前,彩色遥感影像检索在提取这些特征时通常对色彩通道单独进行处理,导致3个通道之间的关系信息丢失,且没有充分利用数据本身所特有的几何特征,影响了检索精度。结合四元数与正交傅里叶-梅林矩的优点,提出了一种基于四元数变换的遥感影像检索方法。针对已有工作中存在的基于四元数傅里叶-梅林矩所提取的纹理特征只具有旋转不变性的问题,利用四元数正交傅里叶-梅林矩构造出具有旋转和尺度不变的纹理特征,并使用四其对图像进行边缘检测,得到边缘色彩图像并提取边缘色彩直方图,综合多种特征进行图像检索。实验结果表明,使用此方法进行遥感影像检索对于图像旋转和尺度变化具有良好的鲁棒性,检索性能明显提高。     

利用NSCT和Krawtchouk矩进行图像检索

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和Krawtchouk矩的图像检索算法。首先,通过NSCT对图像进行分解,提取每个分解层次上不同方向子带系数分布的数学特征作为图像的纹理特征;然后,利用Krawtchouk矩描述图像的形状特征;最后,根据加权的相似性度量实现图像检索。实验结果表明,所提取的特征向量具有平移、旋转、尺度不变性,且能获得更高的检索精度。     

旋转和平移不变纹理特征的遥感影像居民地提取

本文利用Radon变换的小波系数直方图对遥感影像居民地进行提取。首先,通过Radon变换将纹理影像的旋转和平移转化为平移,然后对Radon变换后的影像进行小波变换,最后利用小波系数直方图作为旋转和平移不变特征进行纹理分割。实验结果表明:基于Radon变换的小波系数直方图方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

利用无参数统计特征进行旋转不变纹理图像渐进检索

分析了Radon变换和Log-polar变换在消除旋转位移时对频谱的影响,探讨了NSCT变换和小波变换在不同检索参数下的平均检索性能,在此基础上构造出多尺度多方向纹理变换谱和旋转不变特征矢量,并提出了一种基于无参数统计特征的旋转不变纹理图像两级渐进检索算法。通过VisTex标准纹理图像库的检索实验证明,与传统检索算法相比,本文提出的算法既可获取纹理主方向,同时又能表征纹理细节信息,有效地提高了旋转不变纹理图像检索的查准率和检索效率。     

融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类

传统影像分类方法仅利用灰度、纹理等谱内特征,未能充分利用谱间特征,针对这一不足,本文提出一种融合谱间特征的高分辨率遥感影像分类方法。采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对遥感影像进行变换,提取前两个主分量作为变换后的数据;通过影像分割方法获取像斑,选取训练样本像斑;利用灰度直方图与联合灰度直方图分别表达像斑的谱内特征与谱间特征,采用G统计量度量直方图距离,依据距离倒数加权计算像斑的谱内概率与谱间概率,依据加权组合谱内概率与谱间概率构建联合概率,在联合概率最大基础上获取影像分类结果。在Quick Bird遥感影像上的实验结果表明了本文方法的有效性,总体分类精度与kappa系数分别达到了90.0%和86.7%。     

Contourlet方向区域相关性的遥感图像融合

对遥感图像经Contourlet变换后的高频子带系数分布的方向特征进行统计分析,发现遥感图像经Contourlet变换后高频系数的分布具有较强的方向区域特征,在此基础上,提出一种基于Contourlet系数方向区域相关性的遥感图像融合算法,该算法首先对多光谱图像经IHS变换后的亮度分量和全色图像分别进行Contourlet变换,然后以多光谱图像亮度分量的低频信息作为融合图像亮度分量的低频信息,通过计算并比较全色图像的高频系数和对应的多光谱图像亮度分量的高频系数的方向区域匹配度确定融合图像亮度分量的高频信息;最后经过Contourlet逆变换和IHS逆变换获得融合图像。实验结果表明,该算法在提高融合图像空间分辨率的同时能够更好地保留原始多光谱图像的光谱信息,与传统遥感图像融合算法相比,该算法具有较好的融合图像信息熵和清晰度,具有一定的实用性。     

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。     

多通道颜色信息融合与纹理影像检索

利用纹理特征进行遥感影像检索时,通常先将多波段影像转化为灰度影像再提取纹理特征,但由于忽略了影像的颜色信息,用于遥感影像检索时往往难以得到好的检索结果。针对此问题,该文利用Gabor小波构造多个相同方向不同尺度的滤波器以提取波段之间的差异信息,并与传统的纹理特征融合构成改进的纹理特征。实验结果表明,相比传统的纹理特征,改进的纹理特征对影像内容的描述能力更强,有效地改善了检索结果,提高了检索查准率。     

纹理主方向的遥感影像居民地提取

本文研究利用基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地进行提取。首先,通过傅立叶变换把遥感影像变换到频率域,然后利用Hough变换找出遥感影像的主纹理方向,进而把影像主纹理方向旋转至水平,最后利用灰度共生矩阵方法进行纹理分割。实验结果表明:基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

结合颜色直方图和LBP纹理的遥感影像分割

提出了一种结合颜色直方图特征和LBP纹理特征的高分辨率遥感影像分割方法。首先对梯度图像进行双阈值联合的自适应标记,进而通过快速分水岭变换来获得初始分割结果,然后以一种结合颜色直方图特征和LBP纹理特征的区域相似性度为指标对初始分割区域进行合并获得最终的分割结果。通过在高分辨率遥感影像上的分割对比实验,证明了该方法能充分利用遥感影像的光谱和纹理信息,分割效果良好。     

局部相位特征描述的多源遥感影像自动匹配

由于影像间显著的几何和辐射差异,多源遥感影像自动匹配一直是目前研究的难点问题。首先引入具有光照和对比度不变性的相位一致性模型,并对其进行扩展,构建相位一致性的特征方向信息,然后借助于梯度方向直方图的模板结构,利用其特征值和特征方向,建立一种局部特征描述符——局部相位一致性方向直方图（local histogram of orientated phase congruency,LHOPC）,最后利用欧氏距离作为匹配测度进行同点名识别。对四组多源遥感影像进行试验,其结果表明,相比于尺度不变特征转换和加速鲁棒性特征算法,LHOPC能更为有效的抵抗影像间的辐射差异,提高了匹配性能。     

基于NSCT的立体影像匹配相似性测度计算

目的 提出了一种新的基于非下采样Contourlet变换(NonsubsampledContourletTransform,NSCT)的加权相似性测度计算方法。首先对立体像对中的左右影像分别进行NSCT变换,以得到左右影像的不同尺度、不同方向的高频子带系数;再利用影像的高频子带系数和RGB三个通道的灰度值,设计了目标窗口和搜索窗口的加权相似性测度计算模型;最后,利用标准立体影像数据,对相似性测度和归一化相关系数等已有测度进行了对比实验。结果表明NSCT的高频系数的引入,增强了相似性测度的稳健性,提高了立体影像匹配的可靠性。