基于改进 GLCM 的侧扫声纳影像分类研究

提出一种基于改进GLCM的算法IGLCM用于侧扫声纳影像的分类,IGLCM反映像素与其邻域像素的灰阶联合分布,全面描述像素与其邻域像素所在区域的纹理特征。利用GLCM和IGLCM分别提取4种纹理特征,应用支持向量机对侧扫声纳海底底质进行分类。研究结果表明,IGLCM分类精度优于GLCM,更适合侧扫声纳分类。     

基于SVM算法和GLCM的侧扫声纳影像分类研究

根据侧扫声纳影像的特征,提出一种基于SVM和GLCM的侧扫声纳影像分类方法,利用灰度共生矩阵提取其纹理特征,采用主成分分析法对纹理特征进行筛选,选择适合侧扫声纳影像的最佳纹理特征,结合侧扫声纳影像的回波强度,应用支持向量机对侧扫声纳影像进行分类。研究结果表明,纹理特征结合回波强度的支持向量机分类精度高于只依靠回波强度的支持向量机分类精度。     

基于数据融合的侧扫声纳图像预处理

论述了基于数据融合的侧扫声纳图像处理的特殊过程。根据现代侧扫声纳系统的特点，提出了利用声线跟踪法进行斜距改正，同时对目标阴影区进行了处理；对文献[1]的灰度不均衡的改正算法进行了改进。利用小波变换检测出灰度突变区，根据剔除突变区后计算的灰度改正系数进行航向上的灰度改正，并用模拟数据和实际数据进行了验证；鉴于波束展宽效应对远场目标造成的拖尾效应，论述了对拖尾效应使用的去卷积的改正算法。     

侧扫声纳图像几何纠正技术研究

侧扫声纳系统是现代海洋测绘与制图的重要工作，通过对原始声纲图像进行严格的几何纠正，使其具有精确的地理编码参考特性，从而扩展声纳图像的应用领域，无疑具有重要意义。本文在分析侧扫声纳系统及原始声纳图像成像特性的基础上，针对声纳图像的几何纠正问题，建立了一个实用的几何纠正模型，并通过实验验证了模型的正确性。     

基于C#的侧扫声纳数据管理及可视化软件设计与实现

深入分析目前侧扫声纳数据管理及可视化存在的突出问题,针对天然气水合物资源勘查及海洋地质调查中侧扫声纳数据的特点,基于C#语言实现了侧扫声纳数据管理及可视化软件的开发,并通过实测数据对软件进行验证,实验结果表明,该软件能够满足海量级别的侧扫声纳数据处理、管理及可视化的需求,为科学高效地管理及展示侧扫声纳数据提供了基础。     

基于灰度共生矩阵的影像纹理特征研究

遥感图像的处理一直未曾脱离纹理分析,而纹理分析的方法也是多种多样.针对不同的距离值和窗口大小的变化对纹理分析作详细的数据比对,并证明数据真实可靠.     

一种针对侧扫声纳图像的数字镶嵌技术方法

以南海某海域实测侧扫声纳数据为例,研究侧扫声纳图像的数字镶嵌技术方法,对关键步骤进行详细的阐述。通过对原始侧扫声纳数据进行导航数据校正、海底线跟踪、斜距改正、TVG校正、船速校正、地理编码与重采样、拼接与镶嵌等处理,生成大区域、大范围、高分辨率、无缝拼接的侧扫声纳图像。实验结果证明声纳图像数字镶嵌技术的有效性,并取得理想的效果。     

多波束声纳和侧扫声纳数字信息的配准及融合

提出了基于等深线和轮廓线的同名特征点配准法，它组合测深数据和回波强度图像信息，从等深线和轮廓线段中提取特征点，对同名特征点使用二次多项式拟合方法确定变形模型，实现不同数据源的配准。使用小波进行融合处理，采用交叉熵对结果进行评价。用模拟数据进行了验证，取得了理想的效果。     

一款侧扫声纳数据处理软件的研发与应用

从侧扫声纳及其数据处理的原理和方法出发,自主开发了一款侧扫声纳数据处理软件,可实现侧扫声纳原始数据自动格式解析、参数提取统计、质量检查、瀑布图显示、增益调整、斜距校正等功能,并能够在侧扫声纳数据瀑布图回放的同时进行镶嵌图的制作。该软件系统已在国家海洋信息中心对我国近海海洋综合调查与评价(908)专项的侧扫声呐数据处理工作实践中得到应用,并收到较好的效果。     

基于MATLAB的遥感影像纹理特征分析

随着遥感技术的飞速发展,遥感影像计算机分析也随之成为遥感技术应用的一个重要组成部分.传统的遥感影像分析方法大都是基于影像光谱特征的计算机自动分类,忽略了影像的空间结构信息,精度不高.研究了利用灰度共生矩阵提取遥感影像的纹理特征,实现了MATLAB下采用监督分类方法应用最短距离分类器及滤波完成了全色遥感影像的分类分析.     

Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取

针对遥感影像中纹理较复杂的面状地物提取问题,提出一种Laws纹理能量结合灰度共生矩阵的遥感影像面状地物提取方法。该方法首先利用数学形态学膨胀、腐蚀对影像进行预处理;然后,分别对影像进行直方图均衡化,利用4个微观滤波算子滤波生成4幅微纹理影像;计算影像4个方向灰度共生矩阵及每个共生矩阵的4个纹理测度,生成4幅纹理影像;最后,结合8幅纹理影像进行区域生长跟踪轮廓。     

基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu...     

综合Span图和纹理特征的高分三号影像建筑区提取

建筑区的识别和提取是城市环境规划与研究至关重要的工作。本文采用高分三号全极化SAR影像,提出了一种综合Span图和纹理特征的建筑区提取方法。首先基于Span图利用灰度共生矩阵算法提取图像的7种原始纹理特征,通过目视解译选择出4种纹理效果较好的统计量,然后利用主成分分析法去除他们之间的相关性,筛选出2个最佳纹理特征与Span图结合,最后对组合影像进行分类提取。本文将提取结果与综合灰度和纹理特征建筑区提取、无纹理特征提取方法结果进行对比,实验结果表明:本文方法提取建筑区边界轮廓更加清晰,精度可达92%,提取效果明显得到了优化。     

基于灰度共生矩阵提取纹理特征图像的研究

在遥感影像分类的过程中非光谱特征起着重要的辅助作用。纹理特征作为一种重要的非光谱特征对于遥感影像分类精度的提高也有很重要的作用。本文主要研究了通过灰度共生矩阵提取纹理特征图像的方法,对该方法提取纹理特征图像进行了相关的实验分析。并将其在分类中的应用进行实验,证明了灰度共生矩阵提取的纹理特征对图像分类精度提高起到一定的作用。     

侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法

针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。     

侧扫声呐系统和网络RTK技术在人工鱼礁探测中的应用

侧扫声呐系统因可连续、全覆盖地获取海底地形和水下目标的声学图谱影像,在海洋测量、海洋工程勘探和水下考古等领域得以广泛应用。本文以大连西沙坨子周边海域的人工鱼礁投礁区为实例,在网络RTK技术的支持下,详细介绍了侧扫声呐系统探测人工鱼礁的方法和过程,并将侧扫测量结果与投礁区投礁前的海底地形侧扫数据进行了对比,同时,与投礁后潜水员下潜投礁区拍摄的影像资料进行了印证。结果表明,该方法获取的侧扫声呐声学图像不仅能直观、形象、准确地对人工鱼礁进行判读和提取,还能确定人工鱼礁的空间位置和掌握人工鱼礁在海底的空间布局,是一种行之有效的人工鱼礁探测方法。     

利用灰度共生矩阵纹理特征识别空心村损毁建筑物的方法

从无人机影像上快速识别空心村损毁建筑物,不仅能精确掌握损毁建筑物的位置分布,还能为实地调研提供指导材料。本文首先在试验区范围内获取建筑物影像,并对这些建筑物逐一标记。然后以单个建筑物为对象,计算纹理特征参数和光谱特征参数,选取与损毁程度正相关的参数标准化后组成特征参数向量,根据向量的可视化结果获取损毁建筑物的分布、损毁程度等信息。试验结果表明,该方法能实现从无人机影像上识别出损毁建筑物,并能对建筑物的损毁程度得到初步认识,可以有效实现高分辨率影像中空心村损毁建筑物的识别。     

空间灰度相关在影像纹理分类中的应用及分析

介绍了空间灰度相关法的11个纹理特征。试验表明,仅3个是描述性强的纹理特征。通过用t检验法来分类纹理,发现该方法具有良好的\