SAR图像纹理特征相关变化检测的震害建筑物提取

SAR图像变化检测是遥感震害信息识别中的重要方法之一,常规的SAR图像变化检测方法主要以强度图像为主,易受图像中地物目标方位变化、表面粗糙度变化和图像中涵盖地物目标信息量庞大的影响。针对震后强度图像变化复杂无规律、纹理特征参数繁多且难优选的问题,以熊本地震益城町区域的ALOS-2数据为例,提出了一种基于纹理特征主成分变换的相关性变化检测方法,该方法首先提取图像的多个纹理特征参量,其次采用主成分变换的方法获取多个纹理特征参量的第一主成分分量,然后计算第一主成分分量的相关性,最后根据实地调查样本统计分类阈值对图像中不同程度震害建筑物进行检测,并与基于强度图像相关性变化检测方法、强度图像差值变化检测方法结果进行了对比。结果表明,基于纹理特征主成分的相关性变化检测方法能够有效地检测不同震害程度建筑物的分布,总体提取精度可达87.2%,高于基于强度图像的两类变化检测方法检测精度,在保持较高提取精度的同时,也有效降低了震害建筑物的错分概率,证明了该方法的可行性,提出的方法可用于震后灾损评估、救援决策制定、指导灾后重建。     

基于小波的地学纹理特征向量的提取与显示

对通过小波对遥感图像进行多尺度分解,在各个不同尺度不同方向的分量上,设定一定大小的窗口取得纹理信息,然后对其进行统计和分析的地学纹理特征向量提取与显示方法进行了研究,选用方差、能量和熵值三个特征向量来对不同的纹理特性进行定量的描述。这三个参量能够直观地体现该纹理的统计特性,能够体现纹理结构的变化,能为最优小波基的确定和遥感图像地学纹理分割提供有效的依据。     

结合光谱和纹理的高分辨率遥感图像分水岭分割

针对遥感图像分割时仅利用光谱信息容易造成过分割和边缘定位不准的问题,提出一种结合光谱强度和纹理信息的遥感图像分水岭分割算法。首先分别提取图像的光谱梯度和纹理梯度,提出一种改进双边滤波模型,滤除图像中的噪声的周时,采用了一种局部的平滑尺度,能够有效消除纹理信息,借助于滤波算法,分别对原图像和Gabor纹理特征图像进行平滑处理,利用边缘检测算子得到光谱梯度和纹理梯度。最后利用形态学膨胀方法进行融合融合,使用分水岭变换对图像分割。用三幅高分辨率彩色遥感图像数据进行实验,并与JSEG（Joint Systems Engineering Group）和多分辨率分割方法进行比较,结果表明该方法具有较高的边界定位准确性,同时降低了过分割和欠分割现象。     

基于地统计学的图像纹理在岩性分类中的应用

纹理是遥感图像的重要特征,它揭示了图像中辐射亮度值空间变化的重要信息。本文运用地统计学中的对数变差函数计算图像纹理,并与图像的光谱信息结合,进行图像岩性分类,分析了不同大小窗口纹理信息对分类精度的影响。结果表明,运用地统计学原理进行图像分类,可大大提高图像的分类精度;采用较大窗口提取的纹理信息参与分类能使总体分类精度提高,但某些岩性类的分类精度有所下降,建议在实际应用中,根据具体情况选择窗口的大小。     

基于变差雨数的遥感影像纹理特征提取

遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要.基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法.文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段.     

基于变差函数的遥感影像纹理特征提取

遥感影像有着丰富的纹理信息,准确地提取纹理特征对于影像的分割和分类至关重要。基于变差函数的遥感影像纹理特征提取是一种比较实用的且处于探索阶段的影像纹理分析方法。文中通过实例对提取的方法进行了研究,并通过不同变异方向纹理图像的分析比较,阐述了纹理特征准确提取应正确选取的3个因子、不同计算方向对纹理图像生成结果的影响,实验和分析还表明了变差函数法是遥感图像纹理特征提取的一种有效手段。     

基于知识的遥感图像地物提取方法研究

通过对图像知识库、图像数据库、纹理分析和形状分析等技术的研究,提出了一种基于知识的遥感图像地物提取的方法。该方法提取图像的纹理特征和形状特征,根据知识库中的先验知识进行推理,实现了遥感图像地物的判别和提取。     

基于小波变换的影像纹理特征提取试验

利用小波变换获取子图像的能量值来提取高分辨率遥感影像的纹理特征,采用了大量训练样本进行特征统计,揭示了小波变换用于遥感影像纹理特征提取的规律。     

一种全自动提取居民地的方法

对遥感影像中居民地提取的各种方法作了一般性的阐述,并在吸收这些算法优势的同时,提出了一种全自动实现遥感影像中居民地目标的提取方法：先求取非最大值抑制后的梯度图,而后进行高斯模糊处理,以提高影像上居民地区域纹理特征一致性;通过增强大津法和形态学的方法全方位腐蚀与膨胀,完成面状地物居民地的提取;最后进行图象矢量化处理。论述方法的同时,展示和分析了实验结果。     

基于数据场和密度聚类的高分辨率影像居民区提取

数据场通过模拟物理场中对象间的相互作用,来描述数据对象间的相互作用关系。数据场中的势值高低反映对象间相关程度,故在遥感影像中可用数据场来刻画像元间的空间相关性特征。提出了一种基于数据场和密度聚类的高分辨率居民区有效提取的方法。首先,利用数据场计算遥感影像的势值特征图像;然后,对势值图像进行分水岭分割,提取分割所得对象块的形心;最后,对形心进行基于密度的聚类,从而实现居民区提取。实验结果表明,基于此方法进行高分辨率遥感影像的居民区提取相对于传统方法具有更好的鲁棒性和高效性。     

遥感图像中建筑物震害信息统计特征研究

讨论了建筑物震害遥感信息的形成机制,从遥感图像灰度特征和纹理特征两方面,提出了反映建筑物震害信息的特征参数。不同类型训练区的统计分析结果表明,灰度平均值、灰度标准差和灰度方差3种特征参数是建筑物震害识别和分级的良好指标,纹理逆差矩和纹理相关性可作为辅助参数.     

小波变换在遥感图像上矿区空间定位方面的分析与应用——以鄂东南铁矿矿区为例

随着社会的发展,人们对自然地物的影响越来越显著,大量地改变了地表的状况,在遥感图像上则表现为灰度值变化剧烈,其中的纹理信息发生改变.在频率域上说,人工改变的区域部分的高频成分比其他区域部分要丰富很多,小波变换能够有效地将其中的高频信息提取出来,用假彩色分割图将其中的异常值明显地表示出来.湖北大冶的铁山矿区分布着六大露天矿区,地表开挖范围广,影响程度大,以该地区为例,分析小波变换在遥感图像上矿区空间定位方面的应用.使用本文介绍的方法处理效果比较明显.矿区位置的确定还需要参考断层分布信息,这意味着使用小波变换进行处理的方法具有一定的局限性.     

倾斜影像应用于建筑物三维建模研究

利用小型多旋翼无人机搭载单镜头微单相机,从低空快速获取地物的三维信息,来满足城市快速发展对数据获取的需求,并提出一种新的纠正方法对优选的纹理进行纠正,重新赋予像点灰度值。实验结果表明,经过纠正后的纹理图像能够用来对三维模型进行构建。     

道路综合特征下高分辨率遥感影像的提取

针对在高分辨率遥感影像中如何提高道路信息提取的准确度和信息量这一问题,通过对影像光谱和纹理特征的分析,将影像特征按照2种光谱特征和3种纹理特征进行分类,进而改善传统的图像分割方法,选择灰度级数和像素对的相对方向、距离和窗口大小作为参数,再通过灰度共生矩阵运算获取影像的纹理信息,通过对这些纹理特征的综合比较分析,最后确定角二阶矩、熵和对比度作为道路纹理特征统计量;再通过对图像像元分析比较,将图像像元标准差和灰度均值作为道路信息提取的光谱特征;在对道路综合特征分析基础上,再通过对遥感图像几何特征分析,最后利用数学形态学的开运算、闭运算、腐蚀、细化等模型算法对遥感图像进行精细化处理,得到道路提取较好的结果。该方法可用于复杂路况的道路信息提取。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。     

基于QR码的瓦片遥感影像数字水印算法

针对瓦片遥感影像数据,提出一种基于快速响应矩阵码（quick response code,QR code）的强鲁棒性盲水印算法。算法的设计充分顾及了瓦片遥感影像的数据特征,将包含版权认证信息的QR码水印图像进行数据压缩和预处理,有效降低了嵌入数据量;通过在水印嵌入单元和水印信息位之间建立稳定的映射关系确保水印信息的可靠嵌入;采用改变像素值位平面统计特征的方法实现对含水印瓦片遥感影像的快速定位。最后,对所提算法进行了试验验证。结果表明,QR码的引入有效提升了水印信息容量,所提算法对于常规图像处理操作和拼接攻击具备良好的保真度和鲁棒性,可实际应用于瓦片遥感影像数据的版权保护。     

依据点云强度校正的壁画纠正

壁画纠正能消除数字壁画影像的变形并赋予其空间参数特性,是壁画数字化保护中的关键步骤之一。激光扫描数据作为壁画影像与三维空间的媒介,在壁画影像的纹理映射和纠正中具有重要的意义。然而,激光点云强度的近距离反常现象给壁画纠正中特征点的提取带来了困难。本文针对基于点云的壁画纠正中强度信息的近距离反常问题,研究了激光成像原理,推导了顾及激光接收系统散焦效应的强度函数,并采集样本数据进行模型参数估计,通过对估计模型和实际采集数据进行比较,生成不受距离和入射角影响的相对反射率,从而有效校正了强度异常的点云数据。试验表明,在壁画影像纠正过程中,该方法能有效解决强度影像提取特征点少且分布不均的问题,效果明显优于通用的数字图像处理方法。     

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。     

辅以纹理特征的高分辨率遥感影像分类

为了提高对高分辨率影像的分类精度,通过灰度差矢量法快速提取纹理特征,利用BP神经网络并辅以纹理特征,对一幅江西某地0.2m分辨率的航空影像进行分类。结果显示,对比度纹理特征能较好地反映该影像的纹理信息;对光谱特征不典型、纹理特征明显的人工树林,分类精度可达到90%以上;增加纹理特征后,影像分类的总精度也由55%提高到94%。表明这种结合纹理特征和BP神经网络的分类方法,能提高对高分辨率影像分类的精度。