基于SegNet＿CRF的遥感影像水体提取方法

水体的自动提取对于洪水监测、水资源管理等方面有着重要意义。本文提出了SegNet＿CRF语义分割方法,可从遥感影像上自动提取水体。首先,在SegNet编码器和解码器之间植入空洞卷积特征提取块,融合不同尺度的特征,然后在分类后处理中引入条件随机场,对提取结果进行精细化处理,最后与FCN、经典SegNet网络水体提取结果对比,结果表明,SegNet＿CRF网络结构在Recall、Precision以及F1-score指标上都有所提高,水体提取结果更加准确完整,抑制噪声能力更强。SegNet＿CRF网络可有效地实现水体提取任务。     

基于多尺度的Canny边缘检测算法研究

为了解决传统边缘检测算法检测精度不高、稳健性不好和抗噪能力差等弱点,文章提出了一种基于多尺度的Canny边缘检测算法,该算法充分利用了小尺度影像和大尺度影像的优点,既能检测出图像边缘的整体轮廓,又能检测出图像细节。并运用MATLAB编程与几种经典边缘检测算法做了详细对比,采用ROC曲线进行了精度定量评价分析。实验结果表明,基于多尺度的Canny边缘检测算法检测结果更清晰,稳健性更好,而且抗高斯噪声能力也相当理想,能够有效地提取图像边缘信息。     

农村路面多类型病害检测方法研究

针对实际采集场景下路面影像中病害受背景纹理噪声影响程度大、病害边缘模糊导致分割不准确的问题,该文提出了一种基于Res＿UNet和全连接条件随机场的路面病害像素级精准检测方法：(1)对路面影像进行灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化等预处理;(2)根据辽宁省多年份实测路面影像制作大规模、多场景、像素级路面病害数据集,然后融合注意力机制及Dense Crf优化Res＿UNet网络结构完成模型训练;并引入损失函数dice loss增强了该方法对细小病害提取的能力;(3)将深度卷积神经网络分割后的路面病害特征图导入全连接条件随机场,对预测的路面病害结果进行轮廓优化,其检测结果为获取路面裂缝宽度,进而评估路面病害等级奠定了基础。该文选用2 000张辽宁省农村公路实测路面影像,并以人工判读作为标准,分别从准确率、召回率和精确率3个方面验证本文方法、分水岭算法和Res＿UNet模型在实际工作环境下的农村公路路面病害分割性能。结果表明,方法的准确率为91.3%,召回率为87.8%,精确率为87.5%,路面病害轮廓提取更加精细,能够适应于复杂路面条件下病害高鲁棒分割。     

改进D-LinkNet模型在国产卫星影像云检测中的应用

大部分国产卫星波段少,利用传统方法难以进行云检测。本文提出了基于改进D-LinkNet模型的云检测算法,并应用于国产卫星遥感影像的云检测。首先,利用自然资源部国土卫星遥感应用中心提供的人工勾云样本生成二值图标签;其次,对D-LinkNet50的编码器进行改进,使用带有通道注意力机制的ResNeSt50-Block替换原始的ResNet50-Block;然后,对损失函数进行加权,测试分析发现只用交叉熵损失作为损失函数时,检测精度更高;最后,使用条件随机场（CRF）对预测结果进行后处理。试验结果表明,改进D-LinkNet模型在测试集上的IoU提升了1.93%,精度提升了2.45%,保持了较好的云边缘信息,云检测效果高于原D-LinkNet模型。     

基于模糊马尔可夫随机场的无监督遥感图像分割算法

遥感图像分割是对遥感图像进行处理的最为关键的一步.马尔科夫随机场模型作为先验模型,在图像分割领域已经得到了广泛的应用,实践证明该模型有助于提高图像分割的效果.但是由于环境和传感器的影响,遥感图像具有灰度变化大、纹理复杂及边界模糊等特点,经典的马尔科夫随机场模型在遥感图像分割中的分割效果通常并不理想.本文针对遥感图像分割中某些像素分类的不确定性,建立了模糊马尔可夫随机场模型(FMRF).该模型结合分割问题中的随机性与模糊性,更合理地获取了图像的先验知识,较好地符合了遥感图像的特点,因而使得图像分割过程中使用先验知识更为准确.同时算法针对遥感图像的特点,结合了图像的灰度特征和纹理特征,从而使其能更准确地区分图像中的不同类.为使两种特征能够很好地结合,本文采用了贝叶斯分割方法,使用权值对图像特征进行权衡.同时本文采用最大期望算法(EM)对不完整的数据进行估计,应用模拟退火算法(SA)获得全局最优解,从而实现了无监督分割.实验证明,对于SAR图像,该方法较经典的马尔可夫随机场(MRF)算法和模糊C-均值(FCM)算法更好地处理了边缘的混叠,明显减少了斑点噪声,使分割结果更加准确.     

基于灰度形态学的高分辨率遥感图像边缘检测研究

提出一种用于高分辨率遥感图像边缘检测的灰度形态学方法,该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理的膨胀、腐蚀、开启和闭合等算法进行边缘提取。实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法保持图像的细节特征,较好地解决边缘检测精度与抗噪声性能的协调问题,具有很好的边缘提取能力。本文给出了用Matlab6.5实现的具体代码。     

基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

为了进一步提高形态学边缘检测算法的性能,设计了一种多结构元素复合滤波器,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并在此基础上提出了一种对噪声不敏感的边缘检测算法。该算法充分发挥形态学变换方式和结构元素的噪声抑制和细节保持性能,用含有方向信息的结构元素检测图像的边缘,并通过沿梯度方向进行非极大值抑制获取单像素宽边缘。实验结果表明,本算法边缘检测效果良好,抗噪性能强,且处理速度较快。     

利用多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子

为提高角点检测算法的定位精度和对噪声的鲁棒性,提出了基于多尺度弦角尖锐度累积的自适应角点检测算子。首先,利用Canny算法快速提取图像边缘轮廓;然后,划分轮廓支撑域并将其作为尺度,分别计算3个尺度下的弦角尖锐度均值,并将其累积作为角点响应函数;最后,根据每条轮廓各自的自适应阈值标记角点。实验结果表明,与现有的角点检测算法相比,该算法提高了噪声图像和模糊图像上角点的定位精度和抗噪声能力,并具有自适应性。     

一种基于相位一致的高分辨率遥感图像特征检测方法

精确检测图像边缘特征是进行高分辨率遥感图像分割和识别的关键。空域特征检测算子以解决阶跃形边缘为主,得到的边缘特征对图像的亮度和对比度敏感。本文引入了一种基于频域相位一致的图像特征检测方法,该方法对遥感图像亮度和对比度具有不变性,同时适用于多种边缘特征的检测。使用Log Gabor小波计算IKONOS Pan图像的相位一致多尺度梯度,对农田、道路和厂房等典型地物进行特征检测的结果表明,相位一致算法对图像局部亮度和对比度不敏感;并且对线形物体产生单线响应,不似空域检测算子产生双线响应。最后考察滤波器尺度和方向参数变化及添加高斯噪声对检测结果的影响,发现相位一致算法无需先使用低通滤波去除噪声,因而具有更稳定的特征定位精度;并且抗噪声干扰的能力强,检测结果不会因为噪声而出现波动。基于相位一致的遥感图像不变特征提取,为高分辨率遥感图像的分割和对象识别提供了基础。     

基于二进小波变换的SAR图像湖岸线提取

本文阐述了一种基于二进小波变换的从SAR图像中提取湖岸线的方法。该方法首先利用边缘和噪声的奇异性在二进小波变换中随尺度变化具有不同的传播规律来检测边缘点，然后利用基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接，实验结果证明，这种方法可以有效的消除SAR图像中存在的斑点噪声对边缘提取的影响，准确的提取湖岸线。