高分辨率遥感图像频域特征提取与图像分割研究

遥感图像分割是面向对象识别的关键,论文基于频谱分析理论与频域滤波方法,对IKONOS卫星图像的特征提取与图像分割技术进行了研究,根据振幅和相位信息提取遥感图像的纹理和边缘特征,并提出多频段标记算法实现了结合纹理和边缘特征的图像分割.论文主要研究内容与结论包括:     

多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强

提出一种基于小波降噪、多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强方法。该方法利用一种多尺度图像分割技术,将图像分割为若干子区域,在子区域之间进行亮度匹配和颜色传递,减少了颜色传递误差,再与采用软阈值方法的复数小波包降噪预处理相结合,来增强遥感图像的细节分辨能力。试验结果证明,基于图像分割和色彩传递相结合的方法,其参考彩色图像不需要与目标图像配准,只要特征、风格相近似,就可以对纹理结构相对较简单的全色遥感图像实现全自动的彩色化增强。彩色化的结果图像在美观程度及目标的可识别度上都有了明显增强。     

遥感图像纹理分析方法

本文针对遥感图像纹理特征,定义纹理是“图像像元亮度值空间变化率的一种量度”.据此定义,提出纹理强度和纹理密度两个新参量,定量地描述遥感图像的纹理特性。这两个参量反映了图像中相邻象元亮度值的差别及图象中象元亮度值变化的频数。所设计的相应提取方法包括:强度和法、绝对差法与最大、最小值法等三种纹理强度提取方法,以及两种纹理密度提取方法:一阶纹理密度法与二阶纹理密度法。同时,讨论了局部移动窗口大小的选择原则。本文不仅设计了从遥感图像亮度值的绝对变化提取纹理特征的方法,并进而提出相对梯度概念,从象元亮度值的相对变化描述图象的纹理特征;由相对梯度法生成的纹理图像,不仅可突出遥感图像的空间信息特征,并保留了原图像的部份波谱信息,原图像中的甚亮区和暗区、甚暗区（如山地背阴坡）的纹理结构得以清晰地显现,效果独特。     

多视觉特征与K-centroid聚类的高分辨率遥感图像检索

目前基于单一内容的高分辨率遥感图像检索具有描述片面、信息不精确的问题。针对此问题,充分利用遥感图像的颜色、形状和纹理特征,将三者综合起来,形成多视觉特征的遥感图像检索,并通过一系列的迭代运算,得到这三种特征对待不同类遥感图像时各占的最佳比例系数,从而得到较好的检索结果。并针对分别计算遥感图像的颜色、形状和纹理特征,再将其融合导致在大图像库中进行检索时检索速度较慢这个问题,引入改进的K-centroid聚类算法,先对遥感图像库中的图像进行聚类,大大缩小了检索的范围,提高了检索速度。实验结果表明,该方法具有较好的检索结果。     

基于小波纹理信息的星载SAR图像与TM图像的数据融合

遥感图像的数据融合是当前遥感界研究的热点问题之一。论述利用小波变换提取合成孔径雷达（SAR）图像的多尺度纹理信息，基于小波纹理信息将SAR图像与TM图像进行融合。选取徐州市南郊风景区的Radarsat卫星SAR图像和TM图像进行试验研究，并与颜色变换法融合图像进行对比分析，结果表明，无论是目视解译还是定量分析，该融合方法与颜色变换法相比，将获得更理想的高空间分辨率多光谱的融合图像。     

苏门答腊岛DMC多光谱数据地质应用初步分析

利用灾后苏门答腊岛DMC32米多光谱遥感图像,经过几何精校正、主要地名标注、波段B2(R)、B1(G)、B3(B)组合和直方图正态增强处理制作了影像图,图像总体纹理信息较弱,但对海啸受灾区有突出作用。为了突出不同区域植被的色差和纹理信息,对影像图进行比值增强组合处理实验,比值增强处理后的图像对空间纹理有增强效果。依据DMC增强图像显示的纹理影像特征,通过人机交互方式对图像中有较明显规律的线状和环状纹理信息进行提取和制图,作为进一步分析该地区构造活动及与之相关地质灾害的基础依据。通过对图像的纹理信息综合分析,发现该地区存在着大量的线形纹理信息和一些环形和火山机构影像信息,这些影像特征可能与该地区的一些地质活动有关,如新构造运动、活动断裂和火山活动中心、火山机构等。结合已知的地质、遥感三维立体图像和早期的TM图像资料,根据遥感图像上显示的特殊的地形和水系、线性纹理分布特征和典型地质体与断裂构造的遥感解译标志,对部分线性影像和环状影像的地质意义进行了解译,认为北西断裂为岛内的主干断裂,其次是与其相垂直配套的北东向断裂。初步分析了可能控制或诱发该地区地质灾害的断裂分布特征,推断出三处泥石流、崩塌、滑坡等地质灾易发区和两处火山活动可能区域。所推断的地质灾害易发区具备了泥石流、崩塌、滑坡等灾害形成、流通、堆积等先决条件,如果植被遭到破坏,一旦遇到强降雨影响,极有可能诱发上述地质灾害。火山活动区均处于北东向断裂带与北西向断裂带的交汇部位,根据地质构造和遥感影像特征分析推断,区内地震及火山活动有可能受板块活动地震影响而再次激活,形成新的地质灾害。以上遥感地质信息,在进一步经过相关资料和实地调查证实后,对岛内灾后重建及减灾、抗灾等活动具有积极指导意义。     

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。     

一种大尺寸遥感图像基于内容检索的纹理特征提取算法

针对50万像素以上的大尺寸遥感图像基于内容检索的需要,通过将大尺寸图像按照区域类别分块,用灰度共生矩阵法对各子块提取出纹理特征,并利用类似Hu的不变矩的方法对各子块纹理信息进行统计,从而提取出与大尺寸图像中各纹理的空间位置相关的一组纹理特征值。该方法对传统的共生矩阵法进行了改进,使其适用于大尺寸图像多区域类别的纹理特征提取,可用于大尺寸遥感图像的基于内容的检索和初分类研究。     

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。     

纹理图像统计模型与纹理图像分割

本文详细介绍了一种新的纹理图像统计模型－Ｇｉｂｂｓ模型，给出了两种常用的Ｇｉｂｂｓ分布。在此基础上作者详细推导出了两种纹理图像的分割算法，并用一幅遥感图像进行了实验，获得了较好的分割结果。     

运用MATLAB的遥感图像增强方法

在遥感图像研究中,图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等方面都起着积极的作用.详细介绍了灰度变换、直方图规定化、中值滤波器、Butterworth低通滤波器等多种图像增强的方法,原理及在Matlab中的实现过程,并对各种方法的实现结果进行了比较.结果表明,上述图像增强方法,能够扩大地物之间的像元灰度差距,...     

面向对象的遥感影像模糊增强

针对遥感影像中兴趣目标的分割与提取，考虑到遥感影像的模糊性和不确定性，提出了一种基于梯形模糊映射的面向对象的遥感像模糊增强技术，该技术不仅突出了要提取的目标，而且也使原本模糊的边缘变得更为清晰。试验表明该方法是有效的。     

遥感图像的彩色增强

人眼识别和区分灰度差异的能力是很有限的，一般只能区分二三十级；但识别和区分色彩的能力却大得多，可达数百种甚至上千种。显然，根据人的视觉特点将彩色应用于图像增强中能在很大程度上提高遥感图像目标的识别精度。所以彩色增强成为遥感图像应用处理的一大关键技术，应用十分广泛。     

探讨图像增强中直方图均衡化的应用

图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像整体或局部特征。主要研究了直方图均衡化的图像增强的基本原理,并给出了相关推导公式和算法,同时以一个灰度图像为例,在VC++集成开发环境下实现了直方图均衡化的增强处理,并给出了实验结果图像及直方图。     

非下采样Shearlet变换与参数化对数图像处理相结合的遥感图像增强

针对部分遥感图像整体亮度偏暗、对比度较低的特点,为提高遥感图像的视觉效果和可解译性,提出了一种基于非下采样Shearlet变换(non-subsampled shearlet transform, NSST)和参数化对数图像处理(parameterized logarithmic image processing, PLIP)模型的遥感图像增强方法。首先,遥感图像经非下采样Shearlet变换分解成低频分量和高频分量;然后依据PLIP模型对其低频分量进行增强,提高图像的对比度;同时利用改进的模糊增强方法对高频分量进行增强,突显边缘细节信息。大量试验结果表明,与双向直方图均衡增强、基于平稳小波变换的增强、基于非下采样Contourlet变换的增强等5种图像增强方法相比,本文提出的方法在主观视觉效果和对比度、清晰度等客观定量评价指标两个方面均有优势,能更有效地提高遥感图像的对比度、增强边缘纹理细节信息,视觉效果更佳。     

彩色遥感影像色彩保持直接线性增强方法

将适用于全色遥感影像的线性增强技术直接应用到海岛礁彩色遥感影像增强处理中,实现了一种高速地具有色彩保持特性的海岛礁彩色遥感影像增强方法。将其与传统直方图方法、基于直方图的色调不变增强方法进行了对比实验,实验结果表明该方法不但有效改善了海岛礁彩色遥感影像视觉质量,还保持了海岛礁彩色遥感影像的色彩信息。此方法处理的海岛礁彩色遥感影像具有视觉效果好、色彩鲜明等特点,更有利于其后续处理。     

基于遗传优化的分段线性影像增强

影像增强对于弥补影像对比度和清晰度的退化是非常有效的.本文在分析几种典型影像增强技术优缺点的基础上提出了一种新的影像增强技术.该技术首先将传统的分段线性增强算子修改为带参数的算子,然后用遗传算法对这些参数进行自适应动态调节以获得满足问题需要的增强结果.试验验证了该思想的合理性和有效性.与传统的影像增强技术相比,该技术明显具有较高的自动化与智能化水平.     

浅析沿海区域卫星遥感影像图像增强技术研究

以p5影像为试验,通过对图像粗纠正、波谱信息增强和空间信息增强三个方面的简要论述,利用ER-DAS,Photoshop图像处理软件进行实验处理,真实地反映沿海区域自然特征,为遥感领域的影像图像增强环节提供技术借鉴。有助于提高生产效率,保证成果质量,具有较高的应用价值。     

小波变换在遥感数字图像处理中的作用

简要介绍了小波的基本概念、特点，以及小波变换在数字图像压缩、图像消噪、图像增强以及影像融合等遥感数字图像处理中的作用。     

遗传算法在影像模糊增强中的应用

影像增强是图像处理的基本内容之一,其目的是改善图像的"视觉效果"。以遗传算法优良的全局寻优特点及影像的模糊性为基础,将遗传算法引入到影像模糊增强处理当中,用于选择模糊增强参数,并对适应度函数进行了改进,加入了对对比度信息的限定,产生了比较好的增强效果。