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。     

基于内容的图像检索系统分析

介绍了一种基于内容的图像检索方法（CBIR）,从其系统体系结构出发,阐述了基于内容的图像检索的几种索引技术,着重说明了基于图像颜色分布、纹理结构和形状的图像检索方法,并提出基于内容的图像检索中的几个关键技术,最后指出了图像检索技术的应用前景。     

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.     

一种新的基于内容遥感图像检索的图像分块策略

对常用的图像分块方法进行了说明，提出了平均块覆盖率、冗余数据比率等概念，以及平均块覆盖率和冗余数据比率是衡量CBRSIR系统分块方法优劣的重要标准这一论断。在此基础上，针对Quin-树存在的主要问题，提出了一种新的分块策略——Quin^＋-树，并将Quin^＋-树和Quad-树、Quin-树和Nona-树进行了分析和比较。实验证明，Quin^＋-树是最实用可行的CBRSIR图像分块方法。     

基于灰度共生矩阵法的IKONOS影像城市草地信息提取

对IKONOS影像图上提取草地信息进行探索:用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法,通过从近红外波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵,计算并提取理想窗口的最能反映类别差异的纹理量值,实验发现取3X3窗口的CON纹理量可以较好提取出城市草地信息,通过精度评估发现具有较高的精度(平均精度达90.56%),具有较好的适应性.     

一种基于共生矩阵的无控制DEM匹配方法

针对非同源数字高程模型(DEM)数据地表差异性大易引起误差、传统DEM匹配方法迭代运算范围小及需设定迭代初值等问题,该文提出一种改进的DEM匹配算法。首先,该方法以最小高差(LZD)法为基础,通过投影转换匹配两种DEM的坐标系,消除DEM间的旋转角;其次,建立共生矩阵,利用纹理特征差异确定基准DEM最小搜索区域;最后,结合相位相关法,将空域高程信息转换为频域信息,检验并寻找匹配偏移矢量,最终实现DEM高精度匹配。实验表明,该方法能够拉大数据匹配范围且不需要设定迭代初值,有效提高了算法的迭代效率和DEM匹配精度。     

基于语义的图像检索应用研究

通过对图像固有的颜色、纹理、形状等特征的自动识别,结合相应的降维方法,改进了传统的图像检索技术,为多媒体数据的检索提供了有益的探索。     

多分类器实例协同训练遥感图像检索

提出一种基于多分类器协同训练的遥感图像检索方法,该方法在不同特征集上分别建立分类器,利用不同分类器的协同性自动标记未知样本,从而有效解决了小样本问题。通过与相关反馈方法进行实验比较分析,结果表明,这两种方法各有优劣,检索结果基本相当,然而多分类器协同训练方法避免了相关反馈过程中人工的多次反馈,自动化程度更高。     

基于LOG算子和灰度共生矩阵的影像纹理特征提取

随着传感器技术的发展,所获得影像的信息更为丰富,其结构、形状和纹理特征表达得更为清晰。作为影像的一个重要特征,纹理特征的提取对影像的自动化解译有着至关重要的作用。目前纹理特征提取的方法主要有分数维法、马尔科夫模型法、Gabor滤波法和灰度共生矩阵。本文选择目前常用的灰度共生矩阵提取影像的纹理特征,并结合LOG算子,研究基于LOG算子和灰度共生矩阵的窗口自适应算法,克服了灰度共生矩阵提取纹理特征时计算量大,以及固定窗口带来的影像细节保持和噪声消除的矛盾;并通过相关的试验分析,检验其应用于纹理特征提取的实用性和可靠性,为后续的影像分割提供保障。     

一个基于语义挖掘的遥感影像检索模型

通过建立一个三级影像内容描述模型,挖掘出隐含在不同影像不同区域中的语义特征;假定每一幅影像必包含感兴趣区域和非感兴趣区域,在此基础上重新组织用来描述影像内容的语义特征,利用此特征进行影像检索。实验结果表明,该模型能很好地提取出影像内隐含的语义特征;同时使用感兴趣影像和非感兴趣影像进行检索,能够很好地提高检索精度,并且降低了检索的复杂度。     

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。     

具有鲁棒性的彩色图像检索方法

提出了一种鲁棒的图像检索方法，它能够在检索大规模图像库时实现基于内容的快速匹配。匹配的索引来源于重量化HSV颜色空间得到的灰度图（Z值图）的区域特征。由于Z值图由反映色彩的聚类区域组成，并且使用矩方法来表达特征，因此该检索方法是鲁棒的，具有2维平移、尺度、旋转不变性，同时可以避免逐点匹配产生的时间耗费。     

一种定义影像相似性的新方法及其在影像检索中的应用

在众多基于内容的影像检索机制中,标准影像和待检索影像之间的比较是一种常用的方法。当前,影像比较的一个最大障碍是如何定义影像的相似性问题。现有的影像相似性系数的定义基本上是基于影像距离函数的,这些参数存在这样或那样的问题。本文从一个影像检索的实际应用问题出发,提出了一种基于变差函数的描述影像相似性的参数,并设计相应的算法,不仅很好地解决了实际问题,而且为影像相似性的描述提供了一个新的参数。     

基于地磁共生矩阵的水下地磁导航适配区选择

提出了一种基于地磁共生矩阵的地磁适配区选择算法。通过对地磁共生矩阵反演出的地磁角二阶矩、地磁对比度、相关性、熵以及逆差矩参数的分析,确定了地磁适配区所对应的截止阈值,并验证了该方法的可行性。     

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。     

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。     

一种改进包模型的遥感图像检索方法

目的 提出了一种改进的包模型图像检索方法,使用本底图像构建视觉词汇字典。在建库过程中,通过近似KD-Tree搜索本底图像局部不变特征与入库图像特征间的对应匹配关系,并记录该关系;图像检索时,搜索检索图像与本底图像特征的对应关系,进而计算与入库图像的关系。该方法仅保存本底图像的局部不变特征,可实现感兴趣区域的图像检索。实验结果表明,该方法在提高图像检索准确性的同时,可以减少所需存储局部不变特征的数量。