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。     

山区遥感图像的特征选择与检索研究

针对遥感图像特征存在冗余及图像检索效率低的问题,提出一种基于贡献值的有效特征选择及其分类检索方法。对高分一号(GF-1)河北省阳原地区的村落、山脊、水体遥感图像,对比Hu矩、小波分解和灰度共生矩阵特征,发现使用Hu矩较适用于识别村落,而对山脊和水体的识别率低;引入区分山脊和水体的颜色特征,并与Hu矩构成特征空间,实现山区遥感图像分类和检索。实验结果表明,该方法能够选取出图像特征中的主要分量,具有高效、实用、方便的特点,检索查准率达到92%,查全率达到88%。     

基于支持向量机(SVM)单目标SAR图像分割

将考虑SAR图像局部灰度均值和方差及像素空间分布特征等统计量,以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征向量,经过归一化后进行特征选择,然后输入到支持向量机中进行训练建模,利用支持向量机分类方法,以实现分割结果.最后,将此方法分类结果与传统方法进行了比较,从对比结果可以看出此方法行之有效.     

复杂背景文件图像的字符提取

对舍有多种噪声的复杂背景笔迹图像的字符提取进行了研究.提取灰度共生矩阵的二次统计量惯性矩特征来进行图像分割,采用Hough变换方法来检测图像中的表格直线.笔迹图像字符提取步骤包括格线检测、图像分割、区域生长恢复字符笔画、去格线和断笔修补.实验证明了该方法的可靠性.     

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。     

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。     

利用纹理特征提取城市用地信息方法探索

就利用灰度共生矩阵纹理特征提取城市用地信息做了初步探索。计算灰度共生矩阵四个纹理特征量,选择建筑用地与其它地类的纹理特征统计量差别较大的特征,用于提取建筑用地信息。通过计算选择了对比度纹理特征,对该特征图像进行分类、密度分割及后处理,得到城市用地信息。通过精度评定证明了纹理特征用于分类可以提高分类的精度,并能提高土地利用动态监测的自动化程度。     

基于SOFM网络的声图非监督分类

利用局部窗口内的灰度纹理共生矩阵的统计量、灰度均值和两个分维数作为特征矢量，利用SOFM网络进行非监督分类侧扫声纳海底图像，通过实测数据验算，取得了理想的效果。     

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.     

利用纹理特征的SAR与光学图像融合方法研究

针对SAR与光学图像的融合问题,提出一种基于SAR图像中纹理特征的Contourlet变换融合方法。利用灰度共生矩阵法提取SAR图像的纹理特征,分析各个纹理特征间的相关性,得到重要纹理特征图。用HSV变换提取光学图像的强度分量。将重要纹理特征和强度分量利用改进的Contourlet多尺度变换融合,得到新的强度分量。通过HSV逆变换得到SAR与光学的融合图像。利用Landsat8和Cosmo-SkyMed图像进行融合实验,并与小波、HSV、Brovey、Contourlet变换融合方法对比分析,实验表明该方法能够较好的保持光学图像的光谱特征和SAR图像的纹理、强散射特征,增加图像细节信息,提高图像可解译性。     

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。     

利用SVM相关反馈和语义挖掘的遥感影像检索

针对语义鸿沟问题,将基于语义特征挖掘模型与支持向量机相关反馈方法相结合,建立了基于支持向量机相关反馈的人机交互遥感影像语义检索系统。实验结果表明,该方法利用高层语义特征及人机交互反馈信息缩小了语义鸿沟,提高了影像检索的精度。     

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。     

基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索

提出了一种基于多进制小波变换的渐进式纹理图像检索方法，纹理图像的特征通过多进制小波分解结果来描述，用低频子图小波系数标准方差和多进制小波直方图结合相应的相似性距离函数，实现目标图像数据库由粗到精的渐进式检索。通过Bordatz和USC纹理图像数据库来检验本方法的精度和效率，获得了较理想的试验结果。     

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NSCT和Krawtchouk矩进行图像检索

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)和Krawtchouk矩的图像检索算法。首先,通过NSCT对图像进行分解,提取每个分解层次上不同方向子带系数分布的数学特征作为图像的纹理特征;然后,利用Krawtchouk矩描述图像的形状特征;最后,根据加权的相似性度量实现图像检索。实验结果表明,所提取的特征向量具有平移、旋转、尺度不变性,且能获得更高的检索精度。     

基于K-L变换的多光谱遥感图像检索方法研究

在遥感图像检索中,光谱特征的应用最为广泛。本文研究了基于光谱特征进行遥感图像检索的方法。针对目前应用越来越广泛的多光谱、高光谱遥感图像波段多的特点,提出了基于K-L变换的检索方法,将多维图像降维处理,在此基础上提取遥感图像的光谱特征,通过检索图像与目标图像的光谱特征对比实现多光谱遥感图像的检索,并通过实验验证了本文方法的有效性。     

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。