遥感图像解译中的增强技术

结合国内遥感图像解译应用的实际情况，分析探讨了遥感图像增强技术的方法和特点，并就增强技术的研究与应用提出了对策和建议。     

流域分割方法在遥感图像中的应用研究

将流域分割方法用于遥感图像的处理过程,实现地物目标的精确分割。对普通流域分割方法、基于标记的流域分割方法和基于小波变换的流域分割方法等3种方法进行比较分析。结果表明,经过基于小波变换的流域分割方法处理后的遥感图像分割边缘精度更高,过分割现象少,是一种有效的遥感图像分割方法。     

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。     

多主体框架下基于FCM的彩色遥感图像分割

为解决大尺度高分辨率遥感图像的数据量大及局部非均匀问题,提出一种在多主体系统（MAS）框架下基于模糊C均值（FCM）的彩色遥感图像分割方法。首先利用规则划分技术将图像域划分为若干个子块,每个分割主体控制一个子块;然后在MAS框架下,分割主体通过FCM算法实现对应子块的初始分割,将初始结果与全局模型协作,确定其区域正确类别数和标号统一;最后通过协调主体协调各分割主体及其邻域分割主体的聚类中心,从而消除遥感图像的局部非均匀性,以实现彩色遥感图像分割。利用提出算法和FCM算法分别对真实彩色遥感图像和合成图像进行了分割试验,并对其分割结果进行定性、定量评价,其结果说明了提出方法的可行性和有效性。     

基于边缘的多光谱遥感图像分割方法

从Marr视觉计算理论和Tobler地学第一定律出发,提出了基于边缘的多光谱遥感图像分割方法.在基于边缘的多光谱遥感图像分割方法中,由边缘检测、边缘综合、边缘生长、区域标号等环节组成.该遥感图像分割方法在可视化开发平台Delphi中予以编程实现.将之应用于日本熊本市（Kumamoto）的Quickbird多光谱遥感图像中,并与多种遥感分割算法进行了比较：（1）从多光谱遥感图像各波段亮度信息利用的程度上看,提出的遥感图像分割方法能充分利用多波段亮度信息;（2）从遥感图像分割结果上看,由于分别对不同的波段进行边缘检测,并在此基础上进行边缘综合、边缘生长,遥感图像中的细节特征得到了充分体现,遥感图像分割效果更理想;（3）从计算复杂度和计算效率上看,基于边缘的多光谱遥感图像分割法较其他分割方法有一定的优势.     

基于Wold特征的遥感图像的分割

马尔可夫随机场模型是一种较好的纹理模型，但由于它是一个低阶的纯随机模型，因此用于图像分割时，区分相近纹理的能力仍然有限。将结合2维Wold分解技术来对遥感图像进行分割，通过调整不同性质谱分量的比例关系，放大相近谱峰值之间的差别，从而有利于Harmonic滤波器的信号选取，改善低阶马尔可夫分割场模型不能刻画结构性纹理的缺点。实验方法对城区目标进行提取，结果表明该方法的有效性优于纯Markov随机场所采取的分割方法。     

遗传算法在遥感图像分割中的应用

本文对基于遗传算法的最佳熵阚值分割方法进行了研究，并实现了在遥感图像分割中的应用。结果表明：基于遗传算法的最佳熵阚值分割方法可以得到较好的分割结果，在遥感图像处理中有一定的应用前景。     

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:     

可变类多光谱遥感图像分割

确定图像类别数是图像分割中的重要任务,在大多数分割算法中需由用户预先指定类别数。受地物目标及其分布的多样性、复杂性和未知性等因素的限制、对彩色遥感图像而言,人为确定其类别数非常困难。为此,提出了一种基于区域和统计的可变类分割方法,融合规则划分技术和R.JMCMC算法,利用规则划分将图像域划分成若干个规则子块,并假设每个规则子块内的像素服从同一独立的多值Gaussian分布;在此基础上南贝叶斯定理构建图像分割模型;利用ReversibleJump Markov Chain Monte Carlo(RJMCMC)算法模拟该模型,实现罔像类别数的自动确定及图像粗分割;为了进一步提高图像分割精度,设计精细化操作,对Worldview-2合成及彩色遥感图像和多光谱IKONOS图像进行可变类分割,实验结果表明,提出方法不仅能自动确定图像类别数,还可以较好地实现区域分割。本文方法较好地实现彩色遥感图像的可变类分割。     

基于小波域三重MRF分割算法的遥感图像分割分析

研究一种基于小波域三重马尔科夫随机场模型(Markov Random Field,MRF)分割算法的遥感图像分割分析方案,对高分五号卫星提供的遥感图像信息进行MRF图元分割,在图元中使用两次小波域分析进行图像信息加强处理,其结果仍无法在高分卫星工具包中实现图像信息的有效读取,所以使用无人机超低空补充遥感的方式进行补充遥...     

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影像模糊增强技术。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。     

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,...     

多维特征自适应MeanShift遥感图像分割方法

针对MeanShift算法分割遥感图像的自动化程度和精度不高的问题,提出一种多特征自适应Mean—Shift遥感图像分割方法。3组实验结果表明,本方法相比EDISON软件能得到更好的分割效果,且能在一定程度上提高遥感影像分割的自动化。     

多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建

鉴于现有超分辨率重建方法难以突显重建影像细节信息的问题,提出多尺度细节增强的遥感影像超分辨率重建模型框架。首先,通过最小二乘滤波方法将序列影像分解成包含大尺度边缘的平滑信息和包含中小型尺度的细节信息;其次,利用插值方法得到相应的高分辨率细节信息和平滑信息,构造纹理细节增强函数,提升中小型细节的增强幅度;最终,融合细节信息和平滑信息,得到初始的超分辨率重建结果,并利用局部优化模型进一步改善重建影像质量。选取同时相和多时相遥感影像作为试验数据。试验结果表明,本文重建结果与插值方法、TV方法和MAP方法相比,在客观评价指标上均有显著提高,明显改善了重建影像的纹理细节。论文提出的多尺度细节增强的超分辨率重建方法,可以使重建影像提供更多高频细节信息,具有较好鲁棒性和普适性。     

高分辨率遥感影像分割方法研究

在遥感应用分析中,遥感影像分割是低层影像处理和中高层影像分析和理解的桥梁,是实现遥感影像信息自动提取的关键步骤,具有重要的意义。随着大量高分辨率遥感影像的出现,传统基于像素的影像处理方法已不能适应高分辨率遥感影像。近年来,国内外研究者们提出了面向对象影像的分析方法,而面向对象影像分析方法的关键就是影像分割,影像分割精度直接影响着高分辨率遥感信息提取和目标识别的精度。首先给出一般图像分割方法的综述;然后分析和总结了当前主要的高分辨率遥感影像分割方法,着重阐述了均值漂移、分形网络进化、马尔科夫随机场等分割方法的特点和研究现状;最后,对高分辨率遥感应用分析中影像分割方法的发展趋势进行了讨论与展望。     

基于颜色迁移的单极化SAR图像伪彩色增强

本文从颜色信息角度出发,提出了一种基于颜色迁移的单极化SAR图像彩色增强方法。该方法通过伪彩色编码将SAR图像变为过渡彩色图像,运用保持细节的颜色迁移方法在颜色迁移的过程中保留SAR图像的细节信息,用改变各通道系数的方式进行色调调整使得SAR图像与光学图像有着相同的颜色信息,并通过实验证明该方法的有效性。     

一种遥感卫星影像的自适应色彩增强算法

国产遥感卫星多光谱影像普遍存在着亮度、对比度低的问题,人工调整在一定程度上能得到较好的视觉效果,但是处理效率低且存在显著的不确定性。为此,提出了一种基于灰度变换的自适应色彩增强算法,通过分析异常像素值在灰度直方图中的分布特点自适应地确定截止阈值,并利用色彩调整使不同波段间灰度均值趋于一致。与几种经典的色彩增强方法的比较实验结果表明,提出方法的自动调整效果与人工调整一致,且能保持影像的多光谱信息的完整、不失真。     

基于改进粗糙集和NSCT的红外遥感图像增强

提出了一种基于改进粗糙集和NSCT的红外遥感图像增强方法。该方法首先利用NSCT对图像进行分解,得到多层多方向子带系数;然后根据相邻尺度和不同方向的子带中图像噪声、脆弱边缘等不同成分的系数分布,使用粗糙集对其进行分块,并制定合理的决策规则;再通过集合运算对系数中不同子块采用不同的处理方法,一方面抑制噪声,另一方面保护图像中的脆弱边缘结构,并采用增强函数对其进行不同程度的增强;最后对处理过的NSCT系数进行重构,获得增强后的红外图像。实验表明,该算法相对于其他传统红外遥感图像增强算法具有较好效果。     

基于多时相遥感影像的海岸线变化监测研究

随着社会经济的高速发展,沿海经济带正发生着日新月异的变化,海岸线环境发生了巨大改变。利用遥感技术不受时间、空间限制的特点,研究海岸线变化监测,有利于掌握海岸线分布情况,监测海岸线沿线生态环境。本文是基于多时相遥感影像,开展辽宁省大陆海岸线变化监测研究。