一种纹理特征融合分类算法

分别利用多通道Gabor滤波器和马尔可夫随机场模型对纹理图像进行分析,得到两组特征影像。将上述两组特征影像进行融合,最后利用融合后的数据实现图像的分类。实验证明,基于上述方法的纹理特征融合分类算法大大提高了图像的分类精度。     

基于混合高斯密度模型和空间上下文信息的遥感影像变化检测方法及扩展

在运用混合高斯密度模型对差分影像建模的基础上,分别采用顾及上下文信息的概率松弛迭代法和马尔可夫随机场模型法进行影像的变化检测.首先,提出一种运用遗传K均值算法与EM算法联合解算高斯混合密度模型参数的方法,该方法可以自动地解算出模型的统计参数,结果与手工选择样本的解算结果完全一致.然后,比较概率松弛迭代法以及马尔可夫随机场模型法的影像变化检测效果,得出基于模拟退火法的马尔可夫随机场法效果较好的结论.最后,对传统的基于模拟退火法的马尔可夫随机场方法进行改进,提出了一种变权马尔可夫随机场方法,检测结果能更好地保持影像的结构性,并有效去除了孤立噪声.     

一种波段融合的分类变化检测方法

针对图像分类后变化检测两次单独分类造成的误差累积问题,在结合图像波段融合原理的基础上,将变化检测问题转化为影像分类问题,提出一种利用图像融合构造差异图的方法.所提出的方法同分类后变化检测法相比,只进行一次分类就能实现变化检测,在一定程度上避免了分类误差造成的误差累积问题.结果表明,利用该方法能够初步实现变化检测,且该方...     

一种基于影像分割的城市建筑物变化检测方法

针对高分辨率遥感影像建筑物变化检测精度不高的问题,本文提出了一种改进城市建筑物变化检测方法。首先通过提取像元顶点构造像元图集,并以长宽比与矩形度作为变化检测测度,对后一期影像进行影像分割,识别建筑物轮廓对象。将建筑物轮廓进行几何关系筛选,完成建筑物变化信息提取。实验表明,该方法具有较高的变化检测精度,可明显削弱光照条件和成像角度对建筑物变化检测精度的影响,是一种普适性较强的城市建筑物变化检测方法。     

顾及上下文信息的混合广义高斯密度模型遥感影像分类方法研究

提出了一种基于混合广义高斯密度模型(generalize Gaussian mixture model,GGMM),并顾及影像上下文信息的遥感影像分类方法。试验结果表明,该方法具有较强的鲁棒性,分类精度较传统的分类方法要好,在细节保持方面,较某些尺度上的面向对象的分类方法要好。     

一种基于阴影检测的建筑物变化检测方法

提出了一种基于背景模型的针对建筑物的阴影检测及变化检测方法。传统的基于背景模型的目标检测算法认为影像局部区域的自然背景符合高斯正态分布,而含有人工目标的区域则不符合这种分布,从而将目标区与自然地物区区分开来。然而,这种背景模型不适用于中等比例尺的航空影像。本文通过对背景模型的改进,把自然地物和人工地物都视为背景,而把阴影视为检测目标,可以很好地实现建筑物的阴影检测,然后采用阴影补偿法来检测建筑物的变化。试验表明了本方法的有效性。     

一种基于改进的2D-Gabor纹理图像分类方法

针对多纹理图像分类的问题,本文提出了一种操作性强,通用性高的分类方法。借助人类视觉特性和纹理图像的尺寸,设计了一种快速简单的Gabor滤波参数设置方法。在多通道的滤波特征图像中应用顺序向前搜索策略选择特征,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为判别因子进行特征空间的优化,最后通过SVM方法实现图像分类。实验表明,该方法有良好的纹理图像分类效果。较之传统的Gabor滤波图像分类方法,该方法具有参数设置简单,操作性强的特点。     

一种基于马尔可夫随机场的影像纹理分类方法

针对纹理影像先估计出其马尔可夫随机场参数,后运用多元统计分析中模糊聚类分析的数学方法进行定量分类,从而为解决划分上的不确定性现象找出描述方法,获得客观的分类结果。     

一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法

针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。     

一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法

提出了一种利用高分辨率航空影像自动识别与重建斑马线的方法。文中利用基于灰度共生矩阵（cray level co-occurrence matrix,GLCM）和二维Gabor滤波器特征的JointBoost分类器来提取斑马线,并依据斑马线在空间几何上的重复性规则对斑马线建立参数模型。最后结合一些具有代表性的实验数据（如阴影、遮挡和模糊等）来验证本文所提出的方法在斑马线的识别与重建中的有效性。     

一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法

基于改进的半监督FCM算法和马尔科夫随机场,提出了一种新的融合空间信息的半监督变化监测方法。首先将两幅遥感图像相减得到差值图像,并通过第4波段的差值给出了一种新的样本标记方法;然后,通过标记样本对差值图像利用半监督FCM算法进行聚类;最后,为了提高监测精度和去除聚类噪音点,利用像元点之间的空间邻接关系和马尔科夫随机场,通过更新后的隶属度矩阵得到了监测结果。为了验证本文方法的有效性,选取了两组TM遥感图像,监测了森林的变化。试验结果表明,改进的半监督FCM算法可以减少监测的漏检率,马尔科夫随机场方法可以很好地去除聚类过程中形成的噪声点,减少监测的虚检率。     

基于区域特征的小波差值变化检测方法

小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少.提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度.实验结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于区域特征的小波差值变化检测方法

小波变换在图像处理与分析方面的应用已取得很大的成功,如基于小波变换的图像编码、去噪、融合等,但在多时相的遥感影像变化检测方面的研究还很少。提出并实验了一种基于区域特征的小波差值变化检测方法,该方法对于高分辨率的遥感影像具有较好的检测效果,同时提高了运算速度。实验结果表明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于线特征的道路网变化检测算法

提出一种基于线特征的道路网变化检测算法。首先根据边缘的梯度信息从多时相遥感图像中提取变化的线特征;然后根据变化线特征的局部特性,检测出与道路模型相符合的变化道路段;最后通过道路网的全局约束条件,进行变化道路段的连接,实现变化道路的检测。提出的道路网变化检测算法将边缘的相位和幅度信息作为变化检测的判定依据,从而避免了道路的匹配与比较工作,降低了变化检测算法的复杂度,具有很强的实用性。将本文提出的方法用于多时相遥感图像的道路网变化检测,从实验结果可以看出该方法的有效性。     

高分辨率遥感影像海岛礁地理信息自动变化检测方法

基于高分辨率遥感影像的海岛礁地理信息变化检测可用于普查海岛礁地理信息变化,从而为海岛礁开发利用、海洋资源保护、海洋经济发展及国防建设等提供参考。本文提出一种基于马尔科夫随机场的海岛礁地理信息自动变化检测方法,通过典型相关分析和马尔科夫随机场模型相结合的方法,提取变化区域。并以西沙赵述岛为实验区域进行方法验证。实验证明这一方法可以有效地提取海岛礁地理信息发生变化的区域。     

基于LBP/C纹理的遥感影像居民地变化检测

针对遥感影像上居民地纹理的特点,将基于方差的纹理分析方法、基于LAWS纹理能量测度的纹理分析方法、基于LBP/C(local binary pattern/contrast)的纹理分析方法分别对遥感影像上的居民地纹理特征进行分析描述;然后进行基于区域生长的扩张检测,得到居民地变化检测的结果。对不同地区、不同居民地分布情况的遥感影像进行了居民地扩张变化检测的试验。结果表明,基于LBP/C的变化检测方法可以高精度地检测出居民地的扩张变化,并提高了检测的自动化程度。     

基于典型相关分析的多元变化检测

通过对传统变化检测方法在不足的分析,引进典型相关分析的基础理论,将不同时相的多通道遥感数据视为分组的多元随机变量,利用典型我进行遥感数据的多变换进行遥感数据的多元化检测。实验结果表明,所提出的Ｍ变换方法用于多时相、多通道遥感影像的变化检测具有明显的优势和应用前景。     

基于遥感影像的城市用地变化监测方法研究

利用遥感技术进行动态变化监测是地理国情监测的重点研究内容之一,动态监测技术方法较多,笔者在对已有方法探讨的基础上,基于World View-2及资源三号遥感影像,提出了一种城市用地变化信息检测的多波段主成分分析方法。该方法通过线性变换生成互不相关的波段组合,对多波段主成分分析后的影像采用直方图统计法进行阈值分割,再经过滤波处理,去除干扰信息。研究结果表明,采用该方法提取两期遥感影像上的变化信息,可以实现动态变化监测。