一种改进的变权重MRF遥感图像变化检测方法

基于马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)模型下的遥感图像变化检测因固定组合能量函数导致的边缘分割模糊问题,提出了一种改进的变权重MRF遥感图像变化检测方法。该方法首先通过模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)算法对差值图像进行聚类分割,并依此分割结果作为变权重MRF的初始分割条件进行最终的分割;最后对分割结果进行掩膜处理,得到最终的变化检测结果。采用真实遥感影像进行对比实验,结果表明所提方法变化检测精度更高,边缘检测更加平滑,区域一致性更好。     

GNSS反射信号海面溢油回波DDM仿真研究

海上溢油已成为影响海洋生态环境的重要污染物之一,我国近40年发生约3200起海上溢油事故。当今用于监测海上溢油的遥感主要是光学和雷达卫星,卫星遥感往往重访周期长,而海上溢油事件时常发生,给海洋带来严重的环境污染,需要快速、准确的监测其状况。GNSS R技术具有全天候监测海洋的特点,因此更适合用于海面溢油检测。为了验证GNSS R技术在检测海面溢油的可行性,利用2013年中国青岛海洋溢油事故的遥感图像的溢油结果,作为仿真实验检测目标,进行岸基的GNSS R海面溢油检测仿真研究。利用Z V散射模型和海水／溢油的均方坡度(MSS)模型结合,建立了能反映海面状况GNSS散射信号特征的时延 多普勒图(DDM)。仿真得到DDM中检测到海面溢油区域,验证了利用GNSS反射信号进行海面溢油检测的可行性。      

基于双阈值SSDA模板匹配的遥感图像道路边缘检测研究

利用遥感图像提取道路边缘信息可以简化常规城市道路的测绘工作。根据一般道路在图像上的影像特征对图像进行模型化处理,提出了基于双阈值的序贯相似性检测算法(sequential similarity detection algorithm,SSDA)的模板匹配算法,并在该算法的基础上,提出了一个基于减小增长误差的算子,用以减少由于样本数过多而产生的增长误差。与其他算法相比,该算法能够更有效地获取道路边缘信息,在准确提取路面边缘信息的同时,能对预处理中难以完全提取的路面部分进行修复,减少处理过程,从而提高处理效率。     

基于二维 Log Butterworth滤波器的全方向边缘检测的频域实现方法

由于人类识别图像特征涉及非线性的识别机制,本文提出了基于改进二维Log Butterworth滤波器的全方向边缘检测方法,该方法从频域角度出发,利用正反快速傅里叶变换来实现边缘检测工作。首先,将非线性Log函数引入Butterworth滤波器,获得二维Log Butterworth滤波器。当图像行列数不一致时,中心频率分布于椭圆之上,椭圆的长短轴之比与图像长宽比相等,进而给出以角度为变量滤波器表达式;其次,为方便滤波器参数的优化选取,本文对二维 Log Butterworth滤波器参数进行归一化等处理;再次,本文利用F-measure和PSNR (峰值信噪比)值来衡量不同参数下的边缘检测结果,确定最优的二维 Log Butterworth滤波器参数范围;然后,为了分析本文方法的边缘检测效率,对比了本文方法与空域算子（Canny算子）的乘法次数和加法次数,同时以不同大小的图像作为实验数据来比较两种方法的边缘检测耗时;最后,以BSDS（伯克利图像分割数据库）图像和高空间分辨率遥感图像为实验数据,对本文方法的边缘检测结果进行了评价分析。结果表明：本文方法可以有效地应用于图像边缘检测。     

基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型的图像拼接检测

基于对图像拼接技术的分析,提出了基于图像质量评价量和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM)的拼接图像检测方法,提取了图像的特征值,使用支持向量机(support vector machine,SVM)对特征值进行训练和分类,得到了较好的效果.     

基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究

用传统的边缘检测方法效果不理想,针对遥感图像中存在的噪声问题,提出了一种基于小波变换和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。该方法充分利用小波多分辨率的特点,对图像进行去噪处理,然后用多结构元素灰度形态学的方法对图像的边缘进行检测。试验结果证明,此方法优于传统的边缘检测方法,具有边缘检测准确和良好的抗噪能力。     

一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法

提出了一种基于正则化方法的SAR图像边缘检测算法,并用MSTAR(moving and stationary target acquisitions and recognition)数据进行大量的仿真实验。实验表明,与经典的边缘检测方法相比,该方法能保持图像的细节特征,较好地解决了边缘断裂和抗噪问题,具有较好的边缘检测能力。     

基于改进二维离散希尔伯特变换的图像边缘检测方法

提出一种新的基于二维希尔伯特变换的边缘检测方法。对于频域信号而言,希尔伯特变换不改变信号的幅值,而仅仅改变其相位,即负频率的相位作+90°相移,而正频率作-90°相移。经由傅里叶变换后,边缘特征呈极值状态,因此本文利用二维离散希尔伯特变换实现边缘检测。由于二维离散希尔伯特变换结果具有方向性,提出利用两个呈正交性的二维离散希尔伯特变换的幅度平方和来检测图像边缘特征。此外将高斯核函数引入到希尔伯特变换中,以减少图像噪声对检测结果的影响,并根据PSNR(峰值信噪比)来确定最佳参数σ,从而得到理想的边缘检测效果。为验证该方法的检测结果,将所提方法与传统边缘检测算子的检测效果进行了比较分析,并将该方法运用于卫星遥感图像中,结果表明该方法可以有效地应用于边缘检测工作中。     

基于SAR图像的海洋溢油分割方法研究

目前,海洋溢油污染在发生频率、分布范围以及所带来的危害程度上均居海洋污染首位。它对沿海城市生态、环境、经济的可持续发展造成严重破坏,因此越来越受到全社会的广泛关注。从众多海洋溢油分割方法中选取边缘检测算子和种子填充算法对SAR图像进行分割。首先运用欧空局的BEST软件进行数据转换以及图像预处理,然后使用ENVI软件对图像进行滤波处理。再用ERDAS软件进行灰度均衡和分割算法的实施,并针对算法的一些缺陷,进一步加入纹理分析使图像中的油膜与类油膜以及海水与海浪等更好的区分开。最后对不同的图像效果进行总结和比较。     

一种高分辨率遥感图像舰船检测方法研究

本文针对传统舰船检测方法在复杂海况条件下检测结果不佳,易造成大量虚警的问题,提出了在利用自适应分割算法进行舰船快速筛选的基础上采用方向梯度直方图(HOG)特征提取舰船的边缘结构信息,通过监督学习进行舰船检测虚警滤除的新算法。与现有算法相比,这种算法克服了由云、浪造成的舰船目标虚警滤除问题,在保证鲁棒性的同时兼顾了算法效率,并使用该方法对遥感图像进行了检测试验。     

任务分配均衡的双参数CFAR舰船检测并行算法

双参数恒虚警率CFAR(Constant False Alarm Rate)是舰船目标检测中的常用算法。近年来,合成孔径雷达(SAR)分辨率不断提高,SAR图像幅宽增大,并且在检测时希望尽量保持舰船轮廓以便后续的舰船目标识别。双参数CFAR算法虽然能满足目标检测需求,但算法运行时间过长,不利于信息的及时处理。传统的MPI(Message Passing Interface)并行化解决方案在分配检测任务给各进程时,没有考虑因陆地掩膜,几何校正等预处理所导致的图像中待检测点分布不均。针对这一问题,本文提出改进的MPI并行化解决方案。与传统的MPI并行化解决方案相比,该方案能较为均衡地为各个进程分配检测任务。在集群计算机上的实验结果表明,改进后并行标准效率提高约43%。为应对机载SAR实时舰船目标检测的需求,在多核PC机上进行实验,结果表明,本文算法在多核PC机上也能有效地缩短检测时间,对实现机载SAR实时舰船目标检测有积极意义。     

一种基于图像边缘特征的SAR斑点滤波算法

合成孔径雷达图像上的斑点噪声会阻碍图像的校准、检验、解译和应用,因此斑点噪声的去除是雷达图像处理的一个重要环节。通常的去噪方法在抑制噪声的同时也使得图像的边缘模糊,细节特征损失。理论和实践表明去除图像的斑点噪声和保持图像的边缘信息是无法同步实现的。为了在去除噪声和保持边缘特征之间进行折衷,本文基于MROA边缘检测算法以及均值滤波算法,提出了一种基于图像边缘特征的斑点噪声滤波算法。实验结果表明该算法能够在平滑图像的同时有效保持边缘特征信息。     

新型Canny算法的SAR图像边缘检测

干涉作用会使合成孔径雷达回波信号产生相干斑点噪声,以致在图像边缘检测时产生许多虚假边缘;Canny边缘检测器能检测图像形状密度的变化,并寻找图像的边界。针对SAR图像的噪声特点和低像素级的特点,引进了小波去噪的方法来代替传统的高斯滤波,提出了在搜索算法上以广度搜索来代替深度搜索,由此改进了Canny算法,使用VC++编程实现了改进的算法对SAR图像进行边缘提取实验,对比结果证明此方法比以往算法有明显改进。     

一种新的SAR图像船只检测方法

提出一种新的基于恒虚警率(CFARConstantFalseAlarmRate)技术,确定SAR图像中检测船只整体阈值的方法。该方法采用高斯分布(正态分布)作为SAR图像灰度的概率密度函数,由CFAR技术直接导出用于检测船只整体阈值的计算公式,用记数滤波器滤波去除虚警。该算法避免了复杂公式迭代和求解形状参数计算过程,也避免了用二分法寻找阈值的循环解算过程,提高了检测速度。使用XSAR和ERSSAR图像对该算法进行检验,并与其它算法进行比较,结果显示所提出的算法在检测精度和检测速度上都有明显的改进。     

SAR图像ROEWA边缘检测器的改进

针对指数加权均值比(ROEWA)边缘检测算子无法准确确定边缘位置和边缘方向的问题,对其表达式进行了改进。重新定义了反转的、带符号的、归一化最小指数加权均值比(IROEWA),作为边缘强度指标,来量化描述边缘的跃变程度,并在此基础上准确计算出边缘的方位。同时将改进的非极大值抑制算法应用到边缘检测流程中,对IROEWA得到的边缘强度图进行后处理。针对自然SAR图像和仿真SAR图像的实验都表明,改进算法能够得到比ROEWA加分水岭分割的原始算法更好的边缘检测结果。利用接收者操作特征(ROC)曲线,对改进算法进行量化评价,其曲线下面积(AUC)可达0.97570,非常接近理想的检测器;在其ROC曲线的最优点处,检测率可达0.95232,而虚警率仅为0.00214左右。     

Slicks detection on the sea surface based upon polarimetric SAR data

This letter proposes a generalized-likelihood ratio test-based edge detector to be fed by possibly polarimetric synthetic aperture radar (SAR) data. It can be used to detect dark spots on the sea surface and, hence, as the first stage of a system for identification and monitoring of oil spills. The proposed constant false alarm rate (CFAR) detector does not require secondary data (namely pixels from a slick-free area); remarkably, a preliminary performance assessment, carried out by resorting to real SAR recordings, shows that it guarantees detection capabilities comparable to those of previously proposed polarimetric CFAR detectors (which though make use of secondary data). The preliminary performance assessment also seems to indicate that processing polarimetric data does not ensure improved detection capabilities.     

一种改进的CFAR船只探测方法

提出了一种改进的CFAR船只探测算法。该方法采用PNN模型来估计海面雷达后向散射的概率分布模型,利用CFAR技术来确定整体阈值,采用基于交叉验证技术的黄金分割搜索法估算高斯分布的形状参数,使用区域生长法去除虚警。使用Radarsat图像对该方法进行了检验,并与改进前的算法进行了比较,结果显示该文的探测算法在探测精度和探测速度上均明显优于改进前的算法。     

基于分形理论的SAR图像边缘检测

分析了SAR图像的基本特点 ,阐述用DFBR模型表达SAR图像的基本原理 ,提出两种基于分形理论的SAR图像边缘检测方法。通过对传统方法、分形方法和多尺度分形方法的特性分析和实验 ,说明分形方法有较强的抗干扰性能 ,适用于SAR图像的边缘检测 ,并且基于多重分形的方法能获得更好的检测结果     

一种新型雷达图像边缘提取技术

由于合成孔径雷达系统的有限带宽，使阶跃边缘变成斜坡型边缘，线条型边缘变成屋顶边缘，斜坡型边缘甚至难以探测。在本文中针对合成孔径雷达图像，提出了一种新型的边缘提取方法。这个方法分为二个步骤；首先根据图像亮度进行局部分割（如在一个5*5的窗口内），得到亮度不同的两个区域。第二步：将亮度不贩 两个区域边界作为图像的边缘，并根据亮度变化确定图像的边缘，将这个方法用于合成孔径雷达图像边缘提取，成功地提取了合成孔径雷达图像的边缘信息。     

基于多个极化通道的SAR影像道路探测

提出了一种从SAR影像的多个极化通道探测道路的新方法。首先，介绍了用边缘探测器构造道路探测器的方法； 然后，将多参数统计假设检验的方法应用到全极化影像的信息融合中，并将该方法提取的结果与传统Tupin法提取的结果进行了比较。实验表明，该方法对全极化SAR影像道路边缘的提取效果较好，具有一定的适用性。