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分形分析中的无标度区确定问题 总被引:20,自引:1,他引:20
分形无标度区的求取是随机分形应用研究的前提和基础。介绍目前求解无标度区的几种方法并分析其优缺点,提出一种基于标准偏差的自适应方法。同时针对自然地形、遥感图像等特大尺度范围的情况,在该方法中引入遗传算法,应用遗传算法的快速寻优功能,加快标度区间的确定速度。将这些方法应用于地形分析中的分形参数提取实验,证明自适应方法能较为准确、可靠地提取分形参数;而加入遗传算法的改进方法,大大地缩短了无标度区间的搜索时间,为大尺度范围分形对象的特征值快速测量提供有力的支持。 相似文献
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粒度Hough变换及其在遥感影像直线检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在基于Hough变换的遥感影像直线检测的过程中引入粒度计算的概念,利用粒度计算具有多角度、多层次观察问题的能力,对遥感影像中的直线边缘特征进行不同粗细的粒度分析,建立粒度计算概念下的直线检测算法,实现对不同长短、粗细直线的识别。真实的IKONOS遥感影像机场跑道提取试验证明了该方法的有效性。 相似文献
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一种区域自适应的遥感影像分水岭分割算法 总被引:4,自引:0,他引:4
提出了一种区域自适应的标记分水岭分割方法。该方法利用高斯低通滤波和概率统计相结合的方法,对梯度影像进行区域自适应阈值分割,提取分割标记,然后采用Meyer算法进行标记分水岭分割。实验结果表明,该算法能够有效解决遥感影像不同区域的分割问题,达到比较理想的水平。 相似文献
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应用分水岭变换与支持向量机的极化SAR图像分类 总被引:1,自引:0,他引:1
结合分水岭变换与支持向量机的特性,提出一种新的极化SAR图像分类算法。其基本思想是先通过分水岭变换及区域合并处理,将极化SAR图像分割成一系列同质区;再以同质区为基本单元,进行特征提取及样本选择后采用支持向量机分类。实验结果表明,该算法可有效降低相干斑对分类的影响,与传统基于像素的SVM算法相比,其分类精度有显著的提高,且结果也更易于理解。 相似文献
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结合光谱、纹理与形状结构信息的遥感影像分割方法 总被引:4,自引:1,他引:3
针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法.该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区域邻接图(region adjacency graph,RAG);最后在邻接图的基础上采用逐步迭代优化算法进行区域合并获取最终分割结果.采用QuickBird和SAR影像的分割试验,证明该算法能充分利用影像中地物的光谱、纹理与形状信息,分割效果良好,效率高. 相似文献
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为满足不同地物分割的尺度需求,本文提出一种散射特性引导的极化SAR图像多尺度分割算法。该算法以分水岭初始分割为基础,通过迭代合并相邻区域获取极化SAR图像在不同尺度下的分割结果;以极化散射功率为特征,将地物按尺度相似性划分成表面散射、二次散射和体散射3种散射类型;以分割质量评价为指导,从多尺度分割结果中为每种散射类型地物选取适宜的分割尺度并进行叠置合成,形成最终分割结果。ESAR系统获取的L波段极化SAR数据验证了该算法的可行性。 相似文献