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利用尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SlFT)算子直接提取遥感影像局邵特征进行检索时存在关键点数目多、特征维数高等问题,因此,本文利用视觉注意模型,根据目标显著性的大小从影像上提取显著目标区域,并采用K-means聚类方法对提取的SIF丁局邵特征进行聚类,得到用于检索的特征向量实验结果表明,该方法不仅符合人眼的视觉特性,且在降低SI FT关键点数目和特征维数的同时提高了检索精度和检索效率. 相似文献
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高空间分辨率遥感影像正被广泛应用,而传统分类算法在高分遥感影像上的精度和效率较差,深度学习语义分割算法在实际分类中泛化性较差.为了适应大范围高分遥感影像的特点,提出了一种基于U-Net网络的模拟退火超参数优化与深度可分离卷积语义分割模型.首先在U-Net网络基础上使用了深度可分离卷积模块来进行特征提取,在保持高效性的同... 相似文献
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文章提出了一种结合改进的最佳指数法(OIF)和支持向量机(SVM)进行高光谱遥感影像分类新方法.利用本文提出的稳定系数进行波段初选择,根据相关系数选择波段组合生成新影像,并对新影像进行OIF计算,得到OIF值最大的波段组合为最佳波段组合;构建SVM分类器,对最佳波段组合分类;最后将分类结果与其他监督分类方法比较,并在相同核函数下与PCA和SVM结合的方法进行精度比较分析.实验结果表明,本文方法能够有效提取最佳波段组合,在SVM算法下获得较高分类精度. 相似文献
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采用凸凹纹理映射和基于Perlin噪声有机结合的方法建立了海浪多尺度模型,实现了海浪的动态三维表示;基于海陆动态交互实现了海岛在海浪动态变化影响下的动态三维模型。并以舟山群岛地区海岛地形和海浪数据为例,在GeoGlobe等平台上进行试验,试验表明,本文方法可以有效地建立海岛在海浪影响下的动态三维模型。 相似文献
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提出一种定义感兴趣局部显著特征的新方法。首先根据注意力转移机制,采用迭代法提取注意焦点作为局部显著点,根据Canny边缘图与显著图的融合提取显著边缘点;然后提取显著点的色调、纹理及边缘点的方向直方图特征,用于表征兴趣目标的局部细节和轮廓信息。该方法强调影像中的显著对象,既提高了处理效率又符合人类视觉感知特性,提高了对不同影像内容的适应性。 相似文献
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采用凸凹纹理映射和基于Perlin噪声有机结合的方法建立了海浪多尺度模型,实现了海浪的动态三维表示;基于海陆动态交互实现了海岛在海浪动态变化影响下的动态三维模型。作者以舟山群岛地区海岛地形和海浪数据为例,在GeoGlobe平台上进行了实验,实验表明本文方法可以有效地建立海岛在海浪影响下的动态三维模型。 相似文献
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快速离散Curvelet变换和IHS变换集成的遥感影像融合方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文提出一种快速离散Curvelet变换(FDCT)和IHS变换集成的遥感影像融合方法,可获得较传统方法更高质量的融合影像。在融合过程中,通过FDCT获取I分量的多尺度多方向系数集合,采用标准差加权的融合策略,自适应地调整空间细节与光谱信息的权重,从而达到最佳融合空间细节与光谱信息的效果。作者选择QuickBird和WorldView-2全色和多光谱影像进行融合实验,并与基于传统IHS、FDCT的方法进行了比较,采用两种评价模型,选择偏差指数、UIQI等质量指标进行客观量化评价,验证了本文方法的优越性。 相似文献