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高分辨率遥感图像精确分割是遥感图像处理的研究热点和难点。高分辨率遥感图像中同质区域间的差异性不仅表现在光谱特征上,同样存在于边缘、纹理等结构特征上。为了更好分割高分辨率遥感图像,需在分割算法中考虑结构特征。因此,如何提取更多有助于精准分割的结构特征,并探究这些特征在分割过程中的作用规律成为设计高分辨率遥感图像分割算法的关键问题。为此,论文提出在曲波变换理论基础上构建不同结构特征提取模型,并以加权的方式将提取的结构特征纳入贝叶斯和能量分割模型中。 相似文献
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利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
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《测绘科学技术学报》2020,(1)
在SAR图像变化检测过程中,假设差异图类别服从单一分布,构造单一类型的差异图不能完好地保留变化信息,从而影响SAR图像变化检测的精度。针对上述问题,提出一种基于差异图融合和高斯混合模型GMM(Gaussian Mixture Model)的非监督SAR图像变化检测方法。该方法利用给定的融合因子进行差值和比值图融合,采用最大期望算法EM(Expection Maximum)求解融合差异图的GMM参数,并根据后验概率将图像像素分配到GMM各个分量,从而获得SAR实验区域的变化检测图。3组SAR数据集的变化检测实验验证了所提方法的可行性和有效性。 相似文献
165.
针对现有油膜检测技术难以准确测算油膜面积且检测精度受天气条件影响大的问题,本文提出了一种基于热红外图像的海面油膜面积测算方法。采用波段为 8耀14 滋m 的红外热像仪获取海面油膜的热红外图像,对采集的油膜图像进行预处
理 (灰度化、中值滤波和锐化);基于图像灰度分布特征分割油膜区域 (感兴趣区域,ROI),采用形态学操作对 ROI 进行填充、腐蚀与膨胀,并对 ROI 进行数学表征;通过像素面积法计算 ROI 实际物理面积。实验结果表明:在不同的外界天气环境下 (如海浪、海风、海雾、不同光照等环境),该方法对不同黏度的石油样品在海面形成的油膜均有良好的检测精度, ROI 面积计算平均误差为 3.77%。 相似文献
166.
程文博 《数字海洋与水下攻防》2023,6(3):353-358
由于受到复杂水声信道影响,侧扫声呐生成图像一般存在分辨率低、细节模糊等问题,这给基于侧扫声呐图像的小目标检测与识别过程带来了一定难度。常见的图像超分辨率处理算法大致可以分为插值算法、稀疏表示的重建算法等。传统插值算法存在图像边缘模糊、细节不清楚的问题,因此提出了一种改进型超分辨率生成对抗网络(SRGAN)结构。该结构可在保留图像中的小目标细节的基础上提升细节特征显示度,并且可使目标边缘更加清晰,可为后续的小目标检测和识别在一定程度上提供技术支持。 相似文献
167.
在海洋开发的环境下,水下物体探测技术得到广泛应用,随着水下机器人与计算机技术的发展,该技术越来越受到研究人员的重视。根据当前的水下图像目标检测研究进展,简要介绍水下图像目标检测流程(即图像采集、图像的预处理、以及图像检测的方法),对总结发展现状、发现技术的不足及挖掘未来的研究方向有重要意义。针对基于光学图像的水下目标识别问题,论述了图像采集、图像的预处理、以及图像检测等方面的主要进展,阐述了基于深度学习实现水下图像目标识别的技术发展现状。通过对水下目标处理过程的讨论和分析,指出水下图像目标识别领域中需要解决的问题,并预测该领域技术发展趋势。 相似文献
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地理图像是地理学的骨架,能够提供比文字描述更为丰富的地理信息,其中蕴藏着丰富的地理现象、知识、技能以及智慧,是地理学科特有的信息综合载体和教学工具。本文主要从图像信息的阅读与观察、图像信息的发现与获取、图像信息的描述与阐释三个方面来谈谈地理图像信息阅读能力的培养策略。 相似文献
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