地理国情水系要素的自动提取

在地表覆盖水系图斑采集的基础上,利用Rosenfeld细化算法实现地理国情水系要素中心线的自动提取。首先兼顾提取质量确定图像由矢量转换为栅格的最佳像素值,然后根据内存访问效率和图像块大小的关系选择图像分块处理技术。此外,采用图像形态学的膨胀与腐蚀算法、线段长度条件约束和曲线节点抽稀等技术确保中心线提取质量。试验结果表明,本文提出的方法准确、高效,在生产实践中具有一定的应用价值。     

基于灰度归一化的HJ-1A星HSI图像条带噪声去除方法

针对HJ -1A星HSI图像上的条带噪声,在分析传统条带噪声去除方法的基础上,提出了一种新的基于灰度归一化去除条带噪声的方法.首先,设计孤立点检测窗口,将随机斑点噪声与条带噪声分离;然后,利用灰度归一化方法建立图像各列像元灰度级与基准列像元灰度级对应的查找表,根据查找表对HSI图像条带噪声进行消除.实验结果表明,该方法在很好地保留图像光谱信息的情况下,能够有效地消除图像条带噪声和随机斑点噪声.     

遥感图像分割中的小波域改进信息割算法

针对传统信息割(IC)算法对存在灰度变化的图像易引起误分割的问题,提出了一种小波域改进信息割(W\\|MIC)算法。使用一个新的结合像素点灰度关联和空间关联的Parzen窗对IC进行改进,以降低灰度变化对分割的影响;将MIC引入到小波域,利用小波的平滑作用降低参数选取复杂度,改善图像分割效果。遥感图像分割实验结果表明,W\\|MIC可有效降低参数选择效应,不仅避免了灰度变化引起的误分割,而且还较好地保持了图像边缘。     

融合CNN和CapsNet的Wi-Fi室内定位方法

针对基于位置指纹的Wi-Fi室内定位方法定位精度低的问题,本文提出了一种融合卷积神经网络(CNN)和胶囊网络(CapsNet)的Wi-Fi室内定位算法模型,记为CNN-CapsNet。首先将采集的RSSI时间序列信息,生成位置指纹图像数据集;然后通过由卷积层和池化层构成的CNN初级特征提取器,完成定位图像到初级特征图的转换;最后将初级特征图输入到CapsNet中,获得最终的分类结果。试验结果表明,在不同的向量维度,迭代次数等参数下,该模型的准确率高达99.99%,损失函数值低至0.009 91,优于其他的传统定位方法。     

二维Renyi灰度熵和模糊聚类在图像分割中的应用

针对传统二维Renyi熵阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种改进的二维Renyi图像分割算法。该算法利用两个一维Renyi熵算法的阈值来代替传统二维Renyi法的阈值,使得计算复杂度大大降低;同时为了改善图像分割效果,综合使用了FCM算法。实验结果表明,改进的算法充分发挥了二者的优势,不仅提高了运算速度,且分割效果更好。     

基于平面基准深度图像建模的研究

散乱数据的TIN模型构建,存在数据量大、构网复杂、存储不便、内存消耗大等缺点。本文提出一种快速判断点在不规则多边形区域内的方法和快速提取点云边界的方法,继而提出一种基于平面基准的深度图像建模方法。该方法能够实现有效的快速构网、减少数据存储量、几何纹理清晰、纹理贴图方便、可进行多分辨率LOD(level of detail)表达等优点。     

结合双边滤波Retinex和图像融合的图像去雾方法

针对传统的去雾方法对无人机有雾图像进行去雾时存在细节丢失严重、去雾效果差等问题,本文提出了一种结合双边滤波视网膜反应（Retinex）算法和图像融合的图像去雾方法。首先,利用双边滤波Retinex精确计算入射分量,对亮度分量进行双边滤波Retinex处理。其次,对两个色彩空间处理后的影像进行图像融合。最后,本文以两景无人机有雾图像为实验数据进行实验,结果表明,本文方法的标准差和信息熵等指数整体上升,能获得细节与色彩较好的去雾影像。     

红外与可见光图像配准的梯度相关法

多模态图像配准是图像配准研究中的重难点问题。本文将实数域的灰度图像转换到复数域的梯度图像,借鉴SAR图像配准的相干系数法,提出了基于梯度相关性的多模态图像配准相似性测度。通过中波红外和可见光图像的配准实验验证了方法的可行性,为多模态图像配准研究提供了新思路。     

山区遥感图像自动分类研究——以西南地区为例(英文)

In mountainous areas, it is the undulant terrain, various types of geomorphic and land use that make the remote sensing images great metamorphism. Moreover, due to the elevation, there are many areas covered with shadow, clouds and snow that make the images more inaccurate. As a result, it would be very difficult to carry out auto-classification of RS images in these areas. The study took Southwest China as the case study area and the TM images, SPOT images as the basic information sources assisted by the a...     

基于SIFT算法和马氏距离的无人机遥感图像配准

提出了一种基于SIUF和马氏距离的无人机遥感图像配准方法.该方法首先使用SIUF算法进行特征点的查找和匹配.由于SIFT算法只考虑点的局部特征信息,没有处理匹配后特征点对的几何分布信息.为了提高特征点对的精度,本文使用马氏距离对SIFT算法得到的结果进行再处理得到新的特征点对.最后,利用新的特征点对进行图像配准.较之以往,该方法可以得到更多的、正确的匹配点对.数值试验证明了该方法的有效性和鲁棒性.