基于IKONOS数据的矿山开发占地信息提取

以IKONOS数据为信息源,对甘肃省白银铜矿区进行矿山开发占地信息提取实验研究.在经过预处理的图像上对研究区内的地物进行光谱采样,分析地物的光谱特征;并进一步建立合适的波段计算经验公式,用密度分割函数将矿山背景与占地信息区分开,消除了背景干扰;再根据光谱特征建立新的波段处理模型,对只有矿山占地的图像进行第二次密度分割,将矿山占地信息细分,通过目视解译为占地信息赋予属性.实地查证结果表明,利用计算机提取矿山占地信息能弥补目视解译的不足,不仅节省人力、物力、财力和时间,而且信息提取结果准确,具有实际应用的意义,对同类地区的矿山占地信息提取具有一定的参考价值.     

利用QuickBird卫星影像制作黑瞎子岛1:10000 RSDOM方法实验

在不能实施航空摄影的情况下,利用高分辨率遥感卫星影像来弥补无航空摄影资料地区,生产制作1:10 000 DOM有明显优势。本文主要介绍利用QuickBird卫星影像,对在回归后的黑瞎子岛位于我国与俄罗斯交界地带测区内制作1:10 000 RSDOM控制点精度进行分析,并在图像融合技术方面,对比多种融合方法,确定最佳算法。     

基于改进SIFT算法的视频图像序列自动拼接

本文提出了一种自适应帧采样和限定特征提取区域的拼接方法,根据帧间重叠率和帧间隔建立线性模型,并把各帧图像对准到其前后的关键帧上。在特征点提取方面,提出了一种改进的SIFT算法进行特征点提取,并采用随机采用一致性(RANSAC)方法来更新匹配点,在图像融合中采用线性加权渐入渐出的自然融合算法。实验结果表明:该方法对一般场景能稳定的抽取到关键帧,并进行拼接,取得了较好的拼接效果。     

卫星在轨颤动检测的可行性研究

卫星在轨颤动检测对CCD相机成像质量检测具有决定性,对图像应用潜力也是决定性的。利用快速小面阵CCD获取图像序列,提取任意时刻的参考图像与颤动图像进行SIFT初定位,利用RANSAC剔除SIFT位存在的粗差,结合图像运动模型,解算颤动状态参数。通过实验论证,此种方法检测在轨颤动是可行的、有效的。     

基于AdaBoost算法的遥感影像水体信息提取

AdaBoost算法利用每个特征构造一个简单分类器,然后将简单分类器进行训练组合成一个强分类器。算法能够充分利用每个分类器的优势并避免其劣势,得到一个最佳判别,达到提高分类精度的目的。本文利用TM影像,将影像各波段灰度、水体指数和谱间关系特征相结合,构成提取水体的强分类器,实现水体提取。实验结果表明,算法能够非常有效地、高精度地提取水体信息。     

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。     

利用局部自相似的多光谱遥感图像自动配准

为解决多光谱遥感图像间非线性灰度差异造成的配准困难问题,提出了一种基于局部自相似的自动配准方法。该方法首先引入局部自相似(local self-similarity, LSS)特征,并在对数极坐标系下建立反映图像内在几何布局和形状属性的特征描述子。之后结合LSS和归一化相关系数构建一种形状相似性测度,并通过模板匹配的策略实现图像的配准。试验结果表明,该方法能够较好地抵抗图像间的非线性灰度差异,并获得了可靠的配准精度,而且相比于传统方法,在顾及计算效率的同时获得了更高的匹配正确率。     

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。     

利用稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测

目的 线状特征检测是利用遥感数据开展地物目标自动识别的重要步骤。利用高分辨率遥感图像的高度细节化特点,针对现有线状特征检测方法存在的问题,提出了一种基于稀疏分解的高分辨率遥感图像线状特征检测方法。采用 K-SVD字典学习算法获取线状特征表达所需的过完备字典,基于稀疏分解模型,从高分辨率遥感图像中分离出高频成分,实现遥感图像线状特征的初步检测;用曲波分层自适应阈值法对分离后的高频成分作降噪处理,以提高线状特征检测的效果。利用 QuickBird图像进行实验的结果显示,该方法在线段连续性、低对比度线段检测与椒盐噪声消除方面均有一定优势。     

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。