Self-organised clustering for road extraction in classified imagery

The extraction of road networks from digital imagery is a fundamental image analysis operation. Common problems encountered in automated road extraction include high sensitivity to typical scene clutter in high-resolution imagery, and inefficiency to meaningfully exploit multispectral imagery (MSI). With a ground sample distance (GSD) of less than 2 m per pixel, roads can be broadly described as elongated regions. We propose an approach of elongated region-based analysis for 2D road extraction from high-resolution imagery, which is suitable for MSI, and is insensitive to conventional edge definition. A self-organising road map (SORM) algorithm is presented, inspired from a specialised variation of Kohonen's self-organising map (SOM) neural network algorithm. A spectrally classified high-resolution image is assumed to be the input for our analysis. Our approach proceeds by performing spatial cluster analysis as a mid-level processing technique. This allows us to improve tolerance to road clutter in high-resolution images, and to minimise the effect on road extraction of common classification errors. This approach is designed in consideration of the emerging trend towards high-resolution multispectral sensors. Preliminary results demonstrate robust road extraction ability due to the non-local approach, when presented with noisy input.     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。     

计算机图像处理可视化软件设计与实现

对数字图像实施处理的可视化表达，将使复杂，深奥的图像处理原理更容易理解，文中在详细分析数字图像处理有关理论，算法的基础上，设计了软件的总体框架，实现了多种图像处理功能，并辅以强大的联机帮助。     

一种适应图像特征的数据加密方法

数据加密是信息科学中一个重要问题 ,它对于知识产权的保护、防止机密数据外流及情报的安全传递都有很重要的现实意义。文中提出一种利用图像携带加密数据的技术 ,将需要加密的数据隐藏到一幅图像文件中 ,而对宿主文件的效果影响甚微 ,并采用两种数据筛方法 ,即利用图像特征数据筛保持携密图像的带密位仍具有原始图像的特征 ,利用随机数筛消除加密数据的特征 ,从而有效地防止这类图像被识别与解密 ,为私有信息的存储与传递提供安全保障。     

彩色地图图像分色的研究及算法实现

研究了目前国内外现有的彩色地图图像分色算法 ,并在此基础上提出一种新的彩色地图图像自动分色算法。该算法直接利用彩色地图图像的颜色特点 ,并充分考虑图像的空间相关信息进行自动分色 ,最终可得到理想的分版图。     

基于结构光和单CCD相机的物体表面三维测量

非接触式物体表面三维自动测量是计算机视觉领域的中心任务之一 ,围绕这个问题 ,提出了一种利用结构光 ,单 CCD相机和双定向技术实现物体表面三维自动测量的新方法。采用该方法 ,无需测定相机和结构光光截面之间的相对位置 ,在单目序列影像上就可测量出物体表面的三维坐标。     

从遥感影像提取道路特征的方法综述与展望

从遥感影像中提取道路特征已有许多研究，但仍存在许多问题有待解决。本文探讨了道路特征提取的基本思路，对道路特征提取的基本方法和现状进行了较全面的综述，介绍了具有代表性的特征提取方法，并对各个方法的特点进行了分析，最后对道路特征提取的研究前景进行了展望。     

GeoImager进行卫片几何精纠正的数据准备及作业流程

归纳了卫星影像几何精纠正的一般原理和主要步骤，并结合武汉吉奥信息工程有限公司开发的遥感制图软件Geolmager介绍了卫星影像几何精纠正的相关数据的准备及作业流程，并对实际生产作业中要注意的精度问题进行了说明。     

基于逻辑斯蒂模型的遥感图像分类

逻辑斯蒂法是一种非线性的回归分析方法,因采用逻辑斯蒂模型而得名^[1],可用来进行未知单元类别属性的预测和判定。不同于一般的分类方法,它可分别给出某一单元属于各已知类别的概率,进而对研究的未知区中所有单元进行分类和预测。本文首先阐述了该方法的基本原理,而后利用它对内蒙古自治区两个研究区的两种图像数据进行了分类,最后探讨了影响该方法用于遥感图像分类的几个因素.     

A FRAMEWORK FOR AUTOMATED CHANGE DETECTION SYSTEM

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