保持局域特征的多源海冰图像融合与分类

本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法,并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先,通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换,得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性,通过拉普拉斯特征分解,得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后,将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合,得到融合图像。在此基础上,本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点,在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系,而且考虑不同海冰类型的特征关系,因此其在多源图像（多光谱和合成孔径雷达（SAR）图像）的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。     

深度学习在水声目标识别中的应用研究

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。     

基于船只尾迹遥感特征的航向提取方法研究

为解决单景遥感图像上航行船只航向的自动提取问题,研究了船只尾迹遥感特征和基于尾迹遥感特征的提取方法.对海上航行船只尾迹的形态特征和统计特征研究表明,湍流尾迹在遥感图像上出现概率高且特征稳定,其图像表现以条带状特征为主.考虑到湍流尾迹的线性特性,采用Randon变换算法进行了可以表征航向的尾迹提取.通过对10幅尾迹图像提...     

一种基于GPU和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法

高分辨率遥感图像处理经常面临程序执行时间过长和内存空间不足的问题,虽然并行计算技术可以提高遥感图像的处理速度,但是无法降低算法占用的巨大内存空间。为了解决这一问题,本文提出了一种利用CUDA和内存映射文件的高分辨率遥感图像快速处理方法,并以K-Means算法为例进行了实现。其中,CUDA技术可以有效利用GPU强大的并行计算能力,而内存映射文件技术降低了磁盘I/O速度较慢对算法性能的影响。实验结果表明,本文方法比传统K-Means聚类算法计算速度提高了30倍左右,内存使用量降低了90%以上。     

基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法

本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。     

基于小波的水下图像后向散射噪声去除

介绍水下图像成像的特点,分析影响水下成像的主要因素:吸收和散射。在此基础上,采用小波的方法对水下图像进行去噪。首先对低频系数采用了LUM滤波器进行滤波,然后对高频系数采用了NeighShrink方法和对其改进后的ENS方法进行去噪。通过实验证实,该方法去除水下图像噪声具有较好的效果。     

基于光谱复原的NMF遥感图像融合改进算法

在研究了非负矩阵分解(NMF)用于遥感图像融合技术的基础上,改进了一种基于光谱复原的NMF遥感图像融合算法,首先利用矩阵非负性分解求取图像的基向量矩阵,然后综合考虑图像融合后的光谱特性和波形变化情况,对基向量矩阵进行直方图规则化处理,最后得到融合后的图像。实验结果表明,该方法具有较好保持原始图像的光谱信息和空间信息的优点。     

海洋测绘信息处理新技术

着重对当前海洋测绘信息处理技术的几个研究热点进行了介绍,内容包括海陆基准的统一、海洋遥感图像的精校正、卫星测高和遥感测深技术,并对海洋测量信息处理与多元化表示作了简要的讨论。     

流式影像术在海洋浮游植物分类研究中的应用

海洋浮游植物支撑着海洋生态系统的正常运转,对其种类的定性识别、鉴定和细胞数量的定量分析是海洋科学研究中最为关键的科学问题之一。流式影像术在海洋浮游植物形态特征识别与快速定量检测上是目前先进和可行的方法,它综合了流式细胞术和图像显微识别的技术优点,不但能够对快速流动状态中的海洋浮游植物进行相应的参数检测,而且可以获取流动过程中清晰的图像,通过计算机软件的图像处理和特征筛选,实现海洋浮游植物有效的自动识别。通过对流式影像术的原理、测定方法、技术特点及其发展动态等的综述,认为基于流式影像术对高速运动的浮游植物图像的清晰实时采集,可以有效地对图像进行模式的识别和分类。它是一种理想和实用的方法,将为海洋生物学研究提供新的实时、快速、高效平台,有很好的应用前景。     

图像处理在客流检测中的算法研究

为了将图像处理技术应用于智能客流检测,准确及时地获取运动信息,对视频图像中运动物体的分割与跟踪技术进行研究,将图像分割与跟踪技术有机地结合在一起。采用帧间与帧内相结合的分割算法,将图像填充技术应用于图像分割,消除了背景区域的干扰以及图像处理过程中造成的失真,达到了准确获取视频流中运动物体的目的。在图像跟踪过程,引入了边缘衍生点的概念,在此基础上,提出基于部分轮廓线特征点集的多线程跟踪算法,把运动物体跟踪转变为连续帧间特征点集匹配的问题,极大地减少了运算量,解决了图像跟踪处理领域中目标物体自遮挡与不完全遮挡的难题。经客流测试证明,文中方法能够对上下车客流数量进行准确统计。