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261.
为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。 相似文献
262.
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264.
265.
266.
针对高分辨率遥感影像场景复杂,现有的目标识别算法检测率较低且速度较慢的问题,提出了一种改进的RFB Net模型。算法在RFB Net模型的基础上构建特征金字塔网络,融合高层语义信息和低层特征信息,提高了网络识别能力。为验证该算法性能,以遥感影像中飞机目标为例进行了实验验证。以油罐和立交桥目标为例,对该算法的推广性进行了实验验证。结果表明,改进的RFB Net模型在遥感影像目标识别中精度较高、速度较快,且具有较好的推广性。 相似文献
267.
为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。 相似文献
268.
270.