一种定义感兴趣局部显著特征的新方法及其在遥感影像检索中的应用

提出一种定义感兴趣局部显著特征的新方法。首先根据注意力转移机制,采用迭代法提取注意焦点作为局部显著点,根据Canny边缘图与显著图的融合提取显著边缘点;然后提取显著点的色调、纹理及边缘点的方向直方图特征,用于表征兴趣目标的局部细节和轮廓信息。该方法强调影像中的显著对象,既提高了处理效率又符合人类视觉感知特性,提高了对不同影像内容的适应性。     

利用改进的遗传算法对红外影像自适应目标进行检测

针对红外影像背景复杂、噪声污染严重的特点,提出了一种基于训练样本的形态学背景估计方法,并将其应用于天空背景下的小目标检测及复杂自然背景下的人物目标检测实验。实验结果表明,改进的遗传算法不仅有效地改善了其过早收敛的缺陷,还增强了算法的局部探索能力,可消除复杂自然背景的影响,并可以有效地抑制椒盐噪声,检测结果的查准率和虚警率均有很大改进。     

利用无参数统计特征进行旋转不变纹理图像渐进检索

分析了Radon变换和Log-polar变换在消除旋转位移时对频谱的影响,探讨了NSCT变换和小波变换在不同检索参数下的平均检索性能,在此基础上构造出多尺度多方向纹理变换谱和旋转不变特征矢量,并提出了一种基于无参数统计特征的旋转不变纹理图像两级渐进检索算法。通过VisTex标准纹理图像库的检索实验证明,与传统检索算法相比,本文提出的算法既可获取纹理主方向,同时又能表征纹理细节信息,有效地提高了旋转不变纹理图像检索的查准率和检索效率。     

利用Contourlet变换和谱直方图进行多源遥感影像纹理特征检索

将Contourlet变换应用于多源遥感影像多尺度多方向纹理特征提取,分别采用Contourlet变换低频子带谱直方图和多尺度多方向高频子带谱直方图实现多源遥感影像库的初步过滤和精确检索。通过USC和QuickBird影像组成的纹理检索实验表明,所提出的检索算法在检索精度和效率方面优于小波变换。