基于Quick Shift算法的高光谱影像分类

论述了面向对象分类方法处理高光谱高空间分辨率影像的优势与流程;分析了快速漂移(Quick Shift)算法的原理,该算法在进行模式搜索时具有可控制模态选择和平衡"过分割"与"欠分割"的特点。将该算法应用于高光谱影像分割,可得到面向对象分类所需的较理想的"同质"影像对象。为提高影像分割的效率,提出了一种基于灰度共生矩阵的自适应核带宽确定方法,能够兼顾影像空间特征和光谱特征。最后采用最小距离分类法、支持向量机分类法与提出的分类方法进行了对比试验,实验结果表明了该方法的有效性。

基于改进的Ly算子的快速星图质心确定方法

Ly算子是摄影测量中应用较多的一种点特征提取算子,它的解算速度快、抗噪能力强,但精度较低;而质心法是星图质心确定中比较具有代表性的方法,但它对噪声敏感,星图较大时,效率不高。根据Ly算子特点,本文在对Ly算子改进的基础上,提出了基于改进的Ly算子的快速星图质心确定方法,实验结果表明,该方法在信噪比较低、星图较大的情况下,较传统质心法解算速度更快、定位精度更高、抗噪能力更强;较带阈值的质心法,解算精度相当,但解算速度更快。