基于MRF的高分辨率SAR图像道路网自动提取

各种干扰的存在使得高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像道路网的提取变得异常困难。马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型能够充分利用道路图像的上下文特征以及先验知识,在道路网提取中得到广泛应用,但存在求解过程偏慢及参数设置偏多问题。首先根据道路空间几何特征关系对提取出的线基元进行预连接,以此减少虚假连接给MRF迭代求解带来的运算量;然后建立MRF道路网改进模型对道路网进行快速标记。使用1m机载高分辨率SAR图像进行实验,结果验证了该方法的有效性。

基于多重分形参数的高光谱数据特征提取

针对单一分形维数不能表征高光谱数据光谱局部吸收特征的问题,提出了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法.基于光谱信息度量进行光谱概率测度的计算,基于配分函数法估计得到尺度函数;通过对尺度函数求导计算出Holder指数,并对尺度函数勒让德Legendre变换计算出多重分形谱;从多重分形谱和Holder指数之间的函数关系提取表征多重分形谱形态的4个多重分形谱参数作为光谱特征参数;并应用于基于最小距离准则的航空推扫式高光谱成像仪(PHI,Prush-broom Hyperspectral Imager)图像监督分类.结果证明:利用基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的光谱特征参数进行分类得到的总体分类正确率达94.789%,分类精度明显高于利用信息量维数和多重分形谱特征提取方法进行分类的结果,证明了基于光谱概率测度的多重分形参数特征提取方法提取的多重分形参数的有效性和可靠性.

方向小波域的选择性阈值SAR图像去噪

SAR图像去噪一直是SAR图像处理中一个具有特殊意义的研究课题。噪声抑制的关键是解决图像平滑与保持纹理之间的矛盾。提出了一种基于方向小波的选择性阈值SAR图像去噪算法。该算法利用方向小波的多方向框架对图像作12个方向的分解和变换。针对方向小波分解图像所产生的系数序列长度不同的特点,利用白噪声的置信区间,将不同长度的系数分成3组,对中间长度的系数序列采用统一阈值,对其他长度序列采用白噪声置信区间阈值处理。为了更好地保持图像细节信息,将每一尺度高频系数的方差中值作为噪声方差估计值。利用真实的SAR图像进行去噪试验,与几种经典的空域滤波和小波软阈值算法进行比较结果表明,该算法在平滑图像的同时更好地保持了图像本身的纹理信息,图像的视觉效果优于其他算法,等效视数和边缘保持指数分别提高了97和0.15。

SAR图像自动道路提取

提出了一种新的快速有效的低分辨率SAR图像自动道路提取算法。算法使用道路特征检测算子检测道路边缘,利用一系列模板进行边缘像素的标定和短线段的连接,最后使用动态规划技术进行道路曲线段的连接。使用低分辨RadarSat SAR图像进行实验,实验结果证明了该算法的有效性。

基于IKONOS的人工林地识别研究

以五分地沟试验区为例,提出了一种基于IKONOS卫星遥感图像提取不同郁闭度人工林地的方法。利用Matlab软件图像处理工具箱,进行树木信息的提取,精度达90.7%,KHAT统计量为0.86。以树木分类结果为基础,依据郁闭度定义,通过滤波方法识别不同的林地类型。结果表明,综合运用遥感数字图像处理软件、GIS软件和Matlab,能够从高分辨率的遥感数据中自动且有效地识别人工杨树林、人工杨树疏林和散生树等植被类型,可靠性较高,且可以重复验证。

一种提高CCD空间分辨力的方法研究

基于多次移位成像的原理,提出了一种提高红外电荷耦合器件(CCD)空间分辨力的方法。在不改变CCD像元尺寸的前提下,使各相邻像元对应的地面目标进行局部多次采样,提高采样频率,达到将CCD空间分辨力提高多倍的目的。仿真试验显示了其良好的性能。

基于SWBCT和投影特征的遥感目标识别

方向信息提取与小样本问题是遥感目标识别与应用的瓶颈,基于平稳小波的Contourlet变换(Stationary Wavelet Based Contourlet Transform,简称SWBCT)与投影特征相结合,本文提出了一种新的遥感目标特征提取与识别方法.首先采用改进的Contourlet变换SWBCT对遥感图像进行分解,然后对分解子带进行方向投影并求投影向量的统计特性作为目标特征,进而利用K近邻分类器进行目标识别.与小波、Contourlet等代表性方法进行比较,实验结果与分析表明,该方法不仅具有较高的识别率,而且在小样本情况下,依然可以得到较好的结果.

无接触式高温物体红外测量双色热图像成像方法研究及软件实现

用双色滤波光学成像系统可获取同一物体两种不同波长(λ1,λ2)的量子辐射强度的灰度成像,若波长1λ和λ2选择恰当,可利用普朗克的灰体辐射通量密度公式求出物体的不含平均黑度ελ(0<ελ<1)的辐射通量密度比R(T);利用R(T)可高精度地计算出高温物体温度,并能根据光谱给出物体细致的具有真实感的高温图像。文中最后给出了该系统处理高温物体实验的结果图。使用该方法研制出的非接触式热图像分析仪已商品化。

快速随机多核学习分类算法

多核学习是整合多个子核在一个优化框架内,从而寻求到多个子核之间的一个最佳线性组合,而且多核学习可以获得比单核学习更好的分类性能.受极限学习思想的启发,提出了快速随机多核学习分类方法.当满足极限学习的理论框架时,可以在构造核的过程中,对参数随机赋值,构造一种随机核.可以缩减子核的规模,加快了多核学习的计算时间,并且节省了内存空间,使得多核学习可以处理更大规模的问题.另外,通过使用经验Rademacher复杂度来分析多核学习的一般性误差,从而获得比原有多核学习更高的分类精度.结果表明,与经典的快速多核学习算法相比,文中提供的算法计算更快,占用内存空间更小,分类精度更高.

创伤急救——煤矿安全生产的关键环节

普及创伤急救知识是减少伤亡,预防事故扩大,提升企业效益的重要手段。是创建和谐矿区,树立良好企业形象的基本保障。

SAR图像道路网提取方法综述

SAR图像道路网提取具有重要的遥感应用价值。20多年来,随着SAR成像技术的不断发展以及遥感应用的迫切需求,涌现出大量道路网提取方法。本文回顾了SAR图像道路网提取研究的发展历程,从道路提取流程阶段出发,将其分为局部检测和全局连接这两大步骤,在每个步骤中分析比较了现有算法的适用范围及相对优缺点,指出了当前研究中存在的问题,展望了SAR图像道路网提取的发展趋势。