基于序列非线性滤波SAR影像水体自动提取

由于SAR图像中固有斑点噪声的强烈影响,某些对于光学图像有很好效果的目标提取区域分割的方法对于SAR图像来说效果不很好。针对水体目标的亮度及形状分布特征,不作阈值分割处理,而采用序列非线性滤波处理方法,可以快速有效地实现SAR影像水体目标的自动提取识别。

反对称提升小波及其在影像分解与重建中的应用

从Gaussian函数出发,根据尺度呈级数变化的特点,导出了反对称提升小波滤波器。该滤波器低通响应关于原点对称,高通响应关于原点反对称,而且截断误差很小,具有近似的紧支撑性和平滑性。并以此为基础,实现了影像的分解与重建算法。

基于多特征的遥感影像决策树分类

构建了一种基于多特征的遥感影像决策树分类方法。通过对遥感影像进行波段代数运算、主成分分析和图像分割等处理,提取出影像上地物的光谱维特征、纹理特征和形状特征。在此基础上,结合试验区主要地物类型提纯后的训练样本集,采用C5.0决策树分类法进行影像分类,实现主要地物的空间分布专题信息提取,并利用该方法对Landsat-5TM影像进行了分类实验。结果表明,所提出的方法能够有效地提高分类精度。

基于数学形态学和相位编组SAR影像道路自动提取

由于SAR图像中固有的斑点噪声的强烈影响,某些对于光学图像有很好效果的边缘检测算子,但是对于SAR图像来说,效果很差,本文应用一种改进的基于图像统计信息的局部线特征检测方法,首先利用图像统计信息对图像进行局部特征检测,然后利用数学形态学去除内部空隙并细化得到道路段,将道路段进行相位编组,进而自动提取出道路。