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1.
黄皖毅 《广东广播电视大学学报》2010,19(4):106-109
遥感技术为人们提供了大量的图像数据,如何从中提取所需信息,是遥感图像处理技术研究的热点。基于多尺度小波变换,可提取城市图像的纹理特征。根据城市影像中地物特征和小波技术的特点,确定合适的窗口大小,采用逐一滑动窗口的方法,对每一窗口提取相应的小波统计特征;应用小波变换的多尺度特性,在不同尺度上提取出子图像特征,构造出纹理特征矢量,为遥感图像的分类提供纹理特征。 相似文献
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将能反映纹理空间尺度变化信息的尺度共生矩阵(动态信息)和反映纹理信息的灰度共生矩阵(静态信息)相结合,进行纹理特征抽取,对纹理图像进行分割,再对分割结果进行滤波,去除分割结果中存在的误分像素,结果表明,能够获得良好的分割效果. 相似文献
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针对云计算环境下分布式存储系统的数据索引不支持复杂查询的问题,笔者提出了云环境下聚类分解的高维数据混合索引方法.首先,采用聚类分解方法对分割数据建立树状索引;然后,以叶节点为单位,通过扫描线算法来获取节点内部所有对象的局部最近邻结果;最后,依据计算的结果得出启发式的裁剪距离.在单节点最近邻计算中,第二个阶段获取外部的最近邻对象采用范围查询算法.实验分析表明,在查询效率上该索引方法高于单纯的聚类方法.与M-tree、顺序查找、iDisance相比,基于聚类分解的混合索引方法在高维查询模式下具有良好的查询效率和负载均衡. 相似文献
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为了提高多幅多聚焦图像的融合质量,提出一种基于迭代型形态成分分析的特征加权融合算法。该方法利用形态成分分析正交性和稀疏性的特点,改进形成能够有效对源图像进行多尺度分解的迭代型形态成分分析方法;然后采用移动窗口计算方法对分解后的多尺度子图提取四维特征向量,用以反映子图的亮度、纹理规则性、光滑程度和随机性。此外,提出以四维特征向量的特征值作为权值,设计适用于两幅及以上多幅源图情况下的以特征权重作为判别依据的融合规则,并运用这一规则对复合子图进行逐层融合,最终通过多尺度逆变换得到融合图像。实验结果证明,与已有多尺度融合算法相比,新方法融合得到的图像具有更好的主观感受和更高的客观评价指标值。 相似文献
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针对基于颜色特征的核相关滤波(CN)算法难以适应尺度变化的问题,提出一种自适应尺度跟踪方法,通过单独学习一种滤波器完成尺度估计。首先对一组不同尺度上的目标外观进行采样,然后通过采样的目标外观训练尺度滤波器,最后通过尺度滤波器对目标尺度的估计确定最佳尺度。选取10组视频序列进行测试,并与其它4种算法进行对比。实验结果表明,该算法在平均中心位置误差（CLE）、距离精度(DP)以及成功率(SR)方面都优于其它算法,并且对尺度变化、遮挡、旋转、光照变化等情况都有很强的鲁棒性。 相似文献
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基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于双窗口小波-Contourlet变换的图像融合算法.首先采用小波一Contourlet变换对图像进行分解,接着采用两种不同尺寸的窗口计算系数的特征值:低频子带采用区域能量法和高频子带采用区域方差法,分别比较双窗口下的高频子带和低频子带的系数特征值,比较的结果作为得到融合系数选择的依据,最后采用逆小波-Contourlet变换得到融合图像.仿真实验证实,在特征类型选择一致的情况下,该方法的融合性能优于小波变换法和Contourlet变换法,融合图像质量较好. 相似文献
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针对传统均值漂移跟踪算法由于目标框大小不能变化,尤其当目标尺度大小发生较大变化或旋转时容易导致目标丢失的问题,提出一种联合颜色与背景信息的目标框自适应调整跟踪算法。以经典均值漂移算法为主体跟踪框架,构建前景目标颜色直方图,以Bhattacharyya距离与迭代次数作为判断下一帧目标中心位置的条件,每次迭代通过在当前帧目标框区域内建立感兴趣目标与局部背景空间模型,经快速傅里叶变换后计算当前帧与下一帧空间模型,得到尺度调节因子,作为每一帧跟踪窗口大小的权重,进而不断调整跟踪窗口尺度大小。通过自适应调整每一帧跟踪窗口的尺度调节因子,达到实时修正目标模型描述,进而提高跟踪准确性的目的,大大降低了由于目标模型固化导致的中心位置跟踪累积误差。通过对两组图像的序列仿真结果表明,改进算法相比于经典算法具有更强的鲁棒性。 相似文献
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红外图像具有灰度变化不平均、分辨率较低、噪声较多等特征,传统的图像分割方法难以对红外图像分割出有效实体。为解决这一问题,设计了一种基于非下采样Contourlet 变换(NSCT)的随机游走红外图像分割算法。传统的随机游走图像分割方法,图像部分灰度值的不均匀变化可能改变随机游走算法的路径,而且分割目标的轮廓很容易受到图像背景噪声影响,所以可以通过增强图像的目标轮廓,抑制图像噪声,以达到更好的分割效果。NSCT变换是一种非常有效的图像增强方法,首先采用NSCT变换对红外图像进行多方向、多尺度分解,得到红外图像的低频和高频系数,对该系数进行处理,然后反变换得到增强后的红外图像。实验结果表明,该方法在红外图像分割中取得了很好的效果。 相似文献
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《实验室研究与探索》2013,(6):247-250
以肺癌患者计算机断层扫描图像中的肿瘤追踪为例,提出一种基于稀疏分解和支持向量机的新型医学影像内目标物体追踪算法被提出。首先,split-Bregman理论被运用在分解医学影像中:每一幅医学图像都被分解成一副含有较多运动信息的低秩图像和一幅含有较多噪声信息的稀疏图像。其次,支持向量机被运用在低秩图像中,使得低秩图像内的像素点被区分为来自肿瘤区域的像素点和来自非肿瘤区域的像素点,从而达到在医学影像中分割和追踪肿瘤的目的。实验表明,该算法在肺癌患者医学影像的肿瘤追踪实例中能取得较其他比较方法更为准确的追踪效果。 相似文献
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张健 《湖州职业技术学院学报》2014,(1):84-87,91
图像分割是一种对不同特征的像素进行聚类的过程,过程中涉及像素的梯度、灰度及邻域特征。由于蚁群算法的离散性、并行性、全局优化性和稳定性等特点,基于蚁群算法提出一种有效的图像分割改进算法。首先通过蚁群改进算法的模糊聚类能力可以分别计算出像素与目标、背景、噪声点、边界点的隶属关系;然后对于蚁群算法循环次数多、计算量较大的问题,设置启发式引导函数和聚类中心,解决传统聚类中运行效率低、初始化敏感度高等缺点;最后引入梯度算子,对目标与背景灰度值相似图像进行分割,对结果进行了进一步的优化。实验表明,应用该改进算法得到的图像分割结果具有较高的准确度和效率。 相似文献
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将随机森林引入图像分类研究.首先利用MR8滤波器组进行纹理过滤,然后用随机子窗口对这些响应提取纹理特征,用随机森林进行训练.对待测图像采样后导入已训练完成的随机森林,用投票的方式为其预测类别.引入MR8滤波器组,将随机森林扩展为能处理滤波图像块,用于纹理图像的分类.在CURe T图像库上的实验表明,该方法能够取得优良的分类精度,并具有较高的分类效率. 相似文献
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苏志刚 《深圳信息职业技术学院学报》2006,4(4):6-9
本文通过野外实地观测,利用小波理论尝试性地分析了1000m样带上植被总盖度在不同尺度下的分布特征。通过不同尺度下小波变换映像值的分析,解决了植被格局研究中在不同尺度下同时进行规模、强度、纹理分析这一久而未决的难题,发现了植被格局规模在不同尺度下的变化符合分形性质的特点。 相似文献
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在复杂地物类型背景条件下,多目标跟踪算法通常表现出目标识别与跟踪能力较差问题,特别在被其它地物遮挡后目标跟踪丢失更严重。提出一种改进的基于多源特征提取与特征融合的多目标跟踪算法。为提高目标在复杂背景下的空间分辨力,充分利用对异类物体判别能力较强的高层特征和针对同类不同物体判别能力较强的浅层特征,提高复杂背景下地物目标的识别能力。同时,为了解决物体被遮挡后导致跟踪算法丢失目标问题,利用滤波器获得追踪目标的空间尺度大小,提高跟踪算法的准确性与可靠性。实验表明,多目标跟踪算法识别目标的准确性可达87.5%,误差在[±2.31%]左右,具有良好的尺度估计效果。 相似文献
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在基于HMT模型进行图像分割的方法中,多尺度分割结果融合的好坏直接影响了最终分割结果的优劣。针对现有的基于单一背景向量的融合方法难以合理利用多种背景信息优势的问题,提出了一种基于模糊逻辑的多尺度分割结果融合的新算法。此算法在多尺度粗分结果的不确定性的基础上,根据分割过程的特点,自适应地利用不同类型背景信息的优点,在分割的不同阶段形成具有不同背景描述能力的背景模型,从而较好的指导分割。一组实验从主观视觉和客观标准两个方面证明了该方法的有效性。 相似文献
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为了改善传统基于聚类的图像分割算法对噪声敏感以及仅使用单一特征无法精确描述目标特性等问题,提出了一种基于区域的多特征图像分割算法。首先,使用 Meanshift 算法对原图像进行预分割,获得一组区域块;其次,提取每个区域块的颜色特征和纹理特征,使用 FCM 算法分别对每个特征进行聚类,针对每个特征获得一个类标签邻接矩阵;再次,将多个邻接矩阵叠加,形成多特征邻接矩阵;最后,使用 NCUT 算法对叠加邻矩阵进行聚类,获得最终分割图像。实验结果表明,基于区域多特征的分割算法优于对比算法,融合多特征对图像分割可以更准确地识别不同的目标结构,具有更好的分割效果。 相似文献
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提出了一种适于高分辨率可见微目标图像的分割算法,首先通过形态学运算强化微目标区域,利用阈值化分割并提取这些感兴趣区域;然后运用小波多尺度算子检测这些区域的边缘;最后再次采用形态学运算以获取目标区域边缘.仿真结果表明该方法能有效地将图像中的具有特定结构的微目标区域分割开来. 相似文献
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针对智能汽车行驶过程中障碍物检测问题,提出一种使用双目立体视觉的距离信息与障碍物纹理信息相结合的障碍物检测方法。首先,将双目相机的左图和右图校正后进行匹配得到视差图,根据相机内部参数和外部参数将视差图投影为具有距离信息的鸟瞰图,去除地面及高空背景目标,在鸟瞰图上将相近的点云聚类为一个目标,得到障碍物的粗略位置信息;然后,将得到的位置信息映射到原图,并形成多个候选区域,在候选区域查找障碍物边缘信息,得到障碍物具体位置。该算法结合了物体距离的三维信息和物体形状的二维信息,使障碍物的分割结果更加精准。针对典型交通场景进行了实验,结果表明,该算法能够有效弥补单独使用距离信息或者纹理信息带来的障碍物分割不准确的问题。 相似文献
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在图像处理与分析领域,边缘检测是一个重要的研究内容。本文将多尺度顺序连接算法（MultiresolutionSequentialEdgeLinking,MSEL）应用于乳腺边缘检测,采用金字塔结构分解图像,用低分辨率子图上的全局边缘信息指导高分辨率子图上的顺序边缘搜索,从而降低噪声干扰,减少了伪边缘,提高边缘检测的准确性。实验表明,多尺度顺序边缘连接检测算法对于乳腺放射图像的边缘检测效果有明显改善。 相似文献