共查询到15条相似文献，搜索用时 171 毫秒
1.
随着遥感技术的快速发展,遥感图像得到广泛的应用,其中目标检测是遥感图像众多应用中非常重要的一个分支。目前大多数目标检测算法都是基于单时相遥感图像,对于多时相遥感数据的处理方法较少。最近发表的多时相目标检测算法有滤波张量分析,其将多重线性函数与张量相对应的关系应用于遥感图像目标检测,但该算法只能进行单目标检测,无法同时检测多个目标。本文借鉴多目标约束能量最小化算法中对于多个目标输出能量的约束和滤波张量分析中对于应用张量滤波器的思想,提出多目标滤波张量分析算法,能够在多时相遥感数据中实现同时检测多个目标。模拟和真实数据实验结果均表明,该算法可以有效地提高多时相图像中多目标检测精度。 相似文献
2.
在对地观测领域,高光谱图像得到了广泛应用,但存在数据量大、波段间相关性高等问题. 针对以上问题分析了已有的波段选择方法,提出了基于信息量及类间可分离性准则的遗传算法对高光谱图像进行波段选择:构造波段互相关系数矩阵进行子空间划分;利用联合熵作为组合信息量的标准,Bhattacharyya距离作为类间可分离性标准,构造遗传算法的适应度方程,改进了遗传算法中的选择算子. 最后用AVIRIS图像对提出的算法进行试验,并利用最大似然分类法对最优波段组合进行分类,总体分类精度达到94.24%,Kappa系数达到0.94. 相似文献
3.
透明度是衡量水质优劣、评价湖泊富营养化的一个重要指标,高光谱遥感可有效反演透明度,较好解决了常规遥感中出现的问题。本研究利用野外高光谱仪在长春南湖夏季进行了反射光谱测量和同步水质采样分析,通过分析水体透明度与其高光谱反射率之间的相关关系,尝试采用多种半经验算法建立透明度高光谱定量模型,并进行了验证。结果表明：1）单波段、波段比值和一阶微分反演模型,确定性系数皆在0.74以上,RMSE小于透明度极值差,因此皆可以用于反演透明度;2）模型精度从高到低依次为：一阶微分模型、单波段模型和波段比值模型。该定量模型的建立,为今后利用成像光谱数据在南湖进行透明度大面积遥感反演研究提供了研究基础和科学依据,对内陆水体透明度反演也有一定的借鉴意义。 相似文献
4.
针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。 相似文献
5.
基于峭度指标的FastICA算法具有较快的收敛速度和较高的计算效率，被广泛应用于多光谱图像的特征提取。经典的FastICA算法基于固定点迭代法得到图像的各个独立成分，在迭代过程中，每一个独立成分的求解都需要所有像元的参与。因此，当数据量较大或图像中像元较多时，FastICA的计算量很大，此时它的速度优势就会大打折扣。遥感数据一般都具有较大的尺寸，因此如何将FastICA直接应用于遥感数据，是一个具有实际意义的问题。通过引入多光谱图像协峭度张量的概念，将FastICA的固定点迭代问题转化为代数形式的张量计算，避免每次迭代过程中需所有像元参与的缺陷，因而大大降低计算复杂度。多光谱图像实验结果表明，该算法明显快于传统的基于峭度指标的FastICA算法。 相似文献
6.
结合K-means算法和谱聚类方法的优点，提出一种新的高光谱图像聚类方法。该方法在对高光谱图像数据进行特征降维的基础上，采用K-means算法对图像进行粗聚类处理，然后采用谱聚类方法对粗聚类结果进行较高精度的聚类。与K-means聚类算法相比，该方法有效提高了高光谱图像聚类的分类精度。对模拟数据和真实的高光谱数据的对比实验表明，相对于K-means和谱聚类方法，该方法具有良好的聚类性能。 相似文献
7.
在极化合成孔径雷达（PolSAR）地物分类研究中,基于卷积神经网络的图像分割算法存在高维特征信息冗余而导致的分类边界模糊、分类精度低、计算复杂等不足,提出一种基于卷积神经网络和EM算法的轻量化图像分割网络,称为低秩重构网络（low-rank-reconstruction-net,LRR-Net）,应用于全极化SAR图像的地物分类。LRR-Net从极化目标分解的思想出发,利用EM算法对特征进行低秩重构,将特征从高维空间映射到低维空间,在减少参数的同时实现更精确的分类。用高分三号全极化图像数据对模型进行训练测试并评估,结果表明模型在保证分类精度的前提下,降低了模型复杂度。 相似文献
8.
基于实测大豆冠层高光谱及叶绿素a数据,利用植被指数和三波段方法建立大豆叶绿素a的高光谱反演模型. 通过IDL（interactive data language）实现NDVI和RVI波段的重新选择,提高了基于2种植被指数的模型反演精度. 比较而言,三波段方法建模反演大豆叶绿素a含量的精度较改良后植被指数的更高（R2=0.81）. 研究结果表明,利用波段重新组合的植被指数建立的估算模型可以提高大豆叶绿素a的估算精度;三波段模型法可以筛选更好的波段来构建模型,并在一定程度上提高大豆叶绿素a反演精度. 相似文献
9.
为降低海事监控视频图像背景中运动物体引起的杂波和噪声对船舶目标检测的影响,根据采集的可见光视频图像特性,提出一种海天背景下船舶目标自适应检测算法。将待检测图像进行预处理,使用自适应中值滤波和均值漂移(mean-shift)滤波对图像进行滤波去噪。采用密度峰聚类对传统K均值聚类算法进行改进,自适应确定初始聚类中心及其数量。对海面船舶进行自适应聚类分割。仿真实验显示:该算法的检测准确率为90.3%,验证了其准确性和可靠性;单帧视频图像的船舶目标检测用时可控制在100 ms以内,满足实时检测的要求。结果表明:该算法可以实现海天背景下船舶目标的准确、快速检测,为海上船舶目标跟踪奠定了可靠的基础。 相似文献
10.
《沈阳大学学报（自然科学版）》2014,(6)
针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入(SELSE)算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高. 相似文献
11.
基于决策树的海上搜救目标检测算法 总被引：2，自引：1，他引：1
为克服传统目标识别方法在处理空间特征分布极为复杂的数据时的缺点,提出1种基于决策树的多特征检测算法,并将其应用到基于视频的海上搜救目标检测中.该算法首先提取图像中的颜色、亮度等信息,通过计算各特征的信息增益建立决策树,将搜救目标检测问题分解成3层决策树分类问题.实验表明,该算法能够提高多特征目标检测的效率,在救生艇、筏等海上搜救目标检测的应用中取得较好的结果. 相似文献
12.
提出一种基于显著性的高海况SAR图像船舶目标检测方法Itti-SAR,该方法由显著图提取与连接性判断两个阶段组成。在显著图提取阶段,针对SAR图像特性,将改进的方向特征和一致性特征引入传统视觉注意模型,以构建适用于SAR图像的显著性模型,实现高海况SAR图像船舶目标显著图的提取。在连接性判断阶段,采用密度约束对显著区域的连接性进行判断,防止将单个目标检测为多个,从而进一步降低虚警。在多幅SAR图像上的实验结果验证该方法的有效性,与经典CFAR算法的对比实验显示出其查准率、召回率高和不依赖于先验知识的优点。 相似文献
13.
分析了中高分辨率SAR海洋图像的目标和海杂波特点. 利用舰船目标的灰度相关性和形状特性与背景杂波的差异,提出了一种基于独立联合K-分布CFAR的舰船检测算法. 算法建立了海杂波的二维独立联合K-分布概率模型,通过给定的虚警率得到检测阈值以对图像进行检测. 该算法能够极大地抑制斑点噪声和背景局部不均匀对检测带来的影响,有效地降低了虚警数,检测效果得到了明显改善. 相似文献
14.
传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式，卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心，由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而，随着遥感图像分辨率的不断提高，需要下传的数据量增大，导致星地数据传输的时间大大增加，最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题，提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证，结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
15.
遥感视频卫星的出现为实时连续对地观测提供了新的契机,为遥感动态监测与目标跟踪提供了新数据源。在分析遥感卫星视频目标检测与传统监控视频目标检测的差异的基础上,阐述现有目标检测算法直接应用到遥感卫星视频上存在的不足,提出一种背景差分与帧间差分相融合的方法并将其应用于遥感卫星视频运动车辆的目标检测中。通过抽取UrtheCast遥感卫星视频的4帧实验图像,分别采用背景差分法、帧间差分法和本文提出的方法对运动车辆进行检测并分析。结果表明,本文提出的方法能够更有效抑制移动的背景边缘和残留噪声干扰,提高检测的正确度和质量,在遥感卫星视频运动目标检测中具有良好的应用潜力。 相似文献