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相似文献
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1.
遥感图像中存在大量微小红外目标,对其准确的分类和定位识别是实现远程目标识别和遥感测量的基础。目前对该类红外小目标的识别方法采用单层正方形网格生成方法,对随机标定的红外目标点的识别效果不好。提出一种基于Harris角点检测的遥感图像中微小红外目标的分类定位识别算法。构建遥感图像的红外目标数据采集模型,对图像进行角点特征提取预处理,采用Harris角点检测算法实现对红外目标微小特征点的信息标定,实现对其准确分类定位。仿真实验表明,采用该算法进行微小红外目标的分类定位识别,具有较高的准确性,对红外目标的特征提取和定位识别效果较好,在远程目标探测和遥感监测等领域具有较高的应用价值。  相似文献   

2.
CCD固态图像传感器用于遥感图像采集中,遥感对地探测中进行图像采集的轮廓线特征模糊,需要进行自适应轮廓线跟踪标记,提高图像的分析和识别能力。传统方法采用尺寸配准标定技术,对边缘模糊的遥感CCD成像标记效果不好,出现伪轮廓。提出一种基于Harris角点检测的遥感对地CCD成像自适应轮廓线跟踪标记算法。进行遥感对地CCD成像图像数据模型构建,设计Harris角点检测算法进行CCD遥感成像的边缘轮廓像点拟合,进行边缘轮廓线的亮点分析,提高采样精度,通过遥感成像的运动幅度检测实现对轮廓线跟踪标记。仿真结果表明,算法能有效实现CCD成像轮廓线跟踪标记高精度拟合,能有效剔除边缘干扰,提高对地遥感观测图像的探测精度。  相似文献   

3.
传统的Canny边缘检测方法提取遥感图像边缘视觉特征在设定不变矩阈值采用经验模式,导致视觉提取分辨率不好,特征提取不准。提出采用Morlet小波变换对遥感图像边缘特征进行不变矩阈值函数构建,提出一种基于Morlet小波Canny边缘检测算法的遥感图像视觉特征提取。将图像数据经过Canny边缘检测和标记分水岭分割,实现遥感图像视觉提取。仿真实验表明,该方法在遥感图像视觉特征提取上比传统的Canny边缘检测方法效果明显,提取正确率最高可以达到94.20%,算法将在远距离遥感目标识别和监测等领域具有很好的应用价值。  相似文献   

4.
在光照背景下,弱亮点模型因为受到光照色差的干扰,导致对其检测较为困难。通过对光照背景下的弱亮点模型进行检测,特别是对光照背景下运动人体目标检测,是实现智能视频监控的基础工作。提出一种基于自相关累积泰勒展开的弱亮点目标图像检测算法,首先对光照背景下的弱亮点行人进行目标角点检测与预处理,对每个图层的自相关累积特征进行泰勒展开分离,形成原始的图层自相关累积泰勒展开库,求得小邻域内的亮度变化值,实现对光照背景下的弱亮点运动行人图像的角点检测,并作为前置处理算子,实现基于自相关累积泰勒展开的弱亮点行人检测算法改进。仿真实验表明,该检测算法得到的光照背景下的人体的轮廓特征得到准确凸显,检测性能较优,精度较高,鲁棒性好,在智能视频监控等领域具有重要的应用价值。  相似文献   

5.
对遥测影像采用激光扫描匹配和配准,提高遥感对地探测的精度,传统的遥测影像匹配算法采用高分辨率SAR图像处理算法,实现对地遥测目标的特征融合检测,算法存在计算复杂,检测精度不高的问题。提出一种基于可变增益控制的遥测影像激光扫描匹配算法。构建遥测影响的三维影像数据提取模型,设计遥测影像对地探测的激光散射模型,采用激光扫描方法进行地理信息遥感标定,在尺度空间进行插值运算,进行遥测影像标定可变增益控制,准确实现对地理信息特征的激光扫描遥感标定。仿真结果表明,采用该算法进行遥测影像激光扫描匹配的准确率最高,提高对地遥感探测的目标识别能力。  相似文献   

6.
遥感成像的过程可能导致图像倾斜或畸变,针对传统图像镶嵌方法存在的精度和效率低等问题,采用Harris算子进行角点提取,建立图像特征点的对应关系,将两幅图像的角点对相互匹配,计算图像间的变换关系,实现遥感图像的平滑镶嵌。实验结果证明,基于角点匹配的遥感图像镶嵌方法具有较高的镶嵌精度。  相似文献   

7.
在地理位置标定和三维地图创建过程中,通常采用远程遥感位置标定方法。传统的地理遥感标定采用边缘检测和分水岭分割标记的方法,当地理空间色斑出现非显著性过渡时,标定效果不好。提出一种基于投影散斑尺寸配准的地理遥感标定技术。采用投影散斑尺寸配准技术,去除地表植被的色斑出现非显著性过渡干扰。保留了Harris角点检测算法的稳定性,算法融合了SURF算法尺度不变的特性,提高了地理遥感标定特征匹配精度和效率。仿真结果表明,采用该基于投影散斑尺寸配准的地理遥感标定技术,具有较强的抗干扰性能,对地理遥感特征点的标定准确,重复点较少,算法对尺度、光照及噪声有较好的鲁棒性,提高了地理信息遥感配准的精度和速率。  相似文献   

8.
对室内助燃材料的内温变化情况进行研究,一直存在着分析不准确的问题,提出基于图像智能判断的室内助燃材料内温升高趋势分析方法。通过采用数字图像处理的温度检测智能方法,引入耐高温的电荷耦合器件(CCD)获取室内助燃材料温度变化的实时图像,通过比色算法,提取室内助燃材料温度变化图像特征,采用BP神经网络算法,对室内助燃材料内温变化图像智能识别。实验证明,使用该检测系统能够提取获取温度变化的极值点图像特征信息,预防火灾的发生。  相似文献   

9.
图像在过度曝光采集的情况下会因为光圈的进光量过大导致图像的细节关键信息缺失,研究过度曝光图像的缺失信息修复算法,为图像的细节特征分析奠定基础。传统方法采用图像小波尺度分解方法进行图像缺失信息修复,随着光圈的增大,对细节信息的修复效果不好,提出一种基于改进的小波包分解的过度曝光图像缺失信息修复算法。构建了过度曝光图像的纹理信息特征传导模型,采用Harris角点检测算法实现对过度曝光图像的灰度特征匹配,采用小波包分解方法对图像缺失信息进行位置和尺度信息的重构,实现缺失信息修复。仿真结果表明,采用该算法进行过度曝光图像修复,图像的细节特征得到准确有效复原,提高图像的识别能力。  相似文献   

10.
角点是图像的一种重要的局部特征,通过对图像角点的检测与处理,对把握图像的局部及整体特征,特别是在视觉匹配、目标识别和运动估计与追踪等领域都有重要的实际应用。现有的图像角点检测方法可分为基于模阪、亮度变化、边缘特征三种检测方法,对其分别进行了综述,分析了相关的算法,并对算法进行了评价。  相似文献   

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