基于支持向量机的遥感图像分析与处理

支持向量机是一种新的机器学习方法。本文结合遥感图像和支持向量机的特性，重点分析了支持向量机在遥感图像分类、遥感图像压缩、遥感图像特征提取等方面的应用。并对支持向量机在遥感图像分析与处理中的应用趋势及有待进一步研究的问题进行了探讨。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

流域变换的串行与并行策略研究

流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。     

基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析.对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法.利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数.根据分类图像的特点,采用自...     

图像识别关键技术

图像自动识别是模式识别领域中的一项综合性研究。本文就图像识别过程的三个主要阶段讨论了图像识别系统的关键技术,对它们的优缺点进行了评价,并展望了图像识别理论的发展趋势。     

一种基于小波变换的X线图像边缘检测算法

在小波变换的基础上探讨出一种用于X线图像边缘检测的新算法,能够对X线图像进行边缘检测和分割。通过预处理（去噪,增强）、小波变换实现了图像的二值化。采用新算法及传统方法对X线图像进行边缘提取,并对结果进行比较。实验证明该新算法快速、精确、抗噪能力强。     

基于峰值点形态信息的SAR图像舰船尾迹检测算法

在分析合成孔径雷达(SAR)图像中舰船尾迹线性特性的基础上,针对SAR图像线性特征产生因素的多样性,及由此引起的Radon变换域中尾迹峰值点检测的不确定性,提出了一种基于峰值点形态信息的尾迹检测算法。算法门限化图像的Radon变换系数,提取出所有可能的峰值点;对这些相应的局部峰值点的一维截面进行连续小波变换峰值点匹配,根据提取到的参数形成决策矢量在特征空间中进行决策。仿真和实际数据处理的结果表明,该方法能有效、准确地检测到SAR图像中的舰船尾迹并判决其真假类别。     

遥感图像自动配准的串行与并行策略研究

面对数据量呈指数增长的全球遥感图像,研究快速、有效、高精度的自动图像配准算法成为遥感领域迫切需要解决的问题。综述了遥感图像自动配准算法的研究现状和关键技术,且从新的角度分类总结了已有算法的特点及适用情况,并给出了综合的解决方案;同时研究并提出了三种新的并行策略,获得了较好的实验结论。由于算法采用粗粒度的数据并行方法,因此可扩展性和可移植性较好,无论在理论上还是在实践上都能为实际的遥感应用提供有益的指导和借鉴。最后提出了有待进一步研究的问题。     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性.     

基于圆孔夫琅和费衍射的CCD像素间距标定

提出了一种基于圆孔夫琅和费衍射原理的像素间距标定方法,利用研制的测试设备对图像采集系统的像素间距进行了测试,实现了CCD摄像系统像素间距的标定。