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基于OB-HMAD算法和光谱特征的高分辨率遥感影像变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
高空间分辨率遥感影像蕴涵丰富的地物细节信息,针对高分辨率多时相遥感影像的变化检测可以更清楚认识到地理单元的变化情况,传统的遥感变化检测算法面对高分辨率遥感影像时,会出现明显的"椒盐现象"。本文借鉴面向对象图像分析的思想,以高分辨率遥感影像对象的光谱特征为分析对象,在多变量变化检测算法(multivariate alternative detection, MAD)的基础上,提出一种半自动阈值选取的OB-HMAD(object based-hybrid MAD)算法,并利用该算法进行变化检测实验对比分析。首先对高分辨率多时相遥感影像进行多尺度分割,形成多通道的影像对象;其次利用MAD变换,形成差异影像对象,并对其进行MNF变换,提高影像对象的信噪比;然后采用直方图曲率分析(histogram curvature analysis, HCA)进行半自动阈值选取,提取变化区域;最后结合实地样本数据对变化检测结果进行混淆矩阵的精度验证。结合2012年和2013年北京地区Worldview-2影像的实验可知,OB-HMAD算法融合多通道的光谱信息,可以有效的实现多时相高分影像的变化检测,基本消除了基于像元变化检测中"椒盐"现象的干扰,并在一定程度上降低建筑物阴影和几何配准误差的影响,总体精度和kappa系数也较优于其他变化检测算法,但存在较大的漏检误差。MNF变换可以有效的提高影像的信噪比,使差异信息更集中,直方图曲率分析的阈值分割算法相对其他阈值算法,自动化程度更高。 相似文献
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高质量光学元件表面缺陷中存在一些深度较浅或者宽度较窄的划痕,在暗场成像检测中,该类划痕产生的散射光灰度值很低,甚至淹没在背景光中,很难被目视或常规机器视觉识别,造成划痕缺陷的漏检。针对该问题,以既有的疵病检测系统为基础,根据划痕灰度的等级特征,提出双阈值法分类处理划痕缺陷。在低阈值的弱划痕处理中,根据弱划痕和背景的频率特征以及空间对比度特征,设计了频域滤波及背景差分算法。通过空间域以及频率域的滤波处理,排除高频噪声以及高亮度噪声,根据几何特征等提取弱划痕图像中的复杂背景。经差分处理后,提取弱划痕并增强对比度,最后与正常灰度级划痕信息一同通过高阈值(正常阈值)进行后续划痕的特征提取,即得到所有的划痕信息,为划痕缺陷总长度计算以及最大长度的分级判定奠定基础。实验结果表明,该算法避免了过低二值化阈值引入的背景等不规则噪声,使得划痕与背景的对比度大大增强。目前该算法已经应用于惯性约束聚变系统中大口径光学表面划痕的定量检测,并且使长度计量的准确度已提升到约80%。 相似文献
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针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性. 相似文献
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针对脑部核磁共振图像中含有噪音、对比度低及肿瘤边界不连续模糊等造成肿瘤难以准确分割的问题,提出了一种基于空频域图像增强的脑肿瘤分割算法.首先,采用空频域相结合的增强方法对图像进行增强处理.该方法利用基于邻域的方法,结合了空间域增强算法与基于方向滤波器组的频率域增强算法,具有它们优点的同时,克服了前者导致的图像细节模糊的缺陷及后者带来的对比度降低的缺陷.然后,利用液体向量流的分割方法,对增强后的图像进行分割,得到脑肿瘤区域.实验结果表明,本文的增强方法在增强肿瘤边界特征的同时改善了图像的对比度和清晰度,提高了脑肿瘤分割的准确性. 相似文献
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为了解决在数字散斑干涉技术测量时,散斑干涉相位条纹图像中大量噪声对相位解包裹结果和精度产生严重影响的问题,介绍了一种条纹正余弦分解和频域低通滤波结合的方法,实现了散斑干涉相位条纹图的高精度滤波。该方法的基本思路是在对相位图像进行滤波处理前,先将相位图通过正余弦函数进行映射转换成两幅图,分别经过频域滤波,然后再合成为相位图。这种分解频域滤波方法可以在滤波的同时,有效保留相位跳变信息。实验结果表明:与传统的图像降噪方法相比,该方法能够在保留图像“尖峰”信息的基础上,较好地滤除图像中的散斑噪声,方法简单有效,有效解决了传统滤波方法应用在相位条纹图中,相图灰度信息丢失10%~40%的问题。 相似文献
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介绍和分析了在当前成像跟踪系统中常用的几种点目标滤波检测算法。为了满足图像处理实时性要求,设计了一套针对图像滤波算法的FPGA硬件实现结构。该结构具有FPGA高速并行计算能力,能在信号读出的过程中实时地完成多种滤波处理。成像实验证明该方案切实可行,具有良好的实时滤波效果。 相似文献
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图像增强技术可以有效地突出图像中的有用信息,已广泛应用于多个领域.现有的图像增强算法往往无法应对自然图像中复杂的梯度分布,难以准确保持图像中前景与背景的边缘信息.为了改善输出图像的边界过平滑问题,本文提出了一个基于多引导滤波的图像增强算法.首先,设计了一个以滤波核为变量的通用图像优化模型,现有的联合滤波器可视为该模型的解;然后,依据集成学习的思想,将联合滤波器中的单幅引导图像扩展到多幅,以更好地利用引导图中的结构信息进而获得更好的输出结果,并给出了一个多幅引导图的来源途径;最后,对多幅输出图像进行平滑,在图像优化模型中加入正则化项,以确保由多引导滤波得到的不同滤波输出保持一致.实验结果表明,本文算法在抑制图像噪声的同时,可以更好地保留物体的边界信息,从而使图像的信噪比进一步提升. 相似文献
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针对INS/GPS组合导航系统中噪声统计特性不准确时,现有的卡尔曼滤波工作性能会降低的问题,提出了一种基于粒子滤波的INS/GPS组合导航滤波算法。仿真结果表明该算法能有效降低统计特性不准确对系统造成的不利影响。 相似文献
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李沫李晶赵鹏飞丛彦超王雪 《光学与光电技术》2017,(4):72-77
针对复杂背景下视觉目标跟踪问题,提出了一种基于多特征融合和改进建议分布函数的粒子滤波目标跟踪算法。为了解决单一特征跟踪稳定性差的问题,该方法在构造粒子滤波算法观测似然函数的过程中,综合利用颜色、梯度和纹理特征,并给出一种有效的特征权值自适应分配策略。针对传统建议分布函数无法利用观测信息的缺陷,提出了一种基于PSO算法的建议分布函数,有效地抑制了粒子退化现象。实验采用复杂地面环境下的多组图像序列,结果表明该算法的有效性。 相似文献
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针对传统红外与弱可见光图像融合算法中存在的亮度与对比度低、细节轮廓信息缺失、可视性差等问题,提出一种基于潜在低秩表示与复合滤波的红外与弱可见光增强图像融合方法.该方法首先利用改进的高动态范围压缩增强方法增强可见光图像提高亮度;然后利用基于潜在低秩表示与复合滤波的分解方法分别对红外与增强后的弱可见光图像进行分解,得到相应的低频和高频层;再分别使用改进的对比度增强视觉显著图融合方法与改进的加权最小二乘优化融合方法对得到的低频和高频层进行融合;最后将得到的低频和高频融合层进行线性叠加得到最终的融合图像.与其他方法的对比实验结果表明,用该方法得到的融合图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性. 相似文献