基于稀疏表示的可见光遥感图像飞机检测算法

为解决当前遥感图像飞机检测方法在复杂背景下准确率低,实现旋转不变困难的问题,结合图像稀疏表示原理,提出一种基于稀疏表示的飞机检测算法.该算法首先利用飞机是刚性目标且具有明显几何外观的特点,构建飞机几何原子库;然后建立飞机轮廓几何逼近的最优化方程,在稀疏表示原理框架下,得到飞机轮廓最优的几何部件组合;最后,以星型结构的部件模型为框架,生成待检测图像的目标显著图并根据显著图定位出飞机.实验结果表明,稀疏表示方法能自适应选取飞机部件,部件数目较少且不易受光照、颜色和复杂背景的影响.与现有算法相比,本文算法准确率达90%以上,检测速度有较大的提高.     

基于局部相关性的遥感图像全色锐化算法

为了增强多光谱图像的空间分辨率同时避免出现严重的光谱扭曲,对插值放大后的多光谱图像和原始全色图像分别作相同层数的非下采样轮廓波变换分解.在相应低频子带中,分别选取以待融合像素点为中心,大小为5×5的滑动窗口,计算待融合像素点的局部相关系数与四阶相关系数.如果局部相关系数大于四阶相关系数,说明该位置上的地物存在相似的光谱特征,因此用全色图像的高频系数替代多光谱图像的高频系数;反之,保持多光谱图像的高频系数不变.最后将多光谱图像的低频系数和替换后的高频系数进行非下采样轮廓波逆变换得到融合图像.采用Landsat 7遥感图像,对比给出了本文与现有同类最新文献融合结果及其主客观评价指标.实验结果表明,本文算法在提高空间分辨率与保持光谱信息两个方面都具有较好的效果.