国家高技术研究发展计划(2007AA12Z153)
- 作品数：11 被引量：140H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 一种高分辩遥感影像多尺度分割新算法被引量：8
- 2009年
- 提出了一种稳健的高分辨率遥感图像多尺度分割算法。该方法基于自适应Mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高,并针对高分辨遥感图像所体现出来的地物的多种信息特征,结合多种特征进行了区域合并。采用分辨率为1 m的IKONOS卫星影像进行分割试验。结果表明,该算法不仅能充分利用高分辨率遥感图像中地物的信息特征获得良好的分割效果,而且自适应程度高,抗噪能力强,精度也能满足要求,是一种稳健的自动分割方法。
- 蔡华杰田金文
- 关键词：高分辨率遥感图像多尺度
- 目标语义概率模型在类目标识别和地物场景分析中的算法研究被引量：1
- 2009年
- 基于文本分析统计模型提出了图像类目标的语义概率模型,并且将这种概率模型应用于目标识别和复杂场景下的地物分析。首先将图像表示成多个特征局部区域的集合,然后根据目标语义概率模型得到图像、特征局部和目标语义之间的概率关系,通过计算后验概率可以实现目标语义类别的识别。目标概率模型通过EM算法获得模型估计参数。实验结果显示,在识别复杂背景中的目标达到了很好的效果。场景分析中根据图像中各局部区域与目标语义的概率分布可以实现场景中感兴趣区域的标注,实验结果说明此方法有可行性。
- 刘玮陈新武田金文
- 关键词：图模型
- 复杂天空背景下基于GST的红外斑点小目标检测被引量：6
- 2009年
- 针对传统的杂波抑制方法的不足,提出了基于推广结构张量的红外斑点小目标检测方法.首先利用一阶高斯对称偏导滤波器计算图像的方向场;然后把斑点小目标看成是圆对称模式,根据推广结构张量检测理论,选择相应的复值滤波器应用到方向场,并计算确定性图像;接着利用信息熵对图像复杂度进行评估,并根据评估结果确定分割阈值;最后对确定性图像进行分割和虚假目标删除,得到检测结果.实验结果表明:该算法能快速有效地检测复杂天空背景下的红外斑点小目标,检测概率达96%以上,明显优于传统方法.
- 高陈强田金文王鹏刘玮
- 关键词：信息熵
- 一种基于概率潜在语义模型的高分辨率遥感影像分类方法被引量：17
- 2011年
- 针对高分辨率遥感影像中"同谱异物","同物异谱"现象对影像分类过程造成的干扰,将文本分析中的概率潜在语义模型应用于高分辨率遥感影像分类,提出一种无监督的遥感影像分类新方法。该方法首先利用均值漂移分割方法对影像进行分割构建图像区域集合,然后提取集合各区域中每个像元的Gabor纹理特征,并对这些特征进行聚类形成视觉词汇,最后利用PLSA方法对各区域进行分析,找出其最可能属于的主题或者类别,从而完成影像分类。文中GeoEye-1和IKONOS影像试验结果表明,该方法能有效提高高分辨率遥感影像分类精度。
- 陶超谭毅华彭碧发田金文
- 关键词：视觉词汇GABOR纹理特征
- 基于mean-shift聚类过程的遥感影像自动分类方法被引量：3
- 2008年
- 提出了一种稳健的自动分类方法——自适应mean-shift(AMS)算法.该方法基于mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高.自适应mean-shift算法根据数据分布特点自适应地确定带宽的大小,利用采样点估计模式来设计自适应估计器,自适应估计器将每个数据点与不同尺度的核函数联系起来,当核函数满足一定的条件时,AMS迭代过程收敛于极值点(mode),自适应AMS算法是一种归一化的密度梯度估计算法.采用TM影像进行分类试验,试验结果表明:该算法自适应程度高,精度也能满足要求,是一种稳健的自动分类方法.
- 蔡华杰田金文
- 关键词：遥感影像自适应聚类密度函数
- 符合人类视觉感知的图像对象分割方法被引量：1
- 2010年
- 提出一种符合人类视觉感知的图像对象分割方法,包括双尺度的区域分割和基于模型的对象提取。运用非线性尺度算子对图像进行大尺度平滑,结合颜色量化和视觉一致性的颜色聚类完成图像的粗分割。在原尺度上融合区域的纹理、颜色信息对分割区域进行区域合并,并利用对象模型完成图像对象的提取。实验结果表明,该算法的分割结果符合人类视觉感知特性,能够较好地完成图像对象分割。
- 陶超谭毅华蔡华杰田金文
- 关键词：视觉感知
- 从高分辨率遥感图像中自动识别水上桥梁被引量：5
- 2010年
- 提出一种高分辨率遥感图像中水上桥梁的自动识别方法.根据水域的均质性将图像分割成水域和非水域两部分,扫描非水域部分对桥梁进行粗提取.以粗提取所获得的区域中心为起始点进行区域增长,用全方向扫描获取临界区域,进而计算桥梁方向.最后沿桥梁方向往桥梁两边延伸,获得精确的桥梁区域.实验表明该方法可以自动识别出高分辨率遥感图像中的水上桥梁目标,精确度高,鲁棒性好.
- 彭碧发谭毅华陶超田金文
- 关键词：高分辨率水上桥梁自动识别
- 整体视觉统计模型在地物识别中的算法研究
- 2009年
- 本文在结构化模型方法的基础上提出了目标的整体视觉统计模型,整体视觉模型不但考虑了目标的局部特征,而且还考虑的目标局部之间的空间位置关系。对局部特征和位置特征分别建模,局部特征根据应用选择,位置特征以树状图模型来表示,并且模型采用了统计的方法来表述结构化图模型,将能量最小问题转化为统计中的MAP问题,简化了问题的求解。本文将这一模型应用于遥感图像的典型地物识别之中,不但能够识别单目标还可以识别多目标,识别率较高,且定位较准确。
- 刘玮田金文
- 关键词：统计模型目标识别遥感图像
- 图像目标语义层级结构及其非监督学习算法
- 2009年
- 根据场景图像中某些目标的特征间具有空间关联性和几何连贯性的空间语义属性,对特定场景的图像序列进行学习,首先提取各图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征点,分析每对图像中各匹配特征点对间的几何连贯性,然后根据图像序列特征点矢量间的空间紧密程度进行聚类获得目标对象,从而得到基于空间关联性的一种新的图像语义层级结构(SBOSH),此层级结构图是通过非监督自动学习的过程获得的.由SBOSH结构图不仅可得到各节点上的目标对象,而且能够获得各节点间的空间交互性.所得的SBOSH结构图符合人对场景的逻辑分析,可以应用于场景分析、目标及目标局部精确定位和类目标的识别中.
- 刘玮田金文王勇涛陈新武
- 关键词：非监督学习
- 面向对象的高分辨率遥感影像城区建筑物分级提取方法被引量：100
- 2010年
- 提出一种高空间分辨率遥感影像城区建筑物自动提取方法。该方法将面向对象的思想融入到基于邻域总变分的建筑物分割方法中,并通过分析分割后不同类型建筑物提取的难易程度,提出一种多特征融合的建筑物对象分级提取策略:首先通过形状分析检测一部分分割完整的矩形建筑物目标,然后采用新提出的多方向形态学道路滤波算法将建筑物与邻近光谱相似的道路目标分离,确保每一个候选建筑物目标都是独立的对象,最后利用初提取的建筑物对象和已剔除的非建筑物对象作为样本建立概率模型,根据贝叶斯准则进行建筑物后提取。实验表明:该方法可以检测同一幅影像中具有不同形状结构和光谱特性的建筑物目标,准确率高、鲁棒性好。
- 陶超谭毅华蔡华杰杜博田金文
- 关键词：高分辨率遥感影像建筑物提取面向对象形态学贝叶斯准则
