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摘要:针对经典的小波纹理不能准确地表达影像纹理特征的问题,以及影像分割结果缺少对像元空间相关性和分布关系的考虑.本文提出了结合双树复小波(DT-CWT)纹理和马尔可夫随机场(MRF)模型的高分辨率遥感影像分割方法.首先,通过双树复小波变换提取影像纹理特征,联合光谱特征形成表达影像信息的混合特征向量;然后,将混合特征向量高斯归一化处理,并用K-means聚类的方法对特征空间中的混合特征向量聚类得到初始分割图;最后,借助马尔可夫随机场模型在初始分割结果中引入上下文信息,基于贝叶斯最大后验概率准则得到最终的分割结果.本文通过双树复小波纹理提高了特征表达的准确度,同时使用马尔可夫随机场模型减弱了分割结果中同质区域的"椒盐噪声",从而进一步提高了高分辨率遥感影像分割的精度....
摘要:随着计算机和各种信息的快速发展,我们可以从数字图像上获取更多的丰富的信息,对数字图像的处理越来越重要,通过对图像进行图像的增强,图像的信息提取,图像的融合等等.因此我们可以通过MATLAB对所需要的图像进行各式各样的处理,同时通过数学算法的优化以及根据不同需要编写自己所需要的程序,得到较高质量的图像.因此,利用MATLAB对数字图像进行处理具有非常重要的意义与前景....
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对路面各种噪声导致错误识别,以及细小裂缝与微灰度差异裂缝检测困难的问题,该文提出一种基于自适应阈值的裂缝自动检测方法.主要内容包括:提出了一种针对细小裂缝与微灰度差异裂缝的移动平均自适应阈值分割;利用线性结构的连通域规则噪声去除;基于Hough变换的裂缝图形自动检测;最后利用该文方法对实例高速公路细小裂缝进行自动检测.结果 显示:该文方法比参考文献中几种算法效果更好、自动化程度高,试验结果精度比工程单位使用的方法高....
摘要:随着遥感图像分辨率的不断提高,利用遥感技术进行地表信息的分类获取一直是遥感科学研究的热点.因地物类型的多样性和地物在图像上的反射波谱特征的不确定性,使得高分辨率遥感图像进行地物类别快速且准确的判读难以实现.为了提高遥感图像对地物信息提取的精度,以高分二号遥感图像作为基础研究数据,采用面向对象的分类方法,在多尺度分割的基础上,结合典型地物的光谱特征、几何特征以及植被水体指数,构建地物类型提取的分层分类模型,对研究区影像进行地物的粗提取,在粗提取的基础上进行监督分类,并与分割尺度相同的监督分类方法进行比较分析.结果表明,分层分类与监督分类相结合进行地物提取的精度高于常规监督分类方法,总体分类精度提高了19%,Kappa系数提高了0.24,说明该方法对地表地物类型的信息提取具有一定的参考价值....
[硕士论文] 赵平
测绘科学与技术;摄影测量与遥感 重庆交通大学 2019(学位年度)
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