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多特征证据融合的遥感图像变化检测被引量：25: 2010年; 提出了一种以证据理论综合利用图像多种特征的变化检测方法。方法利用滑动窗口计算两时相图像3种特征的结构相似度,以之构建D-S证据理论的基本概率赋值函数并进行证据合成,通过规则判定得到图像变化区域。通过对不同试验区、不同证据组合方式以及方法间的比较实验表明,相对单一特征检测方法有效地提高了检测的精度。此外,由于采用统计而非原始图像特征度量特征相似性,方法具有对辐射、几何配准精度要求较低等优点。; 汪闽张星月; 关键词：证据理论变化检测

基于模板分解与递归式滤波的遥感图像快速Gabor纹理特征提取被引量：4: 2009年; 设计一种在x、y轴方向上进行2维Gabor滤波器模板分解的可行方法,从而避免模板分解时在倾斜方向上进行重采样所带来的效率、精度损失;接着采用递归方法实现分解后的1维滤波器以进一步提高算法效率。采用高斯滤波对Gabor滤波结果进行校正平滑作为纹理特征输出,并采用k-means算法对其进行聚类以验证方法在提取图像纹理区域时的有效性。和以快速傅里叶变换方式实现的Gabor纹理提取方法进行对比,实验表明,该方法在纹理特征提取上的精度损失很小,但在算法执行效率上则有显著的提高。; 汪闽张星月; 关键词：遥感 GABOR滤波纹理特征提取

基于差值权重和快速傅立叶变换的“北京一号”卫星影像融合方法研究: 2009年; 提出一种基于差值权重和快速傅立叶变换的影像融合方法——DWF,对"北京一号"小卫星的全色和多光谱影像进行融合。该算法根据卫星影像的成像过程,通过傅立叶变换获取全色影像的高频、低频信息和多光谱影像在IHS颜色空间中分量的低频信息,由这3种信息通过基于差值权重的决策计算获得融合影像的空间信息。实验采用PCA、GS、DWF以及基于小波的IHS变换的融合方法,结果表明DWF方法优于其他融合方法,比较适合于"北京一号"卫星的全色与多光谱影像融合。; 陈生骆剑承沈占锋郜丽静周小成; 关键词：快速傅立叶变换影像融合

多尺度植被信息提取模型研究被引量：7: 2009年; 针对遥感影像中植被信息的波谱特征,提出了整体—局部植被信息多尺度迭代转换提取模型。首先在基于植被指数的基础上对影像进行分割,并通过样本的自动选择,对影像进行大尺度分类;然后对分类结果进行缓冲区分析,建立局部区域对象,再进行小尺度的局部分割与分类;最后通过迭代,重复整体—局部的过程,使得植被与非植被信息的边界得到最优化分离,从而提高了植被信息提取的精度。选取江汉平原地区的LANDSATETM+影像进行实验,并与常规方法得到的结果进行了对比,实验证明,多尺度迭代提取方法可以有效地提高植被信息提取的精度。; 刘雯骆剑承沈占锋钟秋海郜丽静周钢费洪涛; 关键词：多尺度信息提取迭代

基于指数计算的多层次遥感信息提取模型被引量：7: 2009年; 指数计算是描述地物波谱特征简单而有效的方法,但单纯依靠指数方法进行遥感专题信息提取,错分、漏分现象严重。该文提出一种"全域-局部"的遥感信息提取思路:对整幅图像进行全域分割、全域分类,实现目标地物与背景地物的初始分离;在目标地物周围建立一定尺度的缓冲区,作为局部分割-局部分类的作用区域,并在局部作用域内选择不同的阈值,通过迭代过程实现目标地物与背景信息的最优分离。选取鄱阳湖地区Landsat 7/ETM+影像,应用该方法进行水体提取试验,精度达95.751%,优于常规的最大似然法。; 郜丽静骆剑承沈占锋刘雯陈生; 关键词：遥感信息提取

基于Gabor滤波方法的居民地识别分析被引量：6: 2008年; 图像纹理对于高分辨率遥感图像的信息提取与目标识别具有重要意义。针对"北京一号"小卫星全色遥感图像非城市区域居民地块往往呈现出比较明显的方向性纹理的特点,扩充改进Gabor滤波方法进行提取。方法主要利用Gabor滤波器的多尺度、多方向滤波的性质,提取多尺度纹理特征集,并进行特征;而后利用多特征聚类实现图像的初步分割。由于分割是对特征进行聚类完成的,其结果可能存在一个居民地块由若干个相互间存在间隔的子区域组成、存在无用小斑块、居民地内部存在大量小孔洞等缺陷。针对上述不足,利用形态学尺度空间融合方法,对居民地块通过结构元素不断增大的闭运算进行迭代融合,并选择一个具备"最长生存期限"的类别个数作为最佳类数,选择首次出现该类别数的分割结果作为最后的识别结果。对延庆地区的小卫星影像进行了居民地提取,并与共生矩阵纹理分析方法进行了实验对比。结果表明方法是有效的,并在提取精度上具有优势。; 汪闽蒋圣杨晓梅; 关键词：高分辨率遥感居民地目标识别 GABOR滤波

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国家高技术研究发展计划(2007AA12Z224)