摘要：随着遥感影像数据量以及复杂程度的日益增加,遥感图像的快速处理成为实际应用过程中亟需解决的问题。为了实现遥感影像的实时变化检测,针对基于变化矢量分析CVA的变化检测算法,设计了一种基于统一计算设备构架CUDA的并行处理模型。首先利用地理空间数据提取库GDAL实现大数据量遥感影像的分块读取、操作和保存;其次将基于变化矢量分析的变化检测过程分为变化强度检测、映射表构建和变化方向检测,并借助CUDA C将变化矢量分析算法的3个步骤嵌入到CPU和GPU组成的异构平台上进行实验;最后利用该模型对不同数据量的遥感影像进行CVA变化检测并作对比分析。实验结果表明:与CPU串行相比,基于GPU/CUDA的遥感影像CVA的变化检测速度提高了10倍左右;在一定程度上,达到了实时变化检测的效果。

摘要：矿产资源的开采在促进区域经济发展的同时,也造成了地表破坏,对生态环境造成了影响。利用遥感技术及时获取矿区土地利用覆盖和生态环境的变化信息,可以辅助矿区生态保护和生态恢复。针对传统变化检测方法中需要提取大量人工设计的图像特征,提出一种改进UNet孪生网络结构。用卷积层代替UNet结构中的池化层,加入中心环绕、双通道图像输入的孪生结构和特征金字塔模块,对遥感影像进行端到端的矿区变化检测。首先,对经过数据预处理的前后两时期遥感影像利用中心环绕的方法进行裁剪,获取图像的多尺度信息,将裁剪后的中心区域和环绕区域的影像分别输入到网络的孪生结构编码端,通过权值共享的孪生结构提取前后两时期影像的差异信息;然后,将同一特征层上的特征进行相减,获取前后两时期影像在不同卷积层上的差值影像并进行特征融合,把融合后的图像送入特征金字塔模块获取图像多尺度上下文信息。最后,将编码端和解码端对应层跳跃连接,进行端到端的预测,得到前后两时期矿区遥感影像的变化二值图像。实验结果表明:改进的变化检测网络方法与传统方法相比可以自动的提取图像的低层特征和高层语义特征,避免了人工提取图像特征的繁琐。此外,在检测结果上,改进的变化检测方法与对比方法相比,总体精度和Kappa系数有明显提高,同时也降低了检测的误检率和漏检率。

摘要：针对提取遥感影像中接近于真实地物边界的轮廓线自动化程度低并难以应用于矢量数据更新的问题,设计了一种基于可变尺度的区域拟合能量模型构建的水平集框架。以获取影像中含有地理坐标的湖泊矢量轮廓线为例,对改进后归一化水体指数结果阈值化获取部分非水体区域,对该区域对应的Landsat近红外波段数据加噪处理后输入原始模型实现轮廓线提取。利用两景覆盖江苏省徐州市3个典型湖泊的Landsat遥感影像验证所提出的框架,结果表明该框架能够获取理想的湖泊轮廓线矢量,并且优于没有加噪输入的原始模型,在初始轮廓和参数的设置上更具有稳健性。同时,设计的水平集框架也能有效应用于对多时相数据的湖泊轮廓线矢量更新。

摘要：对传统的GMRF模型进行了扩展,建立了基于立体环形邻域的GMRF模型,并设计了分步模型参数求解方法。这种新的模型不仅全面考虑了多光谱高分辨率影像中各波段内像元之间的空间相关性,而且还顾及了波段间像元的相关性。与传统的GMRF模型相比,基于立体环形邻域的GMRF模型提取的纹理信息更为丰富。采用Forrest彩色纹理图像和QuickBird卫星遥感影像进行了实验验证,实验结果表明本文提出的基于立体环形邻域GM-RF模型的纹理识别算法具有较强的普遍适用性,对不同情况的纹理影像(即空间相关性主要存在于波段间还是波段内)进行识别均能获得较好的分类效果。

摘要：针对城区人字形屋顶的建筑物,设计一种结合形态学重建的高分辨率遥感图像建筑物提取方法。该方法首先对输入图像进行形态学重建滤波处理,然后分别检测建筑物的屋脊线和阴影信息,再利用形态学开重建运算将屋脊线与建筑物阴影两者之间的信息关联起来,从而实现建筑物提取。通过QuickBird全色图像建筑物提取试验,验证本文方法的可行性和有效性。

摘要：针对在遥感影像镶嵌中,常用的遥感图像处理软件通常需要对镶嵌线进行人工二次编辑以优化镶嵌效果,自动化程度较低的问题,设计一种在分割线网络中搜索镶嵌线的方法镶嵌影像,并在ENVI平台上进行二次开发将该方法以模块化的形式嵌入其中,实现了序列影像镶嵌。该方法首先对重叠区进行图像分割,提取分割线网络,然后基于相邻斑块间的分离度设计路径代价函数并构造分割线网络无向带权图,运用Dijkstra算法搜索图中最短路径作为镶嵌线并将其矢量化,最后根据该镶嵌线完成影像镶嵌。实验结果表明,该方法自动提取得到的镶嵌线能更少地穿越房屋、河流等显著地物,并能沿着地物边缘行进,淡化镶嵌痕迹。

摘要：结合人眼视觉特性,设计了一种方向Gabor滤波器,该滤波器顾及了纹理图像的方向特性;利用Gabor滤波器的带通技术,抑制次要纹理图像的主频率分量,增强目标纹理图像主频率分量,使滤波输出图像具有较大的类间离散度和较小的类内离散度,将纹理图像的分割转化为传统的图像分割,使图像的分割质量和算法效率都得到了提高。

摘要：一、数字化生产流程的概述 在桌面出版系统(DTP:DeskTop Publishing)之前,设计和生产阶段划分很清楚。稿件设计是由专业设计公司承担的,而印前仅限于扫描、颜色校正、

摘要：提出了一种基于环形马尔可夫模型的纹理图像分类方法。利用环形邻域构建马尔可夫模型,在模型参数求解过程中,为了避免矩阵奇异,设计了模型参数分步求解算法。基于环形马尔可夫模型提取纹理特征,然后基于动态邻域Tabu搜索算法进行特征选择,得到最优的纹理特征子集,输入到最大似然法分类器中实现图像的分类。实验结果证明,与传统的栅格马尔可夫模型相比,环形马尔可夫模型能够更好地描述纹理图像像元之间的空间相关性信息,大大提高了纹理图像分类精度。

摘要：为了提高卫星云图分类精度和实时识别云类,基于云类知识库采用面向对象的分类方法对卫星云图进行分类。首先对2011年7～8月的FY-3A/VIRR卫星云图进行预处理,从中裁截500个云样本,随机选取42%云样本作为训练样本,提取训练样本的光谱和纹理特征,基于ReliefF方法进行特征选择,采用反向传播神经网络进行训练构造分类器,利用剩余58%云样本进行网络测试,至此云类知识库构建完毕。然后对待解译的云图进行JSEG分割获取云对象,基于云类知识库已训练好的分类器实现面向对象的云图分类。试验结果表明:所设计的云图分类算法有效,分类结果与云分类产品数据基本达到一致。