检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2010年第6期38卷 1287-1292页

作者：胡根生梁栋孔颉安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学电子科学与技术学院安徽合肥230039

本文研究基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合.首先将支持向量值滤波器和方向滤波器组进行合理搭配,构造支持向量值轮廓波变换,该变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性.然后利用该变换对多源遥感影像进行多尺度、多... 详细信息

本文研究基于支持向量值轮廓波变换的遥感影像融合.首先将支持向量值滤波器和方向滤波器组进行合理搭配,构造支持向量值轮廓波变换,该变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性.然后利用该变换对多源遥感影像进行多尺度、多方向、多分辨率分解,在不同的分解水平上利用基于区域能量和基于区域的轮廓波对比度方法进行融合.实验结果表明,利用该变换进行遥感影像融合时,能在不降低空间分辨率的情况下有效保留源影像的光谱信息.

关键词：图像处理图像融合遥感影像支持向量值轮廓波变换

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基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪

引用

系统工程与电子技术 2011年第7期33卷 1658-1663页

作者：胡根生梁栋黄林生安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230039

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回... 详细信息

提出了一种基于支持向量值轮廓波变换的遥感图像去噪算法。首先利用支持向量机构造支持向量值滤波器,并结合方向滤波器组,构建支持向量值轮廓波变换,再利用该变换将含噪声遥感图像分解成低频部分和高频方向子带部分,最后利用支持向量回归方法对子带系数进行去噪。实验结果表明,支持向量值轮廓波变换具有平移不变、泛化能力好、捕捉奇异性能强等特性,本文提出的去噪算法能在去除噪声的情况下有效保留源图像的边缘信息。

关键词：图像处理图像去噪遥感图像支持向量值轮廓波变换

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基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除

引用

测绘学报 2012年第2期41卷 225-231,238页

作者：梁栋孔颉胡根生黄林生安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学电子信息工程学院安徽合肥230039

提出一种基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除方法。首先利用支持向量机的学习性能检测影像中的云层,并利用太阳角度信息,判定云阴影区域,得到云层和云阴影的二值图。再对影像进行支持向量值轮廓波变换,利用云层和云阴影二值图生... 详细信息

提出一种基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除方法。首先利用支持向量机的学习性能检测影像中的云层,并利用太阳角度信息,判定云阴影区域,得到云层和云阴影的二值图。再对影像进行支持向量值轮廓波变换,利用云层和云阴影二值图生成的选择矩阵,对变换系数进行多层镶嵌,完成云层及云阴影的初去除。最后对影像镶嵌未能去除的云层及云阴影,通过统计学补偿的方法进行修复。仿真试验表明,该方法能有效恢复厚云区域的地物信息,形成的无云图像细节清晰,图像光滑。

关键词：遥感影像云层去除支持向量机支持向量值轮廓波变换影像镶嵌

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基于支持向量机的遥感图像云层去除方法研究

基于支持向量机的遥感图像云层去除方法研究

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作者：孔颉安徽大学

学位级别：硕士

支持向量机是一种具有超强边缘点捕捉能力的机器学习方法。利用支持向量机构造的支持向量值轮廓波变换是一种具有多尺度、多方向和平移不变性的图像表达方法。它由两级实现：首先是用支持向量机的回归模型给出的支持向量值滤波器对图像... 详细信息

支持向量机是一种具有超强边缘点捕捉能力的机器学习方法。利用支持向量机构造的支持向量值轮廓波变换是一种具有多尺度、多方向和平移不变性的图像表达方法。它由两级实现：首先是用支持向量机的回归模型给出的支持向量值滤波器对图像进行多尺度分解,然后是在各个分解层上用非抽样方向滤波器组将高频部分分解到若干个方向中。利用支持向量值轮廓波变换进行图像处理,比之其它多尺度变换方法,能在保持图像几何特征前提下更好地表现图像细节特征。云层去除是遥感图像预处理过程的重要任务之一。本文对支持向量机的原理及其在薄云、厚云去除方面的应用进行了研究,主要研究内容和成果如下： 1、介绍了支持向量机理论的发展历程,以及多分辨率分析方法的发展概况,重点讨论了支持向量值轮廓波变换的原理及实现算法。 2、研究了薄云去除的原理和实现方法。通过对云层和地物主要信息差异的研究,提出一种基于支持向量值轮廓波变换的薄云去除方法。该方法利用支持向量值轮廓波变换滤除云层信息,得到地物信息。利用由变换系数自适应地确定阈值和调整增强函数的方法,对地物信息进行图像增强,最后通过直方图匹配调整图像的灰度值分布。通过研究图像的彩色模型,对彩色图像采用类似的处理去除薄云。实验结果表明,与非抽样Contourlet变换、同态滤波等相比,该方法在保持地物几何物征的同时,有效地去除了薄云。 3、研究了厚云去除的原理和实现方法,提出一种基于支持向量机的厚云去除方法。该方法利用支持向量机以及太阳角度信息,进行云层和阴影的检测,生成云层和阴影的规则图。通过对多时相遥感图像的云层和阴影规则图进行逻辑判断,生成选择矩阵,利用选择矩阵进行基于支持向量值轮廓波变换的图像镶嵌,初步去除云层及其阴影；对图像的云层和阴影重叠部分采用高低频补偿的方法进行修复去除；重构图像并进行中值滤波完成厚云去除。相比于小波变换等方法,该方法更好地再现了云层覆盖区的地物信息,具有更好的图像光滑度和清晰度。

关键词：支持向量机支持向量值轮廓波变换薄云去除厚云去除彩色模型

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