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将高分辨率遥感图像进行像素级海陆分割是遥感应用领域的一项基础性工作,对海岸线提取和海洋近岸目标检测具有重要意义,但传统阈值方法往往由于高分辨率遥感图像覆盖范围广、地物纹理复杂等特点而难以取得预期效果。为了提升高分辨率遥感影像海陆分割精度,改善传统阈值方法的不足,基于深度神经网络模型利用编码器—解码器架构,并在编码层中引入残差块,以更好地对特征图进行高级语义信息提取,通过解码层将编码层生成的特征图还原成与输入尺寸相同的特征图,最后通过Sigmoid层对图像进行像素级海陆分割。在高分辨率遥感图像数据集上的实验结果表明,该网络模型取得良好了分割效果,准确率和Kappa系数分别达到了94.3%和93.7%。与传统方法相比,海陆分割精确度得到了有效提升。 相似文献
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为解决传统谱聚类算法在图像分割时计算量大、使用单一特征分割的局限性问题,设计一种融合谱聚类和多特征的图像分割算法。首先进行超像素分割以减少计算量,分别提取每个超像素的颜色特征和纹理特征,构建超像素相似度矩阵|然后采用特征加权方法线性融合颜色和纹理特征的超像素相似度矩阵|最后采用谱聚类算法进行聚类分割。在UCMerced_LandUse和Berkeley数据集上进行实验测试,并与现有方法进行比较。实验结果表明,大多数实验图像IOU指标均在90%以上,相比于传统方法有了显著提高。 相似文献
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基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络的图像分割算法改进了传统脉冲耦合神经网络在图像分割中由于不恰当的参数选择而导致图像欠分割和过分割的问题.基于迭代自组织数据聚类阈值的脉冲耦合神经网络图像分割算法无需确定参数和循环次数,也不需要用特定原则确定循环结束的条件,只需利用图像中的每个像素点的灰度值进行聚类,然后利用改进的迭代自组织数据算法确定图像的初始聚类数目以及聚类中心,并以此作为脉冲耦合神经网络的最佳阈值,一次点火过程自动完成分割.实验结果表明,这种算法具有较好的分割结果和分割速度,提高了分割的准确性. 相似文献
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煤矿井下图像通常具有对比度较小、纹理不清晰、数据量大等特点。根据各向异性扩散在图像处理中具有良好的边缘保持与增强的作用,首先在图像分割前对原图像运用各向异性扩散运算,消除原图像噪声的同时更好地划分图像的边缘与纹理区域。然后提取图像的纹理特性,运用到聚类算法中对图像进行分割。实验证明这种算法与未经扩散处理分割相比较,优势在于既提高了计算速度同时又改善了分割效果。 相似文献
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为了改善传统基于聚类的图像分割算法对噪声敏感以及仅使用单一特征无法精确描述目标特性等问题,提出了一种基于区域的多特征图像分割算法。首先,使用 Meanshift 算法对原图像进行预分割,获得一组区域块;其次,提取每个区域块的颜色特征和纹理特征,使用 FCM 算法分别对每个特征进行聚类,针对每个特征获得一个类标签邻接矩阵;再次,将多个邻接矩阵叠加,形成多特征邻接矩阵;最后,使用 NCUT 算法对叠加邻矩阵进行聚类,获得最终分割图像。实验结果表明,基于区域多特征的分割算法优于对比算法,融合多特征对图像分割可以更准确地识别不同的目标结构,具有更好的分割效果。 相似文献
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张腾 《和田师范专科学校学报》2012,(4):99-101
如今医学CT图像的标注还处于人工标注和半人工标注,使用的技术与其他图像的标注技术一样,都是从图像特征入手,对图像的纹理、颜色、外形等信息进行处理,之后进行标注,面对一些失真图像无法进行准确的标注。为解决这个问题,本文提出了结合DICOM标准对医学CT图像进行语义标注,并在一定程度上实现语义自动标注。 相似文献
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《南阳师范学院学报》2021,(4):22-27
针对道路图像语义分割效果不够精确的问题,提出一种基于深度学习的道路图像语义分割的改进方法,并与传统的全卷积神经网络模型(FCN)相结合实现道路图像语义分割.先验概率层利用道路图像的先验知识,在所有道路图像训练标签的基础上构建二维数组表示像素点的分类概率,并将它结合传统全卷积神经网络模型对道路图像进行语义分割.实验结果表明:提出的先验概率层的后处理算法能够优化传统全卷积神经网络模型的分割效果,使像素精确度由88.8%提高到91.3%,平均像素精确度由82.9%提高到85.7%,平均交并比值由72.5%提高到77.9%. 相似文献
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黄皖毅 《广东广播电视大学学报》2010,19(4):106-109
遥感技术为人们提供了大量的图像数据,如何从中提取所需信息,是遥感图像处理技术研究的热点。基于多尺度小波变换,可提取城市图像的纹理特征。根据城市影像中地物特征和小波技术的特点,确定合适的窗口大小,采用逐一滑动窗口的方法,对每一窗口提取相应的小波统计特征;应用小波变换的多尺度特性,在不同尺度上提取出子图像特征,构造出纹理特征矢量,为遥感图像的分类提供纹理特征。 相似文献
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融合小波多尺度分析方法及分形纹理提取方法在遥感影像信息提取方面的优势,提出高分辨率遥感影像小波域分形纹理特征计算方法,以获取地物多尺度分形纹理属性,为遥感影像地类识别提供更好的标识。首先对遥感影像进行小波多尺度分解,进而基于DBC、多重分形纹理计算方法在各个分解层上提取地物纹理特征,通过比较分析,从中选取更为有效的小波域分形纹理特征。基于该方法,利用福州市高空间分辨率QuickBird遥感影像进行试验,并对QuickBird影像进行三级小波分解及纹理提取,结果表明：小波第一、第二分解层粗影像（CA1、 CA2）及三方向平均细节影像（L1、 L2）的DBC空隙特征及多重分形分维数结果作为最终甄选的小波域分形纹理特征更为合适。 相似文献
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工具痕迹是一种出现在刑事案件中的重要物证,同时也是串并同类案件的重要依据。充分利用案件现场的工具痕迹有着十分重要的意义。根据小波变换原理,从纹理分析的角度出发,对工具痕迹图像进行二维小波变换,提取灰度共生矩阵的相关特征参数构造BP神经网络对痕迹图像进行分类识别,实验表明,该方法能细致的描述工具痕迹图像的纹理特征,可以辅助刑事技术人员进行工具痕迹图像特征的比对分析。 相似文献
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阿布都热衣木·热西丁 《和田师范专科学校学报》2010,29(5):184-185
本文提出使用Gabor小滤提取维吾尔文笔迹的纹理特征方法。首先,通过预处理形成维吾尔文纹理图像。按照维吾尔文笔迹的特点,对Gabor滤波器进行改进。然后用一组Gabor滤波,过滤后获得图像的高维特征向量。最后,最邻近分类器（NN）分类器对不同17名人的维吾尔文笔迹样本进行分类实验,并获得79.8%的鉴别率。 相似文献
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探讨利用分割和纹理分类技术提取农田信息．利用多分辨率分割快鸟影像4个波段,再对分割所生成的影像目标进行纹理分类．利用自相关函数确定纹理窗口的大小为5×5像元,分类所采用的纹理包括同质度、对比度、不相似度．结果表明该方法分类出的6种农田地物正确分类率在0．918到0．852之间． 相似文献
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张军 《天津工程师范学院学报》2011,21(2)
讨论和研究了面向人造目标的遥感图像目标分层特征模型、基于目标分层特征的遥感图像属性以及目标关键特征属性的提取方法,并针对遥感图像中机场目标的检测与识别,提出了机场遥感图像的分层特征描述内容以及基于分层特征遥感图像机场目标检测识别系统的构架。 相似文献