遥感图像专辑
遥感图像，或称遥感像片，是各种传感器所获信息的产物，是遥感探测目标的信息载体。遥感图像同样可以“提取”出大量有用的信息。大量信息的提取，无疑决定了遥感技术的应用是十分广阔的，据统计，有近30个领域、行业都能用到遥感技术，如陆地水资源调查、土地资源调查、植被资源调查、地质调查、城市遥感调查、海洋资源调查、测绘、考古调查、环境监测和规划管理等，具有高度的实用价值。为了更深入了解相关概念，整合了本刊发表的遥感图像方面的相关研究论文，共计12篇。制作了遥感图像专辑，欢迎浏览。
主题关键词： 遥感图像计算机应用遥感图像融合
- 论文汇编
基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型
摘要：为精准识别双时相遥感图像的变化区域，提出了一种基于多尺度融合的遥感图像变化检测模型。该模型在源图像特征提取阶段构造多尺度输入金字塔，接受多层次的感受野，增强对特征信息的感知；并通过对深层差异特征进行多尺度计算，实现精准定位变化区域与充分挖掘细节信息间的平衡；同时融合网络不同层级的差异特征检测结果，极大程度识别并保留语义变化信息。实验结果表明：本文模型在主观评价与客观指标上都具有良好的表现效果。关键词：变化检测;多尺度融合;遥感图像;深度学习529|296|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26多特征融合和孪生注意力网络的高分辨率遥感图像目标检测
摘要：为提高高分辨率遥感图像目标检测效果，本文将多特征融合方法和孪生注意力网络相结合，提出一种新的目标检测方法。构建遥感图像目标检测的整体框架，基于锚框模型对遥感图像目标进行多层特征的提取及融合；运用孪生注意力网络对遥感图像目标实时视觉跟踪检测，引入通道和空间的双重自注意力机制，提高目标图像的特征表达能力，由此得到更加精准的检测结果。实验分析结果表明，本文方法的平均总体精度为93.8，F1指数平均值为0.88，Kappa系数平均值为0.93，均明显高于对比方法，说明本文方法具有较好的检测效果。关键词：多特征融合;高分辨率;遥感图像;孪生注意力;目标检测;语义特征473|248|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于曲波变换与拟合优度检验的遥感图像去噪方法
摘要：针对可见光遥感图像噪声去除问题，设计了一种基于曲波变换与拟合优度检验的遥感图像去噪方法。首先，对遥感图像进行曲波分解，得到曲波分解系数，并对曲波系数进行归一化；然后，利用拟合优度检验对归一化的曲波系数进行局部检验。经过局部检验后，得到真实信号系数，并对其进行逆归一化，得到逆归一化的曲波系数；最后，对曲波系数进行曲波逆变换，得到去噪后的遥感图像。将本文去噪算法与小波阈值去噪算法、曲波阈值去噪算法、小波变换与拟合优度检验去噪算法、曲波循环平移去噪算法进行实验对比。实验结果表明：在峰值信噪比和结构相似性的指标上，本文算法均优于以上几种算法。关键词：计算数学;可见光遥感图像;曲波变换;拟合优度检验;图像去噪451|132|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于高斯曲率和加权图总变分正则化的遥感图像盲去模糊算法
摘要：针对遥感图像在采集过程中出现的运动模糊现象，本文从图像曲面的几何性质和图像像素的代数性质出发，设计了一种基于高斯曲率和加权图总变分正则化的遥感图像盲去模糊算法。首先，将加权图总变分先验与高斯曲率先验相结合以获得骨架图像，骨架图像保留图像的梯度以及锐利边缘信息，并去除中间潜在图像中的有害结构；然后，利用骨架图像估计模糊核，进而利用非盲去模糊算法获得清晰图像；最后，在8张不同场景下的模糊遥感图像上进行仿真验证。结果表明，相比于其他先进的图像盲去模糊算法，本文提出的去模糊算法复原效果的峰值信噪比平均值分别高于对比算法2.76、1.84、3.11、2.79、3.35、2.76 dB，结构相似性平均值分别高于对比算法0.0792、0.0604、0.0873、0.0801、0.0997、0.0906。本文算法复原的遥感图像具有清晰的边缘轮廓和局部细节，提升了遥感图像的清晰度。关键词：计算数学;遥感图像;高斯曲率;加权图总变分;图像盲去模糊442|160|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于改进SegNet的遥感图像建筑物分割方法
摘要：针对高分辨率遥感图像建筑物分割精度低以及边缘模糊问题，在SegNet网络的基础上提出一种改进的全卷积神经网络。首先，选择在深度学习任务中表现良好的GELU作为激活函数，避免神经元失活；其次，在编码网络中使用改进的残差瓶颈结构提取更多的建筑物特征；然后，利用跳跃连接融合图像的低级与高级语义特征，辅助图像重构；最后，在解码网络末端连接改进的边缘修正模块进一步修正建筑物边缘细节，提升建筑物的边缘完整度。在Massachusetts Buildings Dataset数据集上进行实验，其精确率、召回率和F1值分别达到93.5%、79.3%和81.9%，综合评价指标F1值相比于基础网络提升约5%。关键词：计算机应用技术;遥感图像;建筑物分割;SegNet;全卷积神经网络458|145|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法
摘要：针对不同光照条件导致遥感图像采集过程中形成随机噪声的问题，研究不同光照条件下含噪遥感图像边缘检测算法，以此提升遥感图像配准、识别的精度。针对不同光照条件下遥感图像获取过程中的随机高斯噪声，将邻域均值滤波算法与中值滤波算法相结合构建加窗中值滤波算法，利用该算法对含噪遥感图像实施滤波处理，消除遥感图像内的各类噪声。针对去噪后的遥感图像，利用Canny算子进行图像梯度计算，并进行最大值约束。对约束后的遥感图像梯度直方图采用最大类间方差法自适应检测和连接边缘的高、低阈值，通过跟踪边缘像素点，完成遥感图像边缘检测。测试结果表明，该算法可最大限度上还原实际遥感图像，准确检测图像边缘信息，提升遥感图像配准、识别的精度。关键词：光照条件;噪声;遥感图像;边缘检测;滤波算法;最大类间方差466|184|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于相对总变差结构提取的遥感图像融合
摘要：针对遥感图像融合结果光谱信息丰富度欠缺的问题，提出了一种基于结构提取的融合方法。首先，采用一种通过相对总变差从纹理中提取结构的方法对图像进行分解，分离出对应的低频和高频子带。其次，在高频层引入视觉决策图来指导高频进行融合，在低频融合规则中，同时考虑全色图像的边缘强度和多光谱的色彩信息强度来进行融合。最后，通过重构低频融合结果和高频融合结果得到融合图像。在Worldview-2卫星遥感图像上验证本文算法的有效性。实验表明：本文算法较好地保留了全色图像的细节信息以及多光谱图像的光谱信息，与其他同类算法相比具有一定的优越性。关键词：图像融合;遥感图像;结构提取;融合规则434|56|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26光学遥感图像舰船目标快速检测方法
摘要：针对当前的光学遥感图像舰船检测算法无法适用于不同复杂背景的问题，根据人造目标和自然景物的亮度、颜色、边缘特征，提出了基于区域协方差特征值的显著性检测方法，讨论了单一特征值对图像显著性做出的贡献，并使用图像信息熵来度量显著图的有效性。在没有后续虚警目标剔除过程的前提下，对云、雾、海杂波、存在岛屿等复杂背景下的舰船进行检测试验，结果表明：算法能够成功检测出舰船目标，有效抑制虚警，而且本文算法简单高效，适合于工程应用。对获得的包含舰船目标的光学遥感图像进行了试验测试，表明在AUC评价指标上也优于其他5种典型显著性算法。关键词：信息处理技术;舰船检测;视觉注意机制;区域协方差;信息熵427|35|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26基于协同经验小波变换的遥感图像融合
摘要：针对多源遥感图像的融合问题，提出了一种基于协同经验小波变换的遥感图像融合方法。该算法首先对多源图像进行主成分分析获得共像；然后,对共像的强度分量做经验小波变换获得滤波器组；再利用这组滤波器对多光谱图像的强度分量和全色图像进行多尺度表示；最后经逆变换得到融合图像。该算法因采用协同自适应分解方法，有利于源图像高频与低频信息的分离，有效提高了遥感融合图像的清晰度。通过使用QuickBird卫星数据验证了算法的有效性，视觉感知和客观评价标准均表明该算法比其他同类算法有更好的优越性。关键词：计算机应用;遥感图像融合;经验小波变换;协同性419|39|0<HTML><网络PDF><WORD>更新时间：2025-05-26用于遥感图像拼接的改进SURF算法
摘要：经典的SURF算法存在许多不足,如特征描述符维度高、运算量大,对于旋转和拍射视角变换角度过大时,匹配精度低等。针对以上问题,提出了一种改进算法,首先通过Hessian矩阵提取特征点,然后采用特征点圆形邻域进行特征描述,使用Haar小波响应为每个特征点建立描述符,同时计算邻域内归一化的灰度差分及二阶梯度,形成新的特征描述符,最后采用RANSAC算法剔除误匹配点。该算法不仅较经典SURF算法具有速度优势,同时充分利用了灰度信息和细节信息,具有更高的精度。实验结果表明:该算法对图像的模糊、光照差异、角度旋转、视场变换等均有良好的鲁棒性和稳定性。将该算法应用于遥感图像拼接,得到无明显几何移位、边缘衔接良好的拼接图像。该算法是一种耗时短、精度高的图像配准算法,能够满足遥感图像拼接对配准的要求。关键词：计算机应用;特征提取;图像配准;SURF算法;二阶梯度450|37|0<HTML><网络PDF>更新时间：2020-07-30
