基于多特征融合与软投票的遥感图像中河流检测方法

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简介：
本研究提出了一种结合多种特征并采用软投票策略的算法，有效提升了在复杂背景下的遥感图像中河流自动识别精度和稳定性。河流在遥感图像中是一种典型且重要的地理目标，在水资源调查及水利规划等方面自动检测河流具有重要意义。为此提出了一种基于多特征融合与软投票方法的河流目标检测算法，首先将图像分割成胞元，并提取其局部熵、纹理、光谱和颜色等特征；然后通过随机森林进行训练和分类，再利用形态学运算结合多判据投票法优化机器学习得到的粗检测结果。对优化后的结果进一步应用水平集活动轮廓逼近河岸线。实验结果显示该算法具有良好的效果，在测试集中达到了97.44%的准确率，并且在复杂背景下仍能有效识别河流。

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基于多特征融合与软投票的遥感图像中河流检测方法

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本研究提出了一种结合多种特征并采用软投票策略的算法，有效提升了在复杂背景下的遥感图像中河流自动识别精度和稳定性。河流在遥感图像中是一种典型且重要的地理目标，在水资源调查及水利规划等方面自动检测河流具有重要意义。为此提出了一种基于多特征融合与软投票方法的河流目标检测算法，首先将图像分割成胞元，并提取其局部熵、纹理、光谱和颜色等特征；然后通过随机森林进行训练和分类，再利用形态学运算结合多判据投票法优化机器学习得到的粗检测结果。对优化后的结果进一步应用水平集活动轮廓逼近河岸线。实验结果显示该算法具有良好的效果，在测试集中达到了97.44%的准确率，并且在复杂背景下仍能有效识别河流。

基于密度引力与多尺度多特征融合的遥感影像变化检测

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本研究提出了一种结合密度引力模型和多尺度、多特征融合技术的方法，用于提升遥感影像变化检测的精度与效率。为了解决传统多特征融合变化检测方法未能充分考虑不同特征对结果影响的问题以及马尔可夫随机场（MRF）在变化检测中的空间权重问题，本段落提出了一种基于密度引力与多尺度多特征融合的变化检测新方法。该方法首先通过Gabor纹理分析提取图像的纹理信息，并利用局部相似性度量和信息熵来生成纹理差异图；接着采用变化矢量分析技术计算光谱差异图；然后使用自适应方式将光谱差异图和纹理差异图进行有效结合，增强特征融合效果。此外，本段落创新地引入了密度引力模型与传统MRF相结合的机制，构建了一个能够根据实际情况自动调整权重参数的新型MRF结构，在此基础上生成最终的变化检测图像。实验结果表明：该方法不仅可以充分利用不同类型的特征信息，而且能够在变化图中更好地保留图像边缘细节部分的信息。因此，相较于传统的多特征融合技术及单一使用MRF模型的方法而言，本研究所提出的新算法在提高变化识别精度方面具有显著优势。

基于多特征融合的图像检索算法

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本研究提出了一种基于多特征融合的图像检索算法，通过整合颜色、纹理和形状等多种视觉特征，显著提升了图像识别与检索的准确性和效率。在信息技术与人工智能迅速发展的背景下，图像检索技术作为计算机视觉及模式识别领域的重要分支，在人们的日常生活中发挥了不可或缺的作用。传统图像检索方法主要依赖人工标注，这种方式效率低下且存在局限性。随着计算能力的提升以及算法的进步，基于内容的图像检索（Content-based Image Retrieval, CBIR）技术应运而生，并逐渐取代了传统的文本为基础的图像检索方式。 CBIR通过分析颜色、纹理和形状等视觉特征实现对图片的自动搜索。然而，单一特征难以满足复杂需求，因此结合多种特性的多特征融合算法成为研究热点。本论文提出了一种基于纹理、颜色及形状多重特性整合的图像检索方法，旨在提升检索效率并降低计算难度。在CBIR中，颜色是最基本且直观的视觉元素之一；传统色彩直方图法虽简化了图像信息处理但无法满足复杂需求。相比之下，纹理特征提供了关于粗糙度和方向性的详细描述，有助于理解图片内容；形状特性则能捕捉到轮廓与结构细节，在区分相似色调或纹理却不同形状的对象时具有独特优势。多特性的融合算法首先提取颜色、纹理及形状三个方面的信息，并通过特定策略整合这些数据，最终生成全面反映图像内容的特征向量。具体而言，该论文中的方法先对彩色图片进行边缘检测以获得基元图；随后计算得到共生矩阵与梯度直方图。此外还量化了RGB色彩空间至64色范围内获取颜色直方图。通过这三种数据构建多特性描述符，并将其用于检索任务。实验结果表明，相较于BCTF（基于色调和纹理特征）及MCM算法，在查全率(Recall)与查准率(Precision)方面本论文提出的策略表现更佳且计算复杂度更低。高召回表示系统能找出更多相关图像；而高精确则意味着检索出的图片中无关项较少，两者均反映了系统的性能水平。综上所述，该研究不仅优化了特征提取和描述过程、提升了检索效果，并为多特性融合算法的发展提供了新路径。随着未来对技术不断改进与完善，在图像搜索及其他相关领域的应用前景广阔。

基于IHS的遥感图像融合方法

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本研究提出了一种基于信息素启发式算法(IHS)的遥感图像融合技术，有效提升了多光谱图像的空间分辨率和视觉效果。两幅图像分别为高分辨率全色图和低分辨率多光谱图，融合后可以得到一幅高分辨率的多光谱图像。

基于多特征与多分类器融合的湿地遥感图像分类研究.pdf

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本文探讨了利用多种特征及多个分类算法集成方法提高湿地遥感图像分类精度的研究。通过综合分析不同特征和分类器的效果，提出了一种有效的湿地识别方案。为了适应湿地遥感影像分类的需求，选取了典型的湿地特征，并提出了一种组合多分类器的湿地遥感分类方法。该方法提取了独立分量、纹理、湖泊透明度、归一化水体指数、绿度指数以及湿度分量等关键特征；随后使用样本对最小欧氏距离法、光谱夹角填图技术、贝叶斯算法和支持向量机进行模型训练和学习。在分类器的权重分配上，依据各分类器产生的混淆矩阵结果赋予相应的权值，并通过检验确认样本是否符合正态分布。最终根据这些权重以及假设检验的结果构建出组合分类器决策网络。实验结果显示，相较于传统方法，该新提出的方法不仅性能更优，而且具有更高的精度。

关于多特征融合的高光谱遥感图像分类的研究

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本研究聚焦于提升高光谱遥感图像分类精度，通过创新性地融合多种特征，探索高效的分类算法和模型优化策略。遥感图像分类在遥感研究领域具有重要意义。本段落提出了一种基于多特征融合的高光谱遥感分类方法，旨在提高其分类精度。该方法结合了空间、光谱及纹理等不同类型的特征，并采用AdaBoost集成算法进行最终分类。首先，通过主成分分析（PCA）对原始数据进行降维处理并提取图像的纹理和直方图特征；随后将这些特征归一化以确保一致性与可比性。在此基础上使用AdaBoost方法提高分类精度。实验结果显示，在多特征融合策略下获得的分类结果优于单一特征的应用，证明了该方法的有效性和优越性。这一研究不仅展示了如何利用多种类型的信息来改进高光谱图像识别技术，并且为未来探索更多高级集成学习算法提供了方向和可能性。

基于双重字典和融合特征的遥感图像超分辨率方法 (2015年)

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本研究提出了一种利用双重字典与融合特征提升遥感影像超分辨率重建效果的方法，发表于2015年。为解决低分辨率遥感图像超分辨重建的问题，本段落提出了一种基于双重字典及联合特征的算法。超分辨率重建技术旨在从低分辨率图像中恢复出原始高分辨率图像中的高频细节。文中将图像的高频信息分为两部分：主高频信息和残差高频信息，并针对这两部分分别训练了相应的字典（即主高频字典与残差高频字典）。利用稀疏表示方法，结合所建立的双重字典对图像进行重构。此外，为了构建更能体现图内部结构特性的字典，本段落还联合使用不同类型的特征来创建统一的字典。实验结果显示，该算法能够有效地提高遥感图像的质量，在重建高分辨率图像时更加接近真实情况。

基于AdaBoost算法融合颜色与纹理特征的图像检索方法

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本研究提出了一种结合颜色和纹理特征的图像检索方法，利用AdaBoost算法优化特征权重，显著提升了检索准确性和效率。特征提取是图像检索的关键步骤。仅基于单一类型的特征只能表达图像的部分属性，在多分类问题中对图像内容的描述较为片面且缺乏足够的区分能力。在面对大量类别以及图像变化较大的情况下，这种单一特征方法无法取得理想的检索效果。为此，我们提出了一种结合Adaboost算法和相关反馈机制的方法来集成颜色与纹理特征进行图像检索。实验结果显示，通过该反馈机制下的Adaboost算法组合不同类型的特征可以显著提高图像检索的性能。

基于小样本的多模态遥感影像高层特征融合分类

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本研究探索在数据稀缺情况下，利用多模态遥感影像进行有效特征提取与分类的技术。通过创新算法实现不同模态数据间的深层信息融合，提高分类准确率和模型泛化能力。在利用深度学习模型进行遥感影像地物分类研究过程中，会遇到某些类别样本数量较少的问题。此外，由于多种获取方式导致了大量不同空间分辨率的多模态遥感图像产生。为了克服小样本量对分类精度的影响，并提高这类数据的高精度分类效果，融合这些多模态遥感图像是一个亟待解决的重要问题。为此，提出了一种考虑两种不同空间分辨率影像之间关联关系的融合分类方法：首先通过两个并行工作的深度学习网络分别提取这两种图像中的高级特征；然后将所获得的高级特征进行合并处理；最后利用合并后的高级特征训练整个模型。实验结果表明不同的融合策略对最终分类精度有着显著影响，而本段落中提出的基于高层特征级别的融合策略能够有效提升地物分类的准确性。

遥感资料（三）：遥感图像融合及数据融合方法、遥感与非遥感数据融合技术、融合质量评估

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本资料深入探讨了遥感图像和数据融合技巧，涵盖遥感与非遥感信息整合策略，并分析融合效果评价方法。这份资源涵盖了遥感图像融合的相关内容，包括影像融合概述、遥感数据融合方法、遥感与非遥感数据的融合方法以及融合质量评估四个部分。首先是“影像融合概述”，这部分介绍了什么是影像融合及其重要性，并且解释了其基本原理和分类。它有助于读者理解影像融合的基本概念及目的。接下来是“遥感数据融合方法”，该部分内容详细描述了常用的空间域、变换域与特征域等不同类型的遥感数据融合技术，使读者能够了解各种数据融合方式的理论基础以及各自的优缺点。再者，“遥感与非遥感数据融合方法”部分则探讨如何将各类地理信息系统（GIS）和数字高程模型（DEM）等非遥感信息与卫星图像相结合的方法和技术。这部分内容旨在帮助用户掌握多源数据的有效整合技巧及其实际应用价值。最后是关于“融合质量评估”的章节，它详细介绍了在完成影像合并后应当采用何种客观或主观标准来评价其效果好坏，并向读者展示了一系列用于判断最终成果是否符合预期的定量与定性分析手段。