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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简介：
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。

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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。

基于多尺度特征的遥感影像密集匹配技术

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本研究提出了一种利用多尺度特征进行高效、精确的遥感影像密集匹配的技术方法，适用于大范围、高分辨率图像数据处理。本段落提出了一种利用多尺度特征的无人飞艇遥感平台获取的序列航拍图像生成密集匹配视差图的方法。首先运用尺度不变特征变换（SIFT）算法从两幅相邻图像中提取关键点，通过欧氏距离进行初步匹配，并缩小搜索范围以提高效率。随后采用随机抽样一致性（RANSAC）算法估计基础矩阵，利用对极几何约束关系剔除误匹配，实现精确匹配，从而提升系统的稳定性和精度。最后应用区域生长算法生成密集的关键点匹配结果并构建相应的视差图像。实验表明该方法在保持稳健性的同时能够降低时间复杂度，并获得大规模的密集匹配点集，最终呈现出良好的视觉效果。

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。

基于快速EM算法及模糊融合的多波段遥感影像变化检测

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本研究提出了一种结合快速EM算法与模糊逻辑融合技术的方法，用于提高多波段遥感影像在不同时间段的变化分析效率和准确性。本段落提出了一种基于快速EM（期望最大化）算法和模糊融合的多波段遥感影像无监督变化检测方法。首先对各波段差异影像使用基于直方图分析的快速EM迭代算法获取变化分类阈值及变化信息，然后将这些信息进行模糊融合与判决以生成最终的变化检测图。通过实验验证了该方法在运行时间和检测效果方面均表现出色。

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。

多尺度与图像特征分析

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多尺度与图像特征分析专注于研究在不同分辨率下图像信息的处理与理解技术，涵盖从低级视觉元素到高级语义内容的提取和识别方法。本段落总结了图像多尺度的概念、多尺度表达及其理论基础，并探讨了与之相关的特征。

多尺度遥感图像分割

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《多尺度遥感图像分割》是一篇探讨利用不同空间分辨率的遥感数据进行高效、精确图像分析与理解的研究论文。该文提出了一种新颖的方法，通过整合多种尺度的信息来提高目标识别和场景分类的准确性，对于环境监测、城市规划等领域具有重要意义。基于超像素合并的遥感图像多尺度分割方法首先将图像分割成多个超像素区域，然后根据特定准则进行合并处理。参考文献《A Bilevel Scale-Sets Model for Hierarchical Representation of Large Remote Sensing Images》发表于2016年的TGRS期刊上。

基于压缩多尺度特征融合的单图像超分辨率方法

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本研究提出了一种先进的单图像超分辨率技术，利用压缩多尺度特征融合策略，有效提升了低分辨率图像到高分辨率图像转换的质量和细节还原度。最近，在图像超分辨率（SR）领域，深度神经网络取得了显著进展。大多数基于深度学习的图像SR方法通过端到端的学习方式来探索低分辨率（LR）与高分辨率（HR）图像之间的映射关系，并生成视觉上令人满意的重建结果。然而，这些方法通常只提取单一尺度的特征来进行映射学习，导致一些关键信息丢失。为此，我们提出了一种用于单幅图像SR任务的压缩多尺度特征融合（MSFF）网络模型。该网络通过多个MSFF模块来获取不同比例尺下的图像特征，从而能够捕捉到更全面的结构和上下文信息，并进一步提升重建质量。此外，在处理由于采用多尺度架构而导致的学习难度增加及计算成本上升的问题时，我们设计了一种用于学习稀疏结构并压缩模型参数的正则化算法，大大降低了网络复杂度并在保持图像重建效果的同时提升了运行效率。实验结果表明，在多种不同类型的照片上进行测试后，该方法与当前几种最先进的SR技术相比在视觉质量方面表现更为出色。

基于多尺度融合技术的甲状腺结节图像特征提取

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本研究提出了一种利用多尺度融合技术来提升甲状腺结节图像中关键特征的识别精度与效率的方法。通过结合不同尺度下的图像信息，该技术能够更准确地描绘出甲状腺结节的独特特征，从而为后续诊断提供有力支持。甲状腺结节是临床常见的病症之一，超声检查是目前主要的诊断手段。在医学图像处理领域，从超声图像中提取区分良性和恶性结节的有效纹理特征，并进行分类具有重要的应用价值。本段落探讨了一种基于多尺度融合技术的甲状腺结节图像特征提取方法。该方法结合了双重树复数小波变换（DT-CWT）和Gabor小波变换的优点，提出了一种新的识别方案。双重树复数小波变换能够有效地捕捉图像在不同方向上的纹理信息，并具有较高的平移不变性；而Gabor小波变换则能够在时间和频率两个维度上提供良好的分辨率，特别适用于提取局部特征如边缘和纹理。研究中首先采用高斯金字塔技术对甲状腺超声图像进行多尺度分解。接着，在各个尺度上分别应用DT-CWT与Gabor变换来提取相应的特征，并将这些特征进行融合以提升分类效果。最后利用支持向量机（SVM）算法，基于融合后的特征数据训练模型并完成结节性质的判断。实验结果显示该方法能够达到较高的识别率，即对甲状腺结节良恶性判定具有很高的准确度。这表明所提出的技术方案能够在超声图像中提取出关键的疾病分类信息，并通过机器学习技术实现精准预测。本段落的关键技术包括双重树复数小波变换、Gabor变换、高斯金字塔分解以及特征融合和支持向量机等，这些方法和技术共同作用于甲状腺结节图像分析和识别过程。随着相关领域的持续发展和完善，该研究有望在临床实践中发挥更大的应用潜力，并有助于提升诊断的准确性和治疗效果。

基于NSCT和FCM的多时相遥感影像变化检测（2014年）

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本文提出了一种结合非下采样轮廓波变换(NSCT)与模糊C均值(FCM)聚类算法的方法，用于分析多时相遥感影像的变化检测。该方法能够有效提升变化区域的识别精度和效率，在2014年取得了显著的研究成果。本段落提出了一种结合非下采样Contourlet变换（NSCT）与模糊C均值聚类的方法进行变化检测。首先对两期遥感影像执行相减运算以获得差异图像，然后使用NSCT对差异图象进行多尺度分解得到子带图像，并将这些子带图像和原始的差异图像组合成特征向量。最后利用模糊C均值算法分类上述特征向量，从而得出变化检测的结果（即变化区域与非变化区域）。该方法不依赖于具体的变化类和非变化类统计分布的信息，无需先验知识参与，并且具有广泛的应用性。通过实验验证，在真实遥感数据集上的应用显示了此方法的有效性和准确性；相较于传统技术，本段落所提算法在检测精度方面表现出更佳的性能。