中央高校基本科研业务费专项资金(2012LYB50)
- 作品数：4 被引量：33H指数：3
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- 基于自适应半径搜索的图像感兴趣区域检测被引量：7
- 2013年
- 感兴趣区域是图像中重要性较高并被优先关注的部分。传统视觉关注模型利用半径固定的圆描述感兴趣区轮廓,无法获得感兴趣区域的精确描述。提出一种基于自适应半径搜索的图像感兴趣区自动检测方法。提取图像的颜色、亮度和方向特征并生成多尺度的视觉显著图;通过计算显著图的全局显著度阈值获得视觉注意焦点搜索结束的条件;利用基于显著比的自适应半径搜索策略获取感兴趣区的精确描述信息。实验结果表明,新方法不仅能够提高对图像感兴趣区的自动检测精度,而且更符合人眼视觉系统的特点。对今后基于图像感兴趣区的目标自动识别具有重要价值。
- 张立保李浩
- 关键词：图像处理感兴趣区域
- 基于方向优化提升策略的遥感图像编码
- 2014年
- 传统提升小波变换无法有效重构遥感图像中的非水平与非垂直高频信息,导致这些地方的高频小波系数仍然较为显著,降低了遥感图像的编码效率。提出了一种新的基于方向优化的提升小波框架(DOLW)。设计基于梯度的方向预测模型获得提升小波的最优变换方向;沿最优变换方向对图像进行先垂直后水平的方向提升变换,削弱遥感图像高频子带中非水平与非垂直方向上的边缘与纹理能量;利用抽样函数完成分数像素上的插值预测。针对遥感图像的实验表明,与传统的提升小波变换相比,新算法获得的重构图像无论峰值信噪比还是主观质量都有显著提高,对今后遥感图像的压缩编码研究具有重要价值。
- 张立保丘兵昌杨绪业赵慧刚
- 关键词：图像处理遥感图像处理图像压缩小波变换
- 基于快速方向预测的高分辨率遥感影像压缩被引量：4
- 2013年
- 针对传统的自适应方向提升小波变换(ADL-DWT)算法在高分辨率遥感影像压缩中计算复杂度过高的问题,提出一种新的基于方向预测的提升小波变换(DP-LWT)算法,实现了高分辨率遥感影像的快速、高效压缩。新算法首先将高分辨率遥感影像分为若干不重叠子块,然后采用梯度算子快速预测遥感影像中每个图像块的最佳提升方向,并沿着最佳预测方向插值完成方向提升小波变换,最后进行多级树集合分裂(SPIHT)编码。实验结果表明,新算法有效削弱了遥感影像各子带中非水平与非垂直方向的高频系数;与传统自适应方向提升小波变换相比,在重建高分辨率遥感影像峰值信噪比基本相同的情况下,有效减少了小波变换中方向预测的计算复杂度。
- 张立保丘兵昌
- 关键词：遥感图像处理图像压缩小波变换
- 基于显著性分析的自适应遥感图像融合被引量：23
- 2015年
- 针对遥感图像融合中,不同地物区域对空间与光谱信息要求不同的问题,提出了一种基于显著性分析的自适应遥感图像融合算法。结合多尺度谱残差分析模型,将遥感图像分为纹理、边缘丰富的显著区域与纹理、边缘较少的非显著区域,对显著性不同的区域采用不同融合算法。针对居民区、道路等纹理、边缘信息丰富的显著区域,采用窗均值亮度色调饱和度(IHS)变换,较好地保留了空间细节;针对农田、山地等非显著区域,采用基于小波变换的融合策略保留较多光谱信息。实验结果表明,新算法能使融合结果中的显著区域保留更多空间细节,非显著区域保留更多光谱信息,为今后的遥感图像融合研究提供了一定的理论与应用价值。
- 张立保章珏
- 关键词：图像融合小波变换
