简介：提出了一种针对遥感图像的军用机场快速识别方法.首先,对图像进行适当的增强处理,并在此基础上使用Hough变换提取出机场的线状几何特征.然后,利用跑道边缘的平行直线特征和跑道边缘与可能机场区域的重叠关系识别出军用机场.本文用真实的遥感图像测试了这种新算法,实验结果表明该方法能够提供准确的识别结果.

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要在实际的高光谱遥感影像分类当中，训练样本获取不易，传统分类方法受训练样本数量不足的限制而较难获得很好的分类结果。针对这一问题，本文提出一种优化半监督支持向量机模型的高光谱遥感影像分类算法。本文方法使用K-means++算法对所使用的对未标记样本做聚类后获得未标记样本聚类特征，之后用其辅助构建算法分类器，从而实现在小样本情况下提高高光谱影像分类精度。实验表明本文所提方法切实可行，具有较好的稳健性。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：随着互联网和多媒体技术的快速发展，图像数据呈现出爆发式的增长，如何对海量图像进行高效的分类和检索成了一项新的挑战。图像分类是图像检索、物体检测和识别等应用的基础，也是模式识别和机器学习中的研究热点。深度学习是一种对数据进行表征学习的方法，起源于神经网络，已有几十年之久，但是一度发展缓慢。直至2012年，HOMTPMG和他的团队在ImageNet大型图像识别竞赛中取得极其优异的成绩，将top一5的错误率由26％降到15％，从此，深度学习引起了越来越多研究者的关注，进入快速发展时期。

简介：摘要：图像传感器具有一定抗干扰能力，具有较强的鲁棒性，尤其像偏振传感器、红外传感器等，提高了物体信息提取与提取的成功率。图像传感器对当前生活中图像数据采集提供了很多的便利，其不仅能够对一些目标的表面和几何形状进行检测，还能够对目标的物理性质进行检测，灵敏度高。但在图像传感器数据采集过程中，难免受到多种因素干扰，如：到主点位置与理想位置偏移情况、镜头畸变、大气流动等因素，导致成像结果出现误差。

简介：叙述了将张祖勋院士等提出的数字图像匹配算法引入遥感数字图像处理，进行高精度遥感图像配准、纠正、融合的思路，指出．此方法不仅能解决遥感图像精准处理的理论和应用问题，且使遥感图像精确纠正、配准、融合处理等跨入实用阶段。

简介：针对图像拼接过程产生的接缝问题,采用最佳接缝选择算法缝合图像接缝。然而合适的能量函数是最佳接缝选择算法的关键。提出一种基于Canny边缘检测算子改进的能量函数,其目的是最小化图像重叠区域的梯度差异。通过实验将提出的能量函数与亮度误差、梯度差、梯度和、梯度差和梯度和的加权和以及Canny边缘检测算子等五种常用能量函数的最佳接缝选择结果进行对比。结果表明,提出的能量函数可以减少拼接图像的结构接缝,而且对于光照变化具有更好的分割稳定性,使得拼接之后的图像看起来更加自然美观。

简介：针对序列星空图像极大似然估计方法检测非线性运动弱小目标效果较差的问题,提出了一种基于非线性极大似然检测的弱小目标检测方法。首先对目标的运动方程进行泰勒展开,然后以一定的阶次的方程仿真目标在星图上的运动,并通过序列图像在非线性空间解算目标运动的非线性参数,获得目标的运动方程。最后通过归一化斑点检测算子对结果图像中的目标进行检测。实验结果表明在目标信噪比低于2且进行非线性运动时,提出的方法检测目标效果较好。

简介：给出了基于压缩感知的全色和多光谱图像融合方法．分块压缩感知实现速度快、存储需求小，为海量遥感数据的压缩测量提供了有效策略．同时，利用小波变换的多分辨率特性，实现了压缩采样的多尺度融合．最后采用全变分技术重构融合图像．实验结果表明，与传统小波融合方法相比较，所提方法融合结果具有更高的空间分辨率和更好的光谱相关性．

简介：摘要

简介：在深入研究现有指纹分类算法的基础上，提出了一种利用细化后指纹图像的纹织全局模式进行指纹分类的方法。该方法检测细化后指纹图像的全局模式，并且结合指纹图像的方向流信息，将指纹分为六类：拱型、尖拱型、左环、右环、涡型和学生型。实验结果表明，在对低质量的指纹图像进行有效增强处理以后，该方法可以快速、准确的对指纹进行分类。

简介：在网络环境中文本挖掘的过程主要包括特征提取、特征选择、挖掘方法选择、结果评价和知识模块等几个部分;最新的发展方向是基于EM算法对文本进行挖掘,基于该算法的的比较挖掘模型为：首先对已知数据集任意分为几个类,然后根据各个类集和背景集对文档集的各个词进行似然,再通过求和可以得到整个数据集的似然,该过程反复进行,直到收敛,从而可以根据各类和背景集结果中的较大的概率值得出文本的共同主题和各个类的主题。

简介：本文阐述了一个网页自动分类系统的设计和实现。设计了一种有效的网页噪音数据过滤算法,并针对kNN算法的主要缺陷进行了改进,提出一种基于中心文本的kNN算法,通过中心文本的获取提高了算法的效率。实验结果表明这两种算法可以改善分类系统的性能。

简介：针对遥感图像的特点，将分形理论应用于遥感图像分类中，可以根据不同的类型引入不同的分维数，在一定程度上符合了地物实际分布的特征，从而可以应用到遥感图像分类中。

简介：摘要：随着科学技术的发展，我国的森林遥感图像分类技术有了很大进展，在我国现阶段的众多高校中，都开设了“遥感图像解译”或“遥感原理与应用”等课程。遥感图像的监督分类，是遥感类课程不可或缺的教学内容。然而，在目前相关课程的实验教学中，存在教学内容陈旧、更新频率较低等问题。为了充实高校遥感类课程的实验教学，本文首先分析了随机森林回归模型，其次探讨了遥感图像分类实验教学软件设计，以供参考。

简介：摘要：遥感图像军事目标纹理分类识别技术作为遥感图像分类技术的重要组成部分，在军事目标纹理分类识别中有着重要地位。本文基于遥感图像分类对典型军事目标进行纹理分析，提出了SOFM网络模型结构以及LIADR纹理分类识别算法，同时又针对不同环境下的不同目标纹理进行了分类识别试验。试验结果表明与一般纹理分类算法相比，遥感图像军事目标纹理分类识别算法在降低目标纹理分类误差、提高目标纹理识别精度、提高军事目标地理信息系统服务质量等方面具有明显优势而且可应用于军事目标纹理检测之中。

简介：

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。

简介：摘 要 : 鱼眼镜头视角广，但鱼眼图像存在严重的桶形畸变，要使用鱼眼图像的信息就需要对鱼眼图像进行校正。球面透视投影模型的鱼眼图像校正算法原理简单、实现方便，且视觉效果改善显著，但存在丢失鱼眼图像周边物景的问题。针对此问题，提出了一种改进算法，通过引入系数来量化选定的缩小区域，再予以加权算法，有效保留图像所有信息，提高了校正图像的质量。实验结果表明在不增加算法运行时间前提下，改进算法能够有效改善鱼眼图像校正效果，有较强的实用价值。