论文研究基于分形特征的云雾遥感图像分离方法.pdf

针对无人机遥感在林火监测中的实际应用问题,根据森林火灾中烟的光谱特性,提出基于颜色特征的识别方法,建立分析识别模型,使用线性噪声清除方法,满足实时性要求,解决无人机遥感在林火监测中的自动识别问题。该方

提出一种数字图像分存方法,首先构造可逆矩阵,并通过矩阵运算直接将秘密图像分解成几幅等大小的置乱加密图像,然后分别将它们伪装在几幅经过放大且有意义的载体图像中,实现了图像分存,文中将置乱加密、信息隐藏、

利用一种Beamlet变换算法来提取遥感图像中的线性特征,通过对遥感图像按二进、递归进行划分,利用灰度信息,积分计算每一小块图像中的Beamlets,结合梯度信息,通过广义似然比检验GLRT(gene

可扩展性和高播放连续度是视频点播系统大规模应用的关键。提出了一个分层结构的P2P点播系统，融合了DistributedHashTable（DHT）的精确高效和Gossip协议的简单实用。该系统上层结点

图像的纹理信息是人眼观察和识别物体的重要特征，根据清晰图像低通滤波前后纹理特征变化较大的特点，提出了基于纹理特征的无参考图像模糊度评价方法，对输入图像进行不同尺度的低通滤波，得到输入图像的两个副本，利

为了更准确地描述图像的视觉特征，提高图像检索的查准率与查全率，提出了一种基于混合特征核的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、纹理、SIFT特征，引入高斯核函数，建立图像的混合特征核模型，在高维的核空间

提出了一种基于固有模态函数（IMF）能量熵的特征提取与选择方法。对三类信号进行了经验模态分解（EMD），得到IMF。对于不同类别的信号，同阶的IMF能量有明显的不同。选择IMF能量作为特征向量，并选判

为了解决可变光照条件下图像匹配困难这一问题，提出一种基于LTP（局部三值模式）特征的图像匹配方法。LTP是LBP（局部二值模式）的扩展，这种局部纹理描述算法较LBP更具有判别能力而且对于统一区域的噪声

特征编码是利用广义视觉词袋模型获得图像稀疏表示的关键步骤。研究了两种常用的局部线性特征编码方法即LLC及NSLLC编码方法，并针对其存在的问题提出了一种利用编码系数非负性约束对其进行改进的方法——NN

提出一种基于纹理的背景建模方法，进行视频序列中运动目标的检测。其纹理的表征采用局部二元图（Local Binary Patterns，LBP）统一模式直方图，由于LBP纹理基本不受阴影的影响，使得灰度