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文章提出了基于多尺度分割与融合的对象级变化检测的新方法。首先利用由细到粗的尺度分割来获取不同尺寸的目标对象，然后依据对象的特征进行变化向量分析得到各个尺度上的变化检测结果。
针对传统语义分割模型缺乏空间结构信息,无法准确描述对象轮廓的问题,提出了一种基于图像分层树的图像语义分割方法。分层树模型采用结构森林方法生成轮廓模型,为防止过度分割,运用超度量轮廓图算法得到多尺度轮廓
针对环境背景复杂且包含小目标的遥感图像难以进行精准目标检测的问题,在单阶段检测(SSD)模型的基础上,提出了一种基于注意力和特征融合的单阶段目标检测模型,该模型主要由检测分支和注意力分支组成。首先,在
针对高光谱图像数据维度高、特征非线性以及标签数据获取难度大的特点,结合堆栈稀疏自动编码网络,提出了一种基于非局部方式特征融合的二级分类算法。与传统堆栈稀疏自动编码网络相比,光谱角匹配算法将找到的与被分
利用不同图像特征之间的互补性,可提升遥感场景零样本分类性能。将图像特征的融合与零样本分类结合,提出一种基于图像特征融合的遥感场景零样本分类算法。采用解析字典学习方法,计算各图像特征的稀疏系数,并串接起
首先应用遥感图像处理软件对台湾的福卫全色图像进行增强处理,然后对 SPOT5多光谱图像进行自然 色彩变换,使其具有较好的色彩表现力,最后两种处理数据经过配准、 融合。
在由若干灰度共生矩阵纹理统计量进行特征融合后所生成的图像上，定义多分辨双Markov-GAR模型，采用多分辨MPM参数估计方法及相应的无监督分割算法，对SAR图像进行纹理分割。该方法既利用了像素的灰度
提出一种多特征融合的方法,该方法融合了合成视点立体图像中失真区域、失真边缘和奇异值的特征。首先,利用视差和阈值得到符合人眼感知的失真区域,计算该区域的平均结构相似度;然后,提取合成视点边缘图像中符合人
基于多核学习的GIST全局和SIFT局部特征融合遥感图像检索方法.pdf
针对传统可分离小波医学图像融合过程中存在部分边缘丢失和纹理信息模糊的问题，根据CT/MRI图像内容的互补性，提出整合及突出图像细节的医学图像融合算法。该算法在非分离小波分解框架下，对反映图像近似内容的
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