基于模式识别技术的高光谱遥感图像检测

论文摘要

针对高光谱遥感图像以模式识别的方式进行人工智能检测,一直存在时效性与便利性差的问题,提出一种基于模式识别技术的高光谱遥感图像检测新方法。通过高光谱遥感图像邻域中像素灰度的加权均值对模板中中心像素进行替代,通过邻域平均法令邻域像素更加均衡化,减弱噪声点,完成对高光谱遥感图像的预处理。通过平均值法实现相邻帧图像的拼接,对重叠部分帧间差分进行计算,实现高光谱遥感图像的进一步处理。结合相对温差法和拓扑矩阵修正方法对高光谱遥感图像中的异常情况进行检测,确定高光谱遥感图像中的过热区域。实验结果表明,所提方法对高光谱遥感图像的处理性能好,对一次特征检测准确性高。

论文目录

• 0 引言
• 1 识别方法的设计
•   1.1 高光谱遥感图像的滤波
•   1.2 帧间差分特征提取
•   1.3 异常特征识别
• 2 实验和分析
•   2.1 预处理结果
•   2.2 无人机控制测试
•   2.3 抽水蓄能电站山坡巡检测试
• 3 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 崔保春,徐言勋

关键词: 模式识别,高光谱图像,遥感图像检测,图像预处理,图像拼接,过热区域确定

来源: 现代电子技术 2019年17期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 工业通用技术及设备,自动化技术

单位: 山东科技大学电气与自动化工程学院

分类号: TP751

DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2019.17.013

页码: 58-62

总页数: 5

文件大小: 1614K

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