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基于稀疏表示的高空间分辨率遥感影像纹理描述方法的研究

作　者: 步晓亮
导　师: 方涛
学　校: 上海交通大学
专　业: 控制工程
关键词: 稀疏表示 稀疏编码 过完备字典 旋转鲁棒 特征提取 遥感影像
分类号: TP751
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


近年来,高空间分辨率卫星遥感影像技术得到了长足的发展,与中低分辨率遥感影像相比,高分辨率遥感影像中含有更加丰富的结构、形状和纹理等信息,传统的遥感影像纹理描述方法已经不能较好地解决高空间分辨率遥感影像纹理描述问题,并且同种纹理常常会以不同的旋转角度出现在影像中,这也给高空间分辨率遥感影像的解译与分析带来极大困难,因此亟待研究面向高空间分辨率遥感影像的新的纹理特征提取与描述方法。信号的稀疏表示理论已经成为图像处理与模式识别领域的研究热点之一,并且得到了广泛的应用。生物视觉研究表明,稀疏编码符合哺乳动物视觉系统的编码方式,并且其具有方向性、带通性、局部性等生物学特性。虽然已有一些基于稀疏表示的纹理描述方法,但是这些方法并没有很好地结合稀疏表示的生物学特性。针对以上问题,本文结合稀疏表示生物学特性发展了基于稀疏表示的纹理描述方法框架,并在此框架的基础上改进得到具有旋转鲁棒性的高空间分辨率遥感影像纹理描述方法。根据稀疏表示的生物学特性,假设信号在过完备字典中稀疏编码的系数中的非零元素位置代表了由信号所刺激的神经元的位置;由于一般通过学习得到的过完备字典并不是一个对旋转鲁棒的神经元集合,故考虑对过完备字典中的原子进行旋转变换,并利用旋转后的原子扩充原有过完备字典;随后基于扩充后的过完备字典对纹理图像进行稀疏编码,并约束稀疏编码非零元素个数为1;然后根据非零元素的位置统计直方图并进行池化处理,最后归一化获得纹理图像特征,从而使纹理图像在扩展后的过完备字典上的稀疏编码特征具有旋转鲁棒性。本文利用大量的高空间分辨率遥感纹理影像进行分类实验,通过分类精度来衡量并验证了本文基于稀疏表示的旋转鲁棒的纹理描述方法对纹理影像的旋转变换具有较强的鲁棒性,对高空间分辨率遥感纹理影像的分类也取得了令人满意的结果。

全文目录


摘要  3-5
ABSTRACT  5-9
图片目录  9-11
表格目录  11-12
第一章 绪论  12-17
  1.1 研究背景和意义  12-13
  1.2 研究现状  13-15
    1.2.1 对于纹理的理解  13-14
    1.2.2 高空间分辨率遥感影像的纹理特点  14
    1.2.3 高空间分辨率遥感影像的纹理描述  14-15
    1.2.4 基于稀疏表示的纹理描述  15
  1.3 本文的主要研究工作  15-17
    1.3.1 研究思路  15
    1.3.2 主要研究内容与论文结构  15-17
第二章 常见的纹理特征描述方法  17-27
  2.1 传统遥感影像纹理特征描述方法的研究现状  17-24
    2.1.1 基于信号处理的纹理特征描述方法  18-21
    2.1.2 基于统计的纹理特征描述方法  21-23
    2.1.3 模型方法  23
    2.1.4 几何方法  23-24
  2.2 LBP 纹理描述方法的提出及其发展  24-26
    2.2.1 基本LBP 纹理描述方法  24-25
    2.2.2 旋转不变LBP 纹理描述方法  25-26
  2.3 本章小结  26-27
第三章 稀疏表示理论研究  27-38
  3.1 概述  27-29
    3.1.1 稀疏表示理论的提出  27-28
    3.1.2 稀疏表示理论的生物学意义  28-29
  3.2 信号稀疏表示的数学模型  29-30
  3.3 稀疏表示问题的求解算法  30-33
    3.3.1 最优化算法  30-31
    3.3.2 贪婪算法  31-33
  3.4 过完备字典的学习算法  33-35
  3.5 稀疏表示在图像处理与模式识别领域的应用  35-36
    3.5.1 基于稀疏表示的人脸识别  35
    3.5.2 基于稀疏表示的图像超分辨率重构  35-36
    3.5.3 基于稀疏表示的纹理图像特征描述  36
  3.6 本章小结  36-38
第四章 基于稀疏表示的纹理描述方法研究  38-75
  4.1 基于稀疏表示的纹理描述方法  38-47
    4.1.1 算法设计  38-41
    4.1.2 实验结果与分析  41-47
  4.2 基于稀疏表示纹理描述方法的改进算法  47-53
    4.2.1 算法设计  47-49
    4.2.2 实验结果与分析  49-53
  4.3 基于稀疏表示的旋转鲁棒的纹理描述方法  53-74
    4.3.1 生物学假设  53-54
    4.3.2 算法设计  54-57
    4.3.3 实验结果与分析  57-74
  4.4 本章小结  74-75
第五章 总结与展望  75-77
  5.1 全文总结  75-76
  5.2 研究展望  76-77
参考文献  77-79
致谢  79-81
攻读硕士学位期间已发表或录用的论文  81-83

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 遥感技术 > 遥感图像的解译、识别与处理 > 图像处理方法
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