基于红外遥感图像的雪山检测方法及装置.pdf
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基于红外遥感图像的雪山检测方法及装置.pdf
本发明提供了一种基于红外遥感图像的雪山检测方法及装置,其中方法包括:对待检测红外遥感雪山图像进行前景提亮和背景抑制的处理;利用top‑hat方式对处理后的图像进行纹理图像提取,并将提取后的纹理图像与处理后的图像相加,得到纹理增强图像;对所述纹理增强图像进行LBP特征提取,并对LBP特征图像进行梯度计算,得到关于gini熵的雪山纹理特征图像;基于启发式聚类法对所述雪山纹理特征图像中的雪山和背景分别进行聚类,并根据收敛后结果得到雪山轮廓。本方案,能够高速且准确的检测出雪山轮廓,降低了雪山误检率。
一种基于红外遥感图像的雪山检测方法.pdf
本发明公开了一种基于红外遥感图像的雪山检测方法,属于遥感图像处理领域,包括以下步骤,步骤1:读取待检测红外遥感雪山图像,进行显著性特征检测,得到显著性图像;步骤2:提取显著性图像中高亮的前景部分,得到高亮前景图;步骤3:提取高亮前景图中局部熵纹理特征,得到局部熵纹理特征图;步骤4:对局部熵纹理特征图进行二值化处理,再填充孔洞并寻找目标区域轮廓,得到最终检测结果图。本发明解决了现有雪山检测方法对图像质量的要求较高,计算数据量较大,不利于雪山的实时监测,且误检概率较大的问题。
一种基于红外图像的边缘检测方法、装置.pdf
本申请涉及图像处理的技术领域,特别涉及一种基于红外图像的边缘检测方法、装置,包括步骤:将采集的红外图像转换成灰度图像;对转换的灰度图像进行均值滤波;采用灰度线性变换进行图像增强;确定原图像合适的分段点a和分段点b;压缩灰度总数;基于2×2邻域计算梯度幅值;基于3×3邻域计算梯度幅值;对2×2邻域计算的梯度幅值与3×3邻域计算的梯度幅值进行加权取梯度幅均值;确定阈值范围;基于高阈值点进行初步边缘检测;基于低阈值点进行细化边缘检测。本申请实现了对红外图像弱目标的阈值的合理选取。
基于语义分割的高分遥感图像云检测方法和装置.pdf
本申请涉及一种基于语义分割的高分遥感图像云检测方法和装置,该方法包括:获取高分遥感图像,所述高分遥感图像为RGB图像数据;对获取的图像进行预分类,判断图像是否为有云图片;如果是有云图片,则对图片进行增强处理;将增强处理后的图片输入到云检测模型中进行识别;所述云检测模型是预先训练好的语义分割模型,该模型中包括注意力机制模块;将所述云检测模型的输出结果进行融合处理,获得云检测结果。本申请的方案基于语义分割对高分辨率遥感图像进行像素级云检测,从而提高检测精度;单纯使用RGB图像进行云检测,大幅提高云检测普适性;
一种基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法及装置.pdf
本发明公开一种基于红外图像的猪的呼吸频率检测方法及装置,检测方法包括:(1)使用红外视频图像采集设备采集猪面部的红外视频图像采集;(2)标记感兴趣的区域;(3)猪鼻孔边缘角点检测;(4)猪鼻孔边缘角点跟踪;(5)猪鼻孔呼吸剖面像素平均值计算;(6)基于离散傅里叶变换的猪的呼吸频率计算。本发明针对现有机器视觉的猪的呼吸频率检测精度受环境光线、猪的行为及环境干扰物等影响,采用红外视频图像设备采集猪只的红外视图图像,传输并存储到计算机中,再由软件系统进行相应的算法处理和识别,并由计算机输出目标猪的呼吸频率,可同