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基于视觉注意力机制的多源遥感图像语义分割

信号处理 2022年第6期38卷 1180-1191页

作者：谭大宁刘瑜姚力波丁自然路兴强海军航空大学信息融合研究所山东烟台264001 中科卫星(山东)科技集团有限公司山东济南250199

近年来,随着空间感知技术的不断发展,对多源遥感图像的融合处理需求也逐渐增多,如何有效地提取多源图像中的互补信息以完成特定任务成为当前的研究热点。针对多源遥感图像融合语义分割任务中,多源图像的信息冗余和全局特征提取难题,本... 详细信息

近年来,随着空间感知技术的不断发展,对多源遥感图像的融合处理需求也逐渐增多,如何有效地提取多源图像中的互补信息以完成特定任务成为当前的研究热点。针对多源遥感图像融合语义分割任务中,多源图像的信息冗余和全局特征提取难题,本文提出一种将多光谱图像(Multispectral image,MS)、全色图像(Panchromatic image,PAN)和合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像融合的基于Transformer的多源遥感图像语义分割模型Transformer U-Net(TU-Net)。该模型使用通道交换网络(Channel-Exchanging-Network,CEN)对融合支路中的多源遥感特征图进行通道交换,以获得更好的信息互补性,减少数据冗余。同时在特征图拼接后通过带注意力机制的Transformer模块对融合特征图进行全局上下文建模,提取多源遥感图像的全局特征,并以端到端的方式分割多源图像。在MSAW数据集上的训练和验证结果表明,相比目前的多源融合语义分割算法,在F_(1)值和Dice系数上分别提高了3.31%~11.47%和4.87%~8.55%,对建筑物的分割效果提升明显。

关键词：多源遥感图像语义分割图像融合注意力机制

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多源遥感图像融合技术研究

多源遥感图像融合技术研究

作者：王志来南京航空航天大学

学位级别：硕士

遥感技术的发展为人类认识所生活的环境和利用自然资源等提供了一种有效的技术手段。遥感传感器种类繁多,且不同传感器对同一场景的成像各具特点,产生诸如多光谱图像、全色图像、红外图像、SAR图像等多源遥感图像。各类成像传感器每天... 详细信息

遥感技术的发展为人类认识所生活的环境和利用自然资源等提供了一种有效的技术手段。遥感传感器种类繁多,且不同传感器对同一场景的成像各具特点,产生诸如多光谱图像、全色图像、红外图像、SAR图像等多源遥感图像。各类成像传感器每天获取的图像数据是海量的,为了高效和综合地处理、运用这些数据,需将同一场景的多源遥感图像进行配准和融合。多源遥感图像融合利用特定的技术,去除取自同一场景不同来源图像的冗余信息,同时结合其中的互补信息,以生成对此场景描述得更清晰、更准确、更全面的图像。遥感图像融合在军用和民用方面都有着广泛的应用。本文面向4种形式的异源图像融合技术开展了一些研究,主要工作如下:首先,研究了一种基于小波域改进SURF(Speeded Up Robust Features,SURF)的遥感图像配准方法,为后续的图像融合奠定基础。在小波域上进行图像配准可缩小特征点的搜索范围,大大减少特征点的提取和后续配准时间。首先采用小波变换(Wavelet Transform,WT)将基准图像和待配准图像分别分解获得各自的低频和高频分量;然后对低频分量使用改进SURF以得到粗配准点对:采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)对已生成的描述子降维,依据双向配准准则实现特征点的粗配准;接着利用两次距离阈值不同的随机抽样一致(Random Sample Consensus,RANSAC)方法分级筛选出精配准点对并完成图像配准。与尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)方法、SURF方法、多尺度配准小波域SURF方法、基于非下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)和SURF的方法相比,本文方法不仅配准速度大大加快,同时配准精度也得到提高。然后,提出了一种基于混沌蜂群优化的非下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)域多光谱与全色图像融合方法。首先对多光谱图像进行亮度-色度-饱和度(Intensity Hue Saturation,IHS)变换,全色图像的直方图按照多光谱图像亮度分量的直方图进行匹配得到一幅新的全色图像。然后分别对多光谱图像的亮度分量和新全色图像进行NSST分解,对所得低频分量使用改进加权融合方法进行融合,以互信息作为适应度函数,利用混沌蜂群方法找到最优加权系数;而对高频分量采用改进脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)方法进行融合。最后再经NSST逆变换和IHS逆变换得到融合图像。所提方法在提升图像空间分辨率的同时,有效地保留了光谱信息,并且在信息熵、光谱扭曲度等客观定量评价指标上优于基于IHS变换、基于NSCT和非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization,NMF)、基于NSCT和PCNN等5种融合方法。其次,提出了一种基于目标提取和引导滤波增强的红外图像与可见光图像融合方法。首先结合2维Tsallis熵和基于图的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency,GBVS)模型提取红外图像中的感兴趣目标区域。然后采用NSST对可见光和红外图像分别进行分解,并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量进行分区域融合确定融合图像的低频分量;高频分量则根据同一尺度下系数绝对值之和最大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出目标,并且在信息熵、光谱扭曲度等指标上均优于基于拉普拉斯变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于NSCT、基于目标提取与NSCT变换等5种融合方法。再次,探讨了一种基于区域特性和纹理增强的Curvelet域可见光图像与SAR图像融合方法。运用Curvelet变换分别对可见光图像和SAR图像进行分解,采用基于改进区域方差的自适应融合规则得到低频融合后分量,以避免SAR图像重要目标特征的丢失。鉴于纹理特征集中在高频分量,利用改进的局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算子对SAR图像的高频分量提取其纹理特征,同时根据基于空间频率的加权融合策略得到高频融合分量。接着,在高频融合后分量加入改进LBP所提取的纹理特征,以提高融合图像的对比度。最后将低频融合后分量和带改进LBP纹理特征的高频融合分量经逆Curvelet变换得到融合图像。与近年来提出的基于NSCT、基于多尺度Top-Hat变换及其他3种经典融合方法相比,本文方法能保留并增强待融合图像重要的目标和纹理特征,融合图像的对比度、清晰度更高。最后,提出了一种基于联合稀疏表示的复Contourlet域红外图像与SAR图像融合方法。首先对红外图像与S

关键词：图像融合图像配准多源遥感图像混沌蜂群优化目标提取联合稀疏表示

基于图像块SIFT特征学习的多源遥感图像匹配方法

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遥感信息 2023年第1期38卷 155-162页

作者：李梓谦付志涛聂韩陈思静张菲菲昆明理工大学国土资源工程学院昆明650000 广东第二师范学院计算机学院广州510303

对于多源遥感图像因成像原理、时相差异以及分辨率等因素导致的匹配困难问题,提出了一种基于图像块SIFT特征学习的多源遥感图像匹配方法。首先,通过尺度不变特征变化(scale-invariant feature transform,SIFT)提取图像特征点并截取对应... 详细信息

对于多源遥感图像因成像原理、时相差异以及分辨率等因素导致的匹配困难问题,提出了一种基于图像块SIFT特征学习的多源遥感图像匹配方法。首先,通过尺度不变特征变化(scale-invariant feature transform,SIFT)提取图像特征点并截取对应的图像块对;其次,利用多源遥感图像匹配网络(matching nerul network,MNN)学习图像块特征并输出匹配点对,结合快速样本一致性(fast sample consensus,FSC)方法优化匹配结果;最后,计算图像变换矩阵实现多源遥感图像配准。为验证本文方法的有效性,制作了8000对多源遥感图像数据集对MNN进行网络训练,并与FSC-SIFT(fast sample consensus-scale-invariant feature transform)、PSO-SIFT(position scale orientation-scale-invariant feature transform)以及跨模态图像匹配网络Contextdesc进行对比实验,结果表明本文方法在正确匹配点数量、匹配精度等方面具有一定优越性。

关键词：多源遥感图像图像块匹配图像配准特征学习神经网络

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多源遥感图像配准技术综述

计算机工程 2011年第19期37卷 17-21,25页

作者：汪汉云王程李鹏钱智明郝胜勇国防科技大学电子科学与工程学院长沙410073 航天恒星科技有限公司北京100086

从成像光谱特性、成像分辨率和成像模式等方面对可见光、红外、高光谱和合成孔径雷达传感器的成像特点进行分析,根据一致性特征描述方法对多源遥感图像配准算法进行分类,指出多源遥感图像具有成像特性变化大、相关度小、匹配特征的空间... 详细信息

从成像光谱特性、成像分辨率和成像模式等方面对可见光、红外、高光谱和合成孔径雷达传感器的成像特点进行分析,根据一致性特征描述方法对多源遥感图像配准算法进行分类,指出多源遥感图像具有成像特性变化大、相关度小、匹配特征的空间分布不均匀等特点,其配准技术的关键在于提取不变的图像特征以及得到有效的匹配特征。

关键词：多源遥感图像成像特点一致性特征图像配准匹配特征

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基于相位一致性的多源遥感图像配准研究

基于相位一致性的多源遥感图像配准研究

作者：孙慧明西安电子科技大学

学位级别：硕士

多源遥感图像配准是图像处理领域的关键技术,其主要作用是对同一地物表现,利用非同时、非同一成像传感器或者非同一视角进行拍摄所得到的两幅或两幅以上的图像数据进行实际空间地理位置上的对齐。而随着现代科技的发展,多源遥感图像数... 详细信息

多源遥感图像配准是图像处理领域的关键技术,其主要作用是对同一地物表现,利用非同时、非同一成像传感器或者非同一视角进行拍摄所得到的两幅或两幅以上的图像数据进行实际空间地理位置上的对齐。而随着现代科技的发展,多源遥感图像数据获取的途径也随之增多。多源遥感图像的精确配准不仅能够将图像的优势信息相结合,也为图像融合、目标识别检测等图像处理奠定了一定的基础,因此研究多源图像配准技术具有重要的研究意义。论文通过对遥感图像配准技术的全面总结和分析,提出了基于改进Harris算子的配准方法和基于相位一致性的两种配准方法,通过改进Harris算子来提升图像配准速率,提取图像的多尺度相位一致性特征作为图像的稳定共性特征,以便于提高图像的配准速度与精度。具体如下所述:(1)针对传统Harris算子进行角点检测时耗时严重的问题,提出了改进Harris算子的方法,利用非角点邻域内灰度差异小的特性,先进行非角点的预剔除处理,以便于快速提取图像角点特征。然后将改进Harris算子与传统配准算法相结合,有效地加快遥感图像共性特征的提取,进而实现多源遥感图像之间的快速配准。实验结果表明,该算子不仅能够得到分布均匀的角点,也能够有效提高多源遥感图像之间的配准速度及配准精度。(2)针对多源遥感图像间存在的非线性辐射差异的问题,本文提出了一种基于多尺度相位一致性的多源遥感图像配准方法。该方法结合图像的多尺度信息,构造图像的多尺度空间,然后为提取稳定的图像细节信息,采取引导滤波的方法对图像进行细节增强,以便于保留图像的高频信息。为了解决遥感图像之间的非线性差异问题,本文利用相位一致性边缘检测方法,结合多尺度信息,构造了不包含图像强度信息的多尺度相位一致性特征图,然后在该图上进行角点特征的提取,获得稳健而又分布均匀的图像角点。最后采用归一化互相关准则(NCC)得到遥感图像间的匹配点对,经RANSAC算法精化匹配对点后获得正确的匹配点对。实验证明,该方法不仅能够得到分布均匀的匹配点对,也能实现多源遥感图像的快速配准。本文针对上述多源遥感图像配准方法,分别利用三对高分三号SAR图像与谷歌地球光学图像对、一对可见光图像与激光深度图像对、一对可见光与红外图像对进行了基于仿射变换模型的实验验证,充分论证了本文所提出的配准算法的适用性、高效性及准确性。

关键词：光学图像 SAR图像多源遥感图像相位一致性多尺度

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多源遥感图像素级融合方法研究

多源遥感图像素级融合方法研究

作者：沈琳南京理工大学

学位级别：硕士

目前,图像融合技术在军事、医学、商业、交通、环境等诸多领域都得到了广泛的应用。本文对几种常见的传统图像融合方法进行了系统地研究,提出了基于改进的小波变换进行图像融合的方法。通过对典型相关分析（CCA）和多重典型相关分析（M... 详细信息

目前,图像融合技术在军事、医学、商业、交通、环境等诸多领域都得到了广泛的应用。本文对几种常见的传统图像融合方法进行了系统地研究,提出了基于改进的小波变换进行图像融合的方法。通过对典型相关分析（CCA）和多重典型相关分析（MCCA）理论的深入分析,探讨了将CCA和MCCA用于遥感图像像素级融合的基本策略和方法。论文的主要研究和创新性工作包括如下几个方面: （1）采用基于熵理论的Forstner算子及SIFT特征点提取的图像配准算子对图像进行配准。对于SIFT特征点提取算法,为了加快运算速度,本文没有采用Lowe提出的建立四阶五层金字塔的做法,而是建立一阶六层图像金字塔,图像大小与原图像一样。在特征点匹配后,针对可能出现一对多的特征点对,本文将相关系数作为评价因子去除误匹配点,这样仿射变换后的图像更为准确。（2）研究并实现了几种常见的传统图像融合方法,如基于加权平均,PCA,HIS,Brovey等融合方法。对Brovey融合方法进行了改进,合理地提升了图像三个波段的亮度和清晰度,减少了光谱扭曲程度,提升了Brovey融合方法的性能。（3）深入探讨了基于小波变换的图像融合方法。针对不同类型的图像融合采取了不同的方法。相同之处在于都引入了参考图像,高频系数都是采取原图像与参考图像中高频系数取大的原则;而在参考图像的选取和低频系数的合理选择上采取不同的策略。（4）本文给出了基于CCA的方法进行两幅图像融合的解决方案。给出了一种CCA与小波变换相结合的图像融合方法。在此基础上,进一步深入研究了多重典型相关分析（MCCA）的原理和基于MCCA的多组特征融合规则,在多光谱和多时相遥感图像上进行了实验和分析。

关键词：多源遥感图像图像配准图像融合 Forstner算子 SIFT算子小波变换 CCA MCCA

传感网络的滑坡灾后多源遥感图像特征提取方法

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灾害学 2020年第3期35卷 71-74页

作者：王刚张远海桂林旅游学院广西桂林541006 中国地质调查局岩溶地质研究所广西桂林541004

为解决传统遥感图像特征提取过程抗扰性较差的问题,该文提出基于传感网络的滑坡灾后多源遥感图像特征提取方法,通过对滑坡灾害环境因素及特征数值信息的分析,判断滑坡灾害的影响程度;根据其影响程度对多源遥感图像进行特征采集和分类,... 详细信息

为解决传统遥感图像特征提取过程抗扰性较差的问题,该文提出基于传感网络的滑坡灾后多源遥感图像特征提取方法,通过对滑坡灾害环境因素及特征数值信息的分析,判断滑坡灾害的影响程度;根据其影响程度对多源遥感图像进行特征采集和分类,对特征提取过程中常见的噪音干扰进行去除处理,实现对滑坡灾后多源遥感图像特征的提取。

关键词：传感网络滑坡多源遥感图像特征提取抗扰性

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面向多源遥感图像的自适应目标检测

信号处理 2020年第9期36卷 1407-1414页

作者：张天坤李汶原平凡史振威北京航空航天大学宇航学院北京102206 北京市遥感信息研究所北京100192

近年来,目标检测已经在含有大量标注的数据上展现出了良好的效果,但当真实测试数据与标注数据存在域间差异时,往往会导致训练好的目标检测模型性能降低。由于相比于自然图像,多源遥感图像在成像方式和分辨率等方面存在特有的差异,而传... 详细信息

近年来,目标检测已经在含有大量标注的数据上展现出了良好的效果,但当真实测试数据与标注数据存在域间差异时,往往会导致训练好的目标检测模型性能降低。由于相比于自然图像,多源遥感图像在成像方式和分辨率等方面存在特有的差异,而传统的方法需要将多源图像数据重新标注,这将消耗大量人力和时间,因此在遥感图像上实现自适应目标检测面临特有的挑战。针对以上问题,本文提出了一种面向多源遥感图像的自适应目标检测算法,在图像级别和语义级别上对网络进行对抗训练。此外,通过结合超分辨网络,进一步缩小了图像级别的差异,实现了自适应目标检测。本文在两个多源遥感数据集上进行实验,结果表明本文方法有效提升了目标域上的检测效果。

关键词：目标检测域自适应多源遥感图像超分辨

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多源遥感图像融合平台的设计与实现

南京林业大学学报（自然科学版） 2006年第4期30卷 85-88页

作者：周宇张黎宁吴丽梅南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037

介绍了图像融合的框架层次结构,以及像素层、特征层和决策层3层图像融合的方法及其相互关系。分析了图像融合平台的设计与实现方法,选择基于DS证据理论和模糊Kohonen神经网络聚类算法,进行了适当改进,并加以验证。结果表明,模糊Kohonen... 详细信息

介绍了图像融合的框架层次结构,以及像素层、特征层和决策层3层图像融合的方法及其相互关系。分析了图像融合平台的设计与实现方法,选择基于DS证据理论和模糊Kohonen神经网络聚类算法,进行了适当改进,并加以验证。结果表明,模糊Kohonen神经网络聚类算法的聚类精度和聚类速度都要优于传统算法。

关键词：图像融合多源遥感图像像素层融合特征层融合决策层融合