遥感影像超分辨率重建的字典学习类算法

近年来基于字典学习的超分辨率重建技术已成为图像处理领域的研究热点,相比基于重建的超分辨率方法,基于学习的方法充分利用了先验知识,在放大倍数较高时,仍可取得较好的效果,因此被公认为一种非常有前途的方法。本文对国内外已有的基于字典学习的超分辨率重建方法进行了系统研究,梳理了3种基于字典学习超分重建算法的基本原理及优缺点。此外,本文根据遥感影像的特点,使用同一数据源进行字典学习,利用不同字典学习算法分别生成高、低联合字典对,采用不同尺寸大小及缩放倍数的测试图像,进行超分辨率重建,对各种算法的重建性能、鲁棒性和复杂度进行综合分析,进一步研究了各种算法对遥感影像不同应用需求的适用性。     

拜尔滤色阵列航摄数字相机色彩插值算法研究

在航空摄影测量对数字相机的旺盛需求下,越来越多的面阵传感器采用成本较低的拜尔彩色滤光阵列模式进行色彩感知,对此提出一种基于可变边缘梯度阈值的去马赛克色彩插值算法与色彩性能量化评估方法,以适用于航摄影像色彩还原。试验分析与量化评价中所引入的色彩误差度量指标同时兼顾了影像的几何量测性能,这为用于航空摄影测量的遥感影像彩色信息还原及质量评估提供了技术借鉴。     

高分辨率遥感影像信息提取方法综述

感知地物信息最直接的载体就是遥感影像,从遥感影像中提取地形地物等专题信息是当前遥感技术面临的一个迫在眉睫的问题。遥感影像的空间分辨率伴随着遥感技术的飞速发展从公里级发展到厘米级,同时遥感影像所包含的信息正越来越丰富化。高空间分辨率遥感影像具有数据量极大、数据复杂以及尺度依赖的特点,使得高空间分辨率的遥感影像的数据处理以及影像信息提取具有一定的难度,面临一些急需解决的问题。文中介绍了高分辨率遥感影像信息提取的国内外研究现状和趋势,分析了几种遥感影像的分类方法,指出了面向对象的遥感影像信息提取的技术及高分辨率遥感影像的多尺度分割,并指出了国内外在遥感影像信息提取技术方面的不足和迫切需要解决的问题。     

高分辨率遥感影像的精纠正

论述了对高分辨率遥感影像进行精纠正获得正射影像的关键技术。若干实际不同分辨率的高分辨率遥感影像被用于相应的实验，实例证明了本文算法的正确性。     

一种遥感影像超分辨率重建的稀疏表示建模及算法

为了对单幅低分辨率遥感影像的空间分辨率进行增强,提出了一种基于稀疏表示的超分辨率重建方法。该方法首先采用优化最小化方法学习高-低分辨率联合字典对,通过构造一个参数互相解耦的易于优化的代理函数,替代原来的参数互相耦合难以优化的目标函数,保证每一次迭代求解的值在局部范围内最优。然后,将学习的字典对用以指导其他低分辨率遥感影像的超分辨率重建。实验表明,与传统的插值方法相比,本研究算法在客观的评价指标上具有一定的提高,在主观的视觉效果上也取得一些改善,可为任意区域的单幅低分辨率遥感影像的超分辨率重建提供有用的高频细节信息,具有一定的普适性。     

卫星遥感在地理国情普查中的应用

第一次全国地理国情普查工作的主要基础影像是航空摄影遥感影像,但是卫星遥感影像在本次地理国情普查中也发挥了重要作用。高分辨率卫星遥感影像可以作为无法获得航空摄影遥感影像地区的基础影像补充,并将成为地理国情普查时点核查数据更新和修正的主要数据源影像。中分辨率卫星遥感影像可以用于时点核查时快速发现变化地类,并用于评估地理国情普查数据的准确度。卫星遥感将是未来实现持续地理国情监测的主要手段。     

影像超分辨率重建技术在遥感中的应用

影像超分辨率重建是通过对多幅具有互补信息的低分辨率影像的处理,重建一幅高分辨率影像的技术,其在视频监控、医学诊断、遥感监测等领域具有很大的应用价值。以SPOT5和ADS40为例阐述了超分辨率重建技术在遥感观测系统中的应用现状,并给出了一种应用于多时相遥感影像处理的超分辨率重建方法。     

基于小波变换的影像信息融合方法

文中提出了一种基于小波变换的影像信息融合方法来提高遥感影像的几何分辨率，该算法的基本思想是：首先利用小波正变换算法将待处理的两幅影像分解成不同分辨率的子图像，然后在一定的准则下对不同分辨率的子图像进行信息融合处理，最后利用小波重建算法对融合子图像进行小波逆变换处理，得到信息融合后的高质量图像，实验表明该方法是可行的。     

顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法

由于遥感设备的性能限制,使得采集的遥感影像质量受到影响,低分辨率的遥感影像限制了遥感解译应用的精度。当前针对遥感影像的超分辨率重建研究仍然存在重建后的遥感影像地物全局信息和纹理细节不足的问题。因此,本文提出顾及全局特征和纹理特征的遥感影像超分辨率重建方法,该方法利用生成对抗网络的特征学习能力,并对模型全局和纹理进行增强。一方面,地物全局特征增强部分用于解决当前研究中超分辨率重建模型对低分辨率遥感影像中全局遥感地物信息没有重视和利用的问题。在生成网络中引入自注意力模块,以获取全局地物注意力图的方式将遥感影像中相距较远的地物信息作为重建过程的参考。另一方面,遥感影像纹理增强部分用于解决超分辨率重建模型中超分辨率影像纹理信息不足的问题。本文方法引入纹理损失以优化生成网络参数并增强超分辨率重建后影像中的纹理信息。另外,为避免重建结果中的“伪影”现象,研究采用权值归一化代替批量归一化方法。试验结果表明,本文方法在遥感影像超分辨率重建过程中能增强遥感地物特征,同时可以实现地物的纹理细节精细化恢复,而且超分辨率重建结果的图像质量评价指标SSIM、FSIM和PSNR值分别达到了0.756、0.595和...     

浅谈多源多分辨率遥感数据整合

本文以ArcGlobe为平台,表现江西省的多源多分辨率遥感数据对江西省现有遥感数据的整理分析,提取出所需区域的最新遥感影像资料,补充制作缺失的遥感数据,将各传感器源的影像模拟为近自然真彩色影像,解决影像间的几何差异和色彩差异问题,对影像数据进行整合,建设2.5m-15m分辨率的省级影像库和0.2m-1m分辨率的设区市影像库,同时对影像数据的查询方法和管理方法进行探讨和研究。     

基于高分辨率遥感影像的道路网络提取算法研究

作为遥感信息分析领域的重要工作之一,高分辨率遥感影像道路提取对于地理信息建库、城市建设规划、城市地形分析与三维表达等方面具有重要的研究意义。本文提出了多种改进算法组成的遥感影像道路网络提取方法,首先使用超像素分割(Simple Linear Iterative Clustering, SLIC)算法对高分辨率遥感影像进行分割处理并使用改进K-means算法对分割后影像进行分类;其次根据绿色植被指数(Green Vegetation Index, CVI)值滤除非人工区域并使用OTSU算法分割提取得到初始道路网络;最后对提取道路网络进行优化处理得到精细化道路网络。使用广州市某地高分辨遥感影像对本文提取算法进行验证,结果表明,本文算法能够有效地提取道路信息,提高道路网络提取精度。     

基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法

鉴于多源遥感影像融合受现有分辨率的限制,结合稀疏表示理论,提出了一种基于字典学习的遥感影像超分辨率融合方法,可将多光谱影像的空间分辨率提升到全色影像空间分辨率的1倍或2倍。在遥感影像融合框架下,首先建立学习字典,利用冗余字典对影像稀疏表示,重构超分辨率;然后采用Gram-Schmidt(GS)光谱锐化法,融合得到超分辨率多光谱影像。利用QuickBird数据对提出的方法进行3个实验,结果都表明本文方法相对传统融合方法、传统超分辨率方法和其他字典学习方案具有一定优势,适用于遥感影像超分辨率融合,可为多源遥感影像融合的超分辨率问题提供1种可行的解决方案,而且对其他融合方法也有借鉴意义。     

智能优化学习的高空间分辨率遥感影像语义分割

高空间分辨率遥感影像正被广泛应用,而传统分类算法在高分遥感影像上的精度和效率较差,深度学习语义分割算法在实际分类中泛化性较差.为了适应大范围高分遥感影像的特点,提出了一种基于U-Net网络的模拟退火超参数优化与深度可分离卷积语义分割模型.首先在U-Net网络基础上使用了深度可分离卷积模块来进行特征提取,在保持高效性的同...     

高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割法

传统模糊C均值聚类在影像分割中只考虑影像的灰度特征,导致该算法用于高空间分辨率遥感影像分割时分割结果不理想。针对该问题,本文提出了一种高分辨率遥感影像超像素的模糊聚类分割方法。该方法首先利用分水岭变换算法产生多个超像素子区域;然后比较各个子区域间光谱特征的相似性;最后利用融合光谱特征的模糊C均值聚类对这些超像素子区域进行合并。试验选用4组不同场景的遥感影像,采用定性和定量相结合的方法评价试验结果。试验结果表明,该方法有效提高了分割区域的分割精度,并取得了较好的分割视觉效果。     

面向对象的多尺度加权联合稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类

针对高空间分辨率遥感影像中的地物具有多尺度特性,以及各个尺度的对象特征对地物分类精度的影响具有较强的尺度效性,并结合面向对象影像分析方法和多尺度联合稀疏表示方法在高空间分辨率遥感影像分类中的各自优点,提出了一种面向对象的多尺度加权稀疏表示的高空间分辨率遥感影像分类算法。首先,采用多尺度分割算法获得多尺度分割结果并提取对象的多尺度特征;然后,根据影像对象的多尺度分割质量测度计算各尺度的对象权重,构建面向对象的多尺度加权联合稀疏表示模型;最后,采用2个国产GF-2高空间分辨率遥感数据集和1个高光谱-高空间分辨率航空遥感数据集（WashingtonD.C.数据）验证该算法的有效性。试验结果表明,与SVM、像素级稀疏表示、单尺度和多尺度对象级稀疏表示和深度学习等算法相比较,本文算法获得了较高的OA和Kappa分类精度,提高了各个尺度地物的分类精度,有效抑止了地物分类结果中的椒盐噪声现象,同时保持大尺度地物的区域性和小尺度地物的细节信息。     

国产高分卫星遥感影像融合方法比较与评价

选择适宜的融合方法有利于卫星遥感影像融合产品更好地服务于生产实践及科学研究。本文在总结现有影像像素级融合算法原理的基础上，选用Pansharp、Gram-Schmidt、HPF、Ehlers、Subtractive、Modified IHS、Brovey、PCA、NNDiffuse等多种常用的影像融合方法对国产高分影像的全色和多光谱数据进行了融合处理，并从定性和定量的角度对融合结果进行了详细评价，试图寻找适用于国产高分卫星遥感影像的最佳融合方法。结果表明：针对国产高分一号卫星遥感数据，超分辨率贝叶斯算法融合效果在视觉效果与影像质量定量评价指标中综合表现最佳；Gram-Schmidt、NNDiffuse、Subtractive和HPF融合结果地物边界最为清晰；Modified IHS、PCA、Brovey融合影像色彩失真较为明显；NNDiffuse在可见光波段表现较突出；Gram-Schmidt在近红外波段表现效果最佳。     

多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合法的研究

首先探讨了基于像素的多源遥感影像高频调制融合法，根据成像系统特性和Heisenberg测不准原理，设计的高斯滤波器对高分辨率影像滤波的方法是合理有效的。在研究BP神经网络的基础上，采用动量法和学习率自适应调整的策略，提高了BP神经网络学习算法收敛速度，并增强了算法的可靠性。提出并实现了多源遥感影像像素级融合分类与决策级分类融合两种分类方法，并进行了比较。采用Landsat TM3，4，5和航空SAR影像进行试验，结果表明两种分类方法是行之有效的，均适用于多源遥感影像分类。     

线性迭代聚类和主成分分析的遥感影像变化检测

针对像素级变化检测方法对高空间分辨率遥感影像进行变化检测时存在检测结果过于细碎、错检和漏检过多等问题,该文提出一种结合简单线性迭代聚类(SLIC)和主成分分析(PCA)的对象级遥感影像变化检测方法。该方法首先采用SLIC算法分别对两期遥感影像进行分割得到超像素并标记颜色;然后采用PCA法对分割标记图进行降维并采用差值运算方法对两期分割标记图进行处理得到差异图;最后采用OTSU法对差异图进行二值分割得到最终的变化检测结果。为了验证实验结果,选取两组多时相遥感影像作为实验数据。实验结果表明,该方法得到的变化检测精度分别达到95.96%和91.9%,是一种可行的变化检测方法。     

基于改进决策树算法的山区遥感影像变化检测方法

为了能够精准检测山区遥感影像变化,提出一种基于改进决策树算法的山区遥感影像变化检测方法。利用K-SVD算法始化处理过完备字典,采用带有噪声的山区遥感影像训练字典,通过学习获取的字典稀疏表示含噪山区遥感影像,得到每个小块影像的稀疏表示系数,平均处理小块影像,获得去噪后的山区遥感影像。采用邻域相关分析技术获取描述上下文信息的邻域相关影响,通过邻域像素间的相关性展开模板匹配得到匹配误差。同时根据方向梯度信息提取山区遥感影像的结构特征,将邻域相关影像、匹配误差和结构特征输入改进后的决策树算法,将其作为分类属性,检测出山区遥感影像变化,实现山区遥感影像变化检测。实验结果表明,所提方法可有效检测出山区遥感图像的变化,并且检测500个样本图像的时间仅为335.4 s,因此,该方法可以获取准确率更高且检测时间更短的山区遥感影像变化检测结果。     

基于多进制小波的SPOT全色影像和多光谱遥感影像融合

基于多进制小波理论,本文研究了ＳＰＯＴ全色影像与多光谱遥感影像数据融合的理论和方法,并在三进制情形,对１０ｍ分辨率ＳＰＯＴ影像和３０ｍ分辨率多光谱影像进行了实验,同时对实验结果进行了分析和讨论。理论和实验表明,基于多进制小波的遥感影像数据融合具有好的效果,并可用于广泛的研究领域。