反差一致性保持的影像匀光算法

不均匀光照现象是可见光航空航天遥感影像获取过程中常见的降质现象,会导致影像亮度分布不均匀和地物色调发生变化。现有的MASK匀光方法能够在一定程度上解决这类问题,但处理后的影像仍存在反差降低且亮度不均匀的现象。提出了一种基于Wallis滤波器的影像匀光改进算法,通过对影像的合理分块及自动统计标准均值和方差来实现单幅影像的匀光处理。实验表明,该方法可以在很好地保持整幅影像反差一致性的同时,获得更好的影像匀光处理效果。     

反差一致性改进的MASK匀光算法

航空影像中存在的不均匀光照现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题。现有的MASK匀光处理技术能够在一定程度上解决这类问题。但是经过MASK匀光处理后的图像存在反差不均匀现象,即原始图像中较暗区域经过匀光后明显地表现出反差较低,而亮的区域则反差较大。针对此不足,提出了一种基于反差一致性改进的MASK匀光算法。实验证明,该方法能够迅速提高暗区域反差,抑制亮区域反差,达到整体影像的反差一致性,获得更好的匀光效果。     

反差一致性改进的MASK匀光算法

航空影像中存在的不均匀光照现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题.现有的MASK匀光处理技术能够在一定程度上解决这类问题.但是经过MASK匀光处理后的图像存在反差不均匀现象,即原始图像中较暗区域经过匀光后明显地表现出反差较低,而亮的区域则反差较大.针对此不足,提出了一种基于反差一致性改进的MASK匀光算法.实验证明,该方法能够迅速提高暗区域反差,抑制亮区域反差,达到整体影像的反差一致性,获得更好的匀光效果.     

用于单幅影像匀光的Wallis算法

匀光处理是消除光学遥感影像中亮度和色彩分布不均匀现象的过程。经典的Wallis算法仅用于保持两幅或多幅影像间的色调和亮度一致性。这里提出了一种用于单幅影像匀光的Wallis算法,讨论了从待处理影像中选择校正标准的方法;同时利用以像点为中心的局部参数统计值代替分块参数值,有效地避免了"分块效应"。通过实验并与现有Retinex匀光算法进行比较,结果表明改进后的Wallis算法能够有效减小图像反差,取得更好的匀光效果。     

反差一致性保持的影像匀光算法

不均匀光照现象是可见光航空航天遥感影像获取过程中常见的降质现象,会导致影像亮度分布不均匀和地物色调发生变化.现有的MASK匀光方法能够在一定程度上解决这类问题,但处理后的影像仍存在反差降低且亮度不均匀的现象.提出了一种基于Wallis滤波器的影像匀光改进算法,通过对影像的合理分块及自动统计标准均值和方差来实现单幅影像的...     

基于距离权重的分块MASK匀光算法

匀光处理是遥感影像处理中十分重要的一个步骤,现有的MASK匀光算法对消除影像内部光照不均匀现象有较好的效果。但是,MASK算法仍具有一定的局限性,如高斯滤波器最佳尺寸的选择问题,匀光后影像依然存在反差分布不一致问题。针对这些问题,本文提出了一种基于距离权重的分块MASK匀光算法。通过实验,与传统MASK算法进行对比分析,证明本方法得到的结果影像质量更好,反差也趋于一致。     

大面阵CCD影像多通道不一致性消除算法

大面阵CCD多通道影像转移过程中,由于通道硬件的偏置和增益的不一致,将造成各通道影像的亮度和反差的微小差异,以致重建后的大面阵CCD影像出现条带效应。提出基于随机序列分析的模拟运动影像拼接算法,并将这种方法与基于影像直方图均衡化和影像直方图规定化的影像拼接算法进行比较。实验证明,基于随机序列分析的模拟运动影像拼接算法不仅能保持拼接后的影像整体一致性,而且能较好的消除拼接缝。该算法已经应用于我国第一台大面阵彩色CCD数字航测相机的影像预处理。     

基于APEX的遥感影像高分辨率重建

近年来对遥感影像的研究大多针对多幅影像进行处理,但由于满足多幅重建的影像获取困难且算法复杂,本文提出了一种基于APEX算法的新的遥感影像高分辨重建方法,这种方法可以利用单幅影像进行重建,减轻了数据的获取和处理难度。采用spot-5影像进行了重建实验,结果表明,该方法能够有效地提高遥感影像的分辨率,从而达到改善影像质量的目的。     

基于非线性MASK的遥感影像匀光算法

MASK匀光算法广泛应用于光学遥感图像增强领域,以消除影像的光照不均匀现象,但传统MASK匀光算法处理过的图像,存在反差不均匀现象,且易丢失原始影像的细节信息.针对传统MASK算法的不足,文章提出了一种基于局部统计特征的非线性MASK匀光算法,通过实际遥感图像实验,证明本文方法能在减小原始影像细节信息损失的前提下,消除光照不均匀的现象,且处理之后的图像反差得到增强,整体趋于一致,匀光效果较为理想.     

一种基于去混叠影像配准方法的POCS超分辨率序列图像重建

简要介绍超分辨率重建的原理和数学模型,采用一种新的超分辨率重建算法,这种算法通过去除低分辨率影像由于欠采样而产生的频率混叠部分以及频率中心的部分低频,来实现图像的精确配准;在计算旋转角度时,通过在图像中心建立极坐标系,求取设定角度精度范围内关于幅度谱的函数,将2维的相关函数转换成1维相关,大大提高计算效率;最后该算法采用POCS方法进行序列图像的高分辨率重建。实验仿真结果表明该算法具有良好的配准精度和超分辨率重建效果,具有良好的应用价值。     

DMCⅢ航空数码影像匀光算法研究

DMCⅢ航空数码相机采用了新型的面阵CMOS传感器代替了原来的CCD传感器,导致影像亮度不平衡,严重影响了后期的空三加密工作。Wallis匀光算法主要用于多幅影像间的差异调整,能够有效地解决DMCⅢ影像的质量问题。本文详细地阐述了DMCⅢ影像的Wallis匀光算法,并结合实例进行验证,匀光效果理想。     

彩色点云匀色的Wallis算法

通过可见光相机与三维激光扫描仪之间的精确标定,可以生成具有颜色信息的点云,在文物建模、移动测图、地下空间调查等领域具有广泛应用。点云的色彩质量依赖可见光相机的成像质量,受硬件水平、光照条件、拍摄参数等诸多因素干扰,经常出现偏暗、过曝、不均匀等现象,然而目前缺乏点云色彩匀色方法的研究。因此,本文将Wallis匀色算法从二维拓展到三维,利用模板影像的颜色信息,改善三维点云的色彩效果。实验证明,三维Wallis匀色算法可以有效改善点云的波段比例、亮度与对比度。     

积分型非线性平差模型及其在超分辨率图像重建中的应用

超分辨率图像重建过程就是对同一目标进行多次观测,获取多幅低分辨率影像,利用低分辨率影像求取目标的真实影像,即求取高分辨率影像的过程。这一过程与测绘领域中对同一对象进行观测,用测量平差求取对象最佳值的过程类似。本文尝试用测量平差的方法来解决超分辨率重建的问题。文中首先建立了超分辨率重建的积分型非线性平差模型,提出了用二次函数将平差模型中的积分函数参数化,用最小二乘平差方法求解。基于所提出的平差方法,制定了图像重建的具体策略。该方法可以定量分析成果的好坏,可以成功避免出现病态问题等。试验结果表明,相对于传统的超分辨率重建方法获得重建图像的视觉效果有较大的提高,而且其峰值信噪比及结构相似性指数也有很大的提高,因此方法可靠且可行。     

遥感影像亮度和反差分布不均匀性校正算法的效果比较

提出能同时消除亮度和反差分布不均匀现象的分块均值方差变换法, 重点对插值匀光法、MASK 匀光 法、同态滤波匀光法、Retinex 匀光法以及分块均值方差变换法的校正效果进行了实验比较。研究表明: 分块均值 方差变换法既能消除亮度分布不均匀现象, 又能消除反差分布不均匀现象, 而MASK 匀光法、插值匀光法、Retinex 匀光法只能解决亮度分布不均匀问题, 同态滤波匀光法仅能减弱亮度分布不均匀现象; 在匀光效果方面, 分块均 值方差变换法最好, MASK 匀光法次之, 插值匀光法紧随其后, 接下来是Re     

遥感影像变分Mask自适应匀光算法

针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。     

小波变换改进的MASK匀光算法

针对单幅遥感影像内部所产生的亮度不均匀现象, 提出了一种基于小波变换改进的MASK匀光算法。该方法在利用小波变换获得不均匀背景图像的过程中, 对小波系数进行了自适应非线性改进, 克服了直接利用分块取均值获取背景影像的不足, 试验表明该算法能够较好地解决单幅遥感图像中亮度不均匀的现象, 具有较强的实用性。     

基于改进迭代反投影算法的遥感影像超分辨率重建

针对单帧遥感影像进行超分辨率重建时,重建图像存在偏暗、纹理边缘不清晰等问题。在分析限制对比度直方图均衡化算法后,提出一种将上述算法与迭代反射投影算法相结合的改进方法。Matlab仿真实验结果表明,这种结合的算法既能提升图像对比度,其信息熵也优于传统的迭代反投影算法。