基于Harr特征的快速输电线识别

野外采集的输电线图像边缘模糊,对比度差,空间域上存在随机分布的点和小块噪声。采用中值滤波方法,在不丢失图像边缘细节信息的前提下,用分段线性变换增强了图像边缘的对比度,提高了图像的亮度分辨力和空间分辨力。采用基于统计的Adaboost算法和Harr特征,完成了图像中符合地线特征的所有子区域的定位,并对离散的子区域集进行最小二乘法拟合,最终确定地线的实际位姿。以一组地线的手眼视觉图像为应用实例,验证了图像预处理及目标检测方法的有效性。     

超大视场太阳敏感器图像质心提取算法

太阳图像质心提取是利用太阳敏感器进行天文导航的关键技术之一,直接决定了太阳敏感器的观测精度。针对超大视场太阳敏感器非圆形太阳图像质心提取问题,首先提出像面椭圆拟合算法,较好地解决了椭圆及近似椭圆形太阳图像的质心提取问题,然后进一步提出了球面圆拟合算法。该算法根据相机的投影和畸变模型,将太阳图像的边缘点映射到物方空间,对物方空间的边缘点进行球面圆拟合,从而确定太阳质心位置。在估计球面圆拟合算法的精度时,需要将太阳质心位置映射回像面。理论上,球面圆拟合算法不再需要顾及太阳图像的形状,算法更为严谨。将椭圆拟合算法和球面圆拟合算法应用到实测的太阳图像质心提取中。结果表明,椭圆拟合算法更适合处理半视场角70°~80.3°的太阳图像,平均精度约为0.075pixels;球面圆拟合算法更适合处理半视场角大于80.3°的太阳图像,平均精度约为0.082pixels。     

保持空间分布特征的群点化简方法

群点目标隐含的空间结构化信息是空间分布分析、地图综合感兴趣的内容。对群点目标分布的信息内容区分为存在性、度量结构与拓扑结构，在Delaunay三角网及其对偶Voronoi图模型上对工量结构定义4个在量；分布范围、分布密度、分布中心及分布轴线，顾及视觉识别Gestalt邻近原则，运用三角形“剥皮”法，确立了非凸多边形所表达的群点分布范围，运用图像灰度表达群点分布密度并通过图像处理方法提取分布中心。建立了Voronoi图动态重建进行群点化简的方法，该方法通过边界点和内部点的分开处理，较好地保持了4个空间分布特征。     

苏州运河水质的TM分析

本文利用苏州地区陆地卫星TM数据和同期的地面水质监测资料建立了TM图像遥感水质模型,并将该模型应用于TM可见光彩色合成图像的分割处理,得到苏州地区水质空间分布图像。结合苏州运河水网的水文及水污染特征对遥感水质空间分布图像作了分析。结果表明TM数据真实地反映了苏州地区水质的空间分布规律,并得到当地环境监测部门的验证。     

IKONOS图像的线性回归波段拟合融合方法

讨论基于线性回归波段拟合的空间细节信息提取方法的可行性。首先通过全色与多光谱图像构造线性回归方程,根据全色图像的高频成分设置最小二乘求解的权系数,然后利用回归系数构造低分辨率的全色图像,提取空间细节信息,最后将空间细节注入多光谱图像中进行融合。通过IKONOS全色和多光谱图像的融合实验,比较了本文方法与基于光谱响应函数的方法,结果表明:采用本文方法提取的空间细节信息进行融合,能达到甚至超过基于光谱响应函数方法的融合质量;相对于与FastIHS融合方法,本文方法的融合质量也有较大的提高。     

利用高分辨率光学遥感图像检测震害损毁建筑物

地震发生后，利用高分辨率遥感图像进行建筑物损毁检测，有利于快速评估灾害损失。在分析损毁建筑物梯度分布的基础上，提出了一种利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法。首先用Prewitt算子提取图像梯度信息；然后对梯度图像进行局部空间统计，统计各建筑物屋顶内部梯度的空间相关性，得到初步损毁检测结果；最后，在先验知识的指导下进行极小值分析和阴影检测，进一步修正建筑物损毁检测结果。分别以玉树地震后的Quickbird卫星遥感图像和盈江地震后的光学航空图像为例进行实验，结果表明，利用梯度局部空间统计检测震害损毁建筑物的方法效果优于传统损毁检测方法，总体精度达到80%以上，能够有效检测损毁建筑物。     

高分辨率SAR图像杂波模型对比研究

本文针对高分辨率SAR图像的陆地场景,开展Normal分布、Rayleigh分布、LN分布、Weibull分布和Gamma分布模型的对比拟合实验。通过K-S法检验每种模型对不同SAR场景杂波数据的拟合精度,并通过Gamma Map滤波简单说明杂波模型在斑点噪声抑制方面的应用。结果表明,Gamma Map滤波效率高于其他的传统方法。     

用SAR与TM数字复合图像编制1:5万～1:10万解译地质图的优点及精度分析

ＳＡＲ与ＴＭ数字复合处理技术，能为地质解译及地质制图提供一份空间与波谱信息都比较丰富 的图像。复合图像的优点是：地物细节详尽，立体感强，图像上阴影又少，便于进行各种图像增 强处理和与其他地学资料对比分析、拟合。试验表明，除岩性解译能力较差外，其它地质体的解译能完全或基本满足中等（大）比例尺区域地质调查的要求。     

海底视像图像的灰度不均匀校正方法的研究

点光源照射的亮度不均匀使获得的海底视像图像的灰度分布极不均匀 ,给海底多金属结核矿物的颗粒自动识别、粒径测量、储量的计算带来误差。本文针对点光源照射的多金属结核海底视像图像 ,提出了 3种方法进行灰度不均匀校正 ,并作了比较。实验结果表明 ,统计原图灰度值的二维分布特性 ,用二阶三次多项式函数拟合此灰度分布 ,再逐像元进行灰度位伸的方法能更有效地消除点光源对海底视像图像灰度的影响。     

基于协克立金方法的遥感图像融合

 协克立金方法是一种多元最优无偏的线性估值方法，已被广泛应用于许多领域。本文将协克立金方法应用于遥感图像的融合中，并与经典的基于主成分分析方法的融合结果进行定性和定量比较和分析。首先，通过计算实验变异函数，进行变异函数理论模型拟合； 然后，运用3种不同协克立金方法对较低分辨率的多光谱图像和较高分辨率的全色图像进行融合。实验结果表明： 基于简单协克立金方法融合的图像空间分辨率最好； 普通协克立金方法融合的图像光谱保真性最好； 标准化的协克立金方法融合的效果介于两者之间。     

一种定量确定遥感融合图像空间分辨率的方法

提出了一种利用多分辨率图像模板库来定量确定遥感融合图像真实空间分辨率的方法。实验结果表明,该方法简单实用、易于实现。     

多源遥感影像数据的融合方法探讨

在分析和总结多源遥感影像数据融合的基础上,探讨了多源遥感影像数据融合的层次、模型、结构及其特点.归纳总结了多源遥感影像数据融合方法,目的是提高多光谱影像分辨率的同时保持色调不变,从另一个角度理解为在已知低分辨率多光谱影像和高分辨率全色影像的基础上,模拟生成高分辨率多光谱影像.本文介绍了遥感影像融合技术,系统阐述了几种常见的遥感影像融合方法及其应用.     

提高中巴卫星IR MSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法

介绍一种提高中巴资源卫星IRMSS图像空间分辨能力的光谱保真融合方法。通过计算低分辨率图像上每一个像元对应的高分辨率图像上一组子像元的平均亮度值及二者之差,将该差值与高分辨率图像上相应子像元亮度求和,形成新的图像。该图像具有高分辨率图像的空间细节,又具有低分辨率图像的光谱信息,从而实现融合图像信息保真。试验表明,光谱保真融合方法可以在不改变光谱信息的前提下提高IRMSS图像的空间分辨能力,是一种新的简单实用的数据处理方法。     

Multi-Feature Classification Approach for High Spatial Resolution Hyperspectral Images

High spatial resolution hyperspectral images not only contain abundant radiant and spectral information, but also display rich spatial information. In this paper, we propose a multi-feature high spatial resolution hyperspectral image classification approach based on the combination of spectral information and spatial information. Three features are derived from the original high spatial resolution hyperspectral image: the spectral features that are acquired from the auto subspace partition technique and the band index technique; the texture features that are obtained from GLCM analysis of the first principal component after principal component analysis is performed on the original image; and the spatial autocorrelation features that contain spatial band X and spatial band Y, with the grey level of spatial band X changing along columns and the grey level of spatial band Y changing along rows. The three features are subsequently combined together in Support Vector Machine to classify the high spatial resolution hyperspectral image. The experiments with a high spatial resolution hyperspectral image prove that the proposed multi-feature classification approach significantly increases classification accuracies.     

图像匹配的物体空间关系推理表达

物体空间关系指的是物体在欧氏空间中的邻近关系,根据图像中包含物体的邻近关系解决图像匹配的问题。本文首先基于对比机制训练物体块特征提取网络,构建物体块深度特征,该特征可以有效匹配不同图像中的相同物体块;其次,基于已有的先验图像数据推理表达图像中物体的空间邻近关系,构建场景物体空间邻近图;进而基于该空间邻近图计算场景图像对的空间邻近度,完成图像空间关系匹配。试验表明不匹配图像间的空间邻近度一般为0,而匹配图像间的空间邻近度一般大于0,本文空间关系匹配涉及多个物体间的相互关系,具有更强的稳健性,其匹配效果明显优于对比试验中的其他方法,可以高效稳定地完成图像匹配任务。     

DCT Based Pansharpening of Satellite Images Using Adaptive Linear Model

Remote sensing offers a wide variety of image data with different characteristics in terms of spatial and spectral resolutions. For optical sensor systems, imaging systems have a trade-off between high spatial and high spectral resolution, and no single system offers both. Hence, in the remote sensing application, an image with ‘greater quality’ often means higher spatial and higher spectral resolution. It is, therefore, necessary and very useful to merge images with higher spectral information and higher spatial information. Pansharpening combines spatial information from the high-resolution panchromatic image and color information from multispectral bands to create a high-resolution color image. Here we propose Discrete Cosine Transform (DCT) based pansharpening algorithm using Adaptive Linear model which preserves spectral information from Multispectral image and retains spatial resolution of Panchromatic image.     

基于稀疏表示和字典学习的全色与多光谱影像融合

Pansharpening方法通过融合多光谱影像的光谱信息和全色影像的空间细节信息来得到高分辨多光谱影像。然而传统的Pansharpening方法易导致产生光谱扭曲和空间信息丢失现象。受到影像稀疏表示超分重建理论启发,本文提出了一种新的基于稀疏表示和字典学习的Pansharpening方法。该方法以影像的高频特征作为训练样本,通过字典学习的方法来获取高低分辨率影像字典,使用正交匹配追踪算法求解出影像的稀疏表示系数,最终通过高分辨影像字典与稀疏系数相乘得到融合影像。实验结果表明:本文提出的方法能很好地保持遥感影像的光谱信息和空间细节信息。     

基于空间几何原理的空间前方交会改进算法

空间前方交会是摄影测量学重要的概念,通过空间前方交会可以确定待定点的物方空间坐标。在空间几何解析的基础上[1],根据摄站点、影像点、物方控制点坐标的空间几何关系计算像控点的空间坐标,然后求解待定点的像点空间坐标,从而在物方空间坐标系中进行空间后方交会计算。该方法表达形式直观,便捷实用,并通过实例验证该算法的有效性和正确性。     

Fusion of multispectral and panchromatic Satellite images using the curvelet transform

A useful technique in various applications of remote sensing involves the fusion of different types of satellite images, namely multispectral (MS) satellite images with a high spectral and low spatial resolution and panchromatic (Pan) satellite image with a low spectral and high spatial resolution. Recent studies show that wavelet-based image fusion provides high-quality spectral content in fused images. However, the results of most wavelet-based methods of image fusion have a spatial resolution that is less than that obtained via the Brovey, intensity-hue-saturation, and principal components analysis methods of image fusion. We introduce an improved method of image fusion which is based on the amelioration de la resolution spatiale par injection de structures (ARSIS) concept using the curvelet transform, because the curvelet transform represents edges better than wavelets. Because edges are fundamental in image representation, enhancing the edges is an effective means of enhancing spatial resolution. Curvelet-based image fusion has been used to merge a Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus Pan and MS image. The proposed method simultaneously provides richer information in the spatial and spectral domains.     

图像的空间频谱识别与分类

本文介绍一种光学－计算机混合处理系统对图像进行空间频谱分析的原理和方法。该系统的光学部分是一个夫琅和费衍射装置，它把光学图像转换成二维的傅立叶频谱，即空间频谱。计算机则负责频谱数据的采集与分析。鉴于遥感地质日视解译中区分岩类的主要识别指标是遥感图像的影纹特征，文中以岩石的遥感图像的空间频谱采样与特征提取，对空间频谱进行识别和分类为例，阐明利用衍射图样对图像进行识别的方法。