多相机图像拼接匀色算法

多相机图像拼接中存在的亮度和色彩不均匀的现象严重影响着拼接图像的视觉效果。本文针对全景图像拼接过程中多幅图像之间的亮度和色彩差异问题,提出了一种多相机图像拼接匀色算法,该算法先从局部出发对单幅图像进行亮度调整,再从全局角度对待拼接图像进行颜色校正,最终获得亮度和色彩一致的全景图像。试验结果表明,该方法能较好地减少甚至消除拼接图像间的亮度和色彩差异,较好地改善全景图像的视觉效果。     

Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响

本文主要是探索Landsat TM数据不同辐射校正方法对土地覆盖遥感分类的影响。介绍了使用的3种不同辐射校正方法(ATCOR3、FLAASH以及查找表)和两种分类算法。在分类实验部分,根据样本的地理坐标在3景校正影像中分别采集训练样本并训练各自的分类器,并交叉用于其他辐射校正影像的土地覆盖遥感分类。实验结果表明:(1)用于分类器训练的样本采集自待分类影像时的分类精度明显高于采集自其他影像的分类精度;(2)3种辐射校正影像的分类结果存在差异,其中使用ATCOR3和FLAASH方法校正后影像的分类结果有更相近的精度;(3)辐射校正对分类类别的影响不同,其中对森林类型影响最大,对裸地等其他类别影响相对较小。     

批量遥感影像湖泊提取后的矢量拼接策略问题

目的 在遥感影像湖泊提取结果进行矢量化之后,需要对多景影像的湖泊提取矢量数据进行拼接并形成湖泊信息专题图,不同的拼接策略直接决定区域湖泊数据拼接的效率。结合湖泊提取结果的矢量数据拼接与专题图制作问题,在分析矢量数据拼接原理与过程的基础上,首先分析了两景矢量数据的拼接方法与最佳策略,重点研究了面向大区域多景矢量数据的拼接策略,提出了两种实用的高效矢量数据拼接方法,即基于任务队列与基于间隔选择的策略,分析了不同策略的特点与适用情况。实际应用中,可以根据实际情况进行选择,较大程度地提高矢量数据拼接的效率。     

颜色迁移在遥感影像匀色中的应用

颜色迁移是基于源图像和参考图像合成新图像的技术,合成的图像同时具有源图像的内容和参考图像的颜色。以资源三号和Ortho Vista官方的正射影像为实验数据,引入颜色迁移技术,解决遥感影像数据生产中颜色一致性的问题。将Reinhard颜色迁移算法与传统匀色方法进行对比分析,实验结果表明,Reinhard算法处理结果色彩分布均匀、稳定性更好、适用性更广。     

遥感信源色彩信号的提取与复现

提出遥感信源色彩信号的提取及复现理论,给出了可操作的技术路线,设计了提取与复现程序,用MODIS(中等分辨率航天成像光谱仪)数据提取并复现了色彩信号,生成了色彩信号图像。未进行大气校正的色彩信号图像等效于太空对地摄影,从图像可看出,地物被笼罩在瑞利散射形成的蓝色“云雾”下。经瑞利散射纠正后的色彩信号图像接近于地面真彩色摄影,非专业人员能根据地物颜色及阴影判读出常见地物。理论可用于遥感信源地面真彩色图像重建、色彩信号不完整信源彩色仿真、航天对地真彩色摄影、信源质量评价。     

多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强

提出一种基于小波降噪、多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强方法。该方法利用一种多尺度图像分割技术,将图像分割为若干子区域,在子区域之间进行亮度匹配和颜色传递,减少了颜色传递误差,再与采用软阈值方法的复数小波包降噪预处理相结合,来增强遥感图像的细节分辨能力。试验结果证明,基于图像分割和色彩传递相结合的方法,其参考彩色图像不需要与目标图像配准,只要特征、风格相近似,就可以对纹理结构相对较简单的全色遥感图像实现全自动的彩色化增强。彩色化的结果图像在美观程度及目标的可识别度上都有了明显增强。     

监督分类方法在图片资料专题信息提取中的应用研究

通常,遥感分类处理软件都用于遥感图像数据(如TM,SPOT等)的处理。在利用遥感分类软件(如ERDAS)对遥感图像数据进行监督分类(SupervisedClassification)时,通常采用最大似然法(MaximumLikelihood)作为平行六面体判别规则。而这种方法对于图片资料并不合适。对遥感图像处理软件ERDAS内置的3种分类判别规则进行比较,得出使用最小距离法(MinimumDis-tance)作为判别规则对于图片资料根据颜色分类有很好的效果。这种方法对于数据短缺情况下,利用分类图片资料的色彩特征提取专题信息有较好的通用性。与传统的图片交互数字化处理方法相比,该方法能在保证结果精度的前提下,大幅度减少手工勾绘的工作量。     

一种基于SVM多特征综合的图像分类方法

分别利用多通道Gabor滤波器和HSV颜色模型对图像进行特征提取,得到两种特征空间。用顺序向前浮点法搜索,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为评价指标进行特征选择,最后利用综合后的特征数据在SVM基础上实现图像的监督分类。上述方法提高了彩色纹理图像和遥感图像的分类正确率。实验表明,多特征融合的分类效果比单一特征要好。     

光谱特征扩展的时间序列Landsat数据地表覆盖分类

时间序列遥感影像常用于地表覆盖监测及其变化监测。然而,利用时序遥感数据—尤其是中分辨率遥感数据监测地表覆盖变化,其方法基本是先对多期影像分别进行监督分类然后对比分类结果。由于这种方法需要对每期遥感影像单独选择分类训练样本,而对于历史影像,常常难以获得可靠的样本数据。本文基于遥感数据定量化处理,尝试利用光谱特征扩展方法对时间序列Landsat数据进行分类:首先,结合一种新的大气校正方法和相对辐射归一化方法,对时间序列Landsat数据进行定量化处理,以消除各期影像之间的辐射差异,获得地表反射率数据。然后,论文选择一期易于获得分类训练样本的反射率数据作为"参考影像",并结合样本数据提取不同地表覆盖类型的光谱特征。最后,将"参考影像"中提取的地物光谱特征,扩展到所有时间序列反射率数据进行分类。论文利用青藏高原玛多地区的5景Landsat数据对本文的方法进行了验证,结果显示:基于光谱特征扩展的分类方法,可有效对定量化处理后的Landsat数据进行分类,分类总体精度为88.35%—94.25%,分类结果和传统的单景监督分类结果具有较好的一致性。此外,研究也发现,"参考影像"和待分类图像获取时间的季相差异会影响其分类的精度。     

县级耕地遥感动态监测方法研究

利用不同时相的TM数据，采用遥感数字图像处理技术，首先对TM图像进行几何精校正，然后在图像增强处理的基础上，分别采用图像复合分类、图像比值和分类结果数学运算3种方法实现耕地遥感动态监测。在耕地信息准确提取的前提下，分类结果数学运算不失为耕地监测的一种有效方法。     

自适应分块加权Wallis并行匀色

针对区域范围内多幅待镶嵌影像之间的色彩差异问题,提出一种基于GPU的分块加权Wallis并行匀色算法。首先,根据变异系数对影像自适应分块并利用双线性插值确定每一个像素的变换参数,利用加权Wallis变换消除影像间的色彩差异。然后,为了控制区域整体的匀色质量,利用Voronoi图和Dijkstra算法确定影像间的处理顺序。最后,利用GPU技术进行并行任务设计并从配置划分、存储器访问和指令吞吐量等方面进行优化,提高算法运算效率。实验结果表明,本文方法既能有效地消除影像间色彩差异,又能消除影像间的对比度差异。与CPU串行算法相比,GPU并行算法显著减少了计算时间,加速比最高达到60倍以上。     

基于遥感影像的土地利用变化检测

随着遥感科学技术的发展、各种遥感数据的累加以及遥感变化检测研究的深入,基于遥感影像的土地利用变化检测手段也日新月异。本文主要阐述利用不同的遥感影像处理方法对不同影像之间的土地利用变化进行检测,同时利用影像融合对比法、影像差值法、主成分分析法(PCA法),以及影像分类法等遥感影像处理方法,对同一地区前后不同时相的土地利用变化检测效果进行精度对比,并总结出不同检测方法在不同条件下的检测效果。     

基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测

由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。     

使用多尺度模糊融合的高分影像变化检测

为了提高高分辨率遥感影像变化检测的可靠性,提出了一种基于模糊综合评判的遥感影像变化检测方法.首先对两个时相的影像进行波段叠加,对多波段新影像进行多尺度分割;然后针对单一尺度上的对象,综合考虑两时相遥感影像对象的光谱特征和纹理特征,建立模糊综合评判模型,对各个对象内的像素是否发生变化进行隶属度计算;最后采用熵权法对影像各...     

基于相似度验证的自动变化探测研究

变化检测技术越来越多地应用于城市遥感分析和应用领域,但目前城市变化检测的研究主要基于中低空间分辨率的遥感数据,使用的方法也主要是像元直接比较法或者是分类后比较法。提出一种基于变化向量分析和相似度验证相结合的变化检测方法,应用高空间分辨率影像来快速实现城市建筑物、街道等目标的自动变化检测。并详细阐述了变化目标的提取以及验证的方法和过程,其结果真实地反映了地面目标的实际变化程度和类型。     

面向地震应急调查的遥感应用现状及趋势分析

地震是一种会造成人类生命财产重大损失的突发性自然灾害,震后第一时间启动应急响应并开展灾情的快速评估能有效地减轻地震灾害带来的破坏。空间对地观测技术为宏观性的地震应急与调查工作提供了便捷、经济的途径,随着空间对地观测技术与数据处理技术的不断发展,各国学者对遥感应急调查开展了大量深入的研究工作,相关研究成果已广泛地应用于地震应急的实际工作中。但是,遥感数据类型与处理技术的多样化也带来了应急信息的散乱,导致遥感快速应急响应系统性不强,使得应急服务不持续,一定程度上限制了遥感技术的效能;为此,针对现阶段遥感技术在地震应急调查中的应用情况,在总结地震应急调查常用遥感技术手段的基础上,分析了遥感快速应急响应面临的技术挑战,重点梳理了地震应急不同阶段对遥感数据及应急专题产品产出类型与时效性的现实需求,结合震后灾区影像数据的情况,系统地分析了光学、雷达、激光雷达遥感技术在地震应急调查应用中的技术现状与存在的问题。在实际地震应用案例分析的基础,总结剖析遥感应急工作存在的问题,并重点从海量数据快速处理、震害信息智能化提取、多源数据协同分析3个技术层面论述了遥感地震应急面临的核心困难,基于此,结合在轨数据实时、海量数据快速处理就灾情智能化识别的多技术联合、多源数据协同分析、发展敏捷卫星等几个方面论述了未来遥感技术在防震减灾中的发展趋势,以期推动遥感监测手段提供动态、实时、持续的空间信息应急服务能力,提高地震应急工作的快速响应、精细化与业务化应用能力。本文的研究可以为多源遥感技术在地震应急调查中的科研及业务应用提供很好的参考,更高效的发挥遥感技术在防震减灾工作中的应用能力与水平。     

面向对象的遥感变化检测研究

通过分析传统的遥感变化检测方法存在的问题,提出了面向对象的遥感变化检测方法。本文利用某地ETM+两个时相的遥感影像,将面向对象和传统变化检测方法进行定性定量的比较,从而得出面向对象的遥感变化检测方法的优势。该方法采用了基于相邻影像区域合并异质性最小的面向对象的多尺度分割方法和模糊分类的方法对变化检测图像进行处理,从而提高了变化检测结果的精度。最终得到较理想的实验分析结果。     

结合变化向量分析和直觉模糊聚类的遥感影像变化检测方法

针对多时相遥感影像变化检测存在数据不确定性、检测精度不高等问题，提出了一种结合变化向量分析（CVA）和直觉模糊C均值聚类算法（IFCM）的多时相遥感影像变化检测方法. 首先通过CVA构建两个时相遥感影像的差异影像；然后采用直觉模糊C均值聚类算法对差异影像进行聚类得出变化区域和未变化区域；最后对变化检测结果进行二值化处理并进行精度评价. 选取两个时相的高分一号遥感影像和Szada数据集影像作为实验数据. 实验结果表明，采用提出的方法可有效解决传统方法存在的数据不确定性问题，变化检测精度达到了95.92%和92.70%，是一种可行的遥感影像变化检测方法. 研究结果可用于森林动态变化监测、土地复垦利用规划变化分析以及灾损评估.      

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。     

顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取算法

遥感影像变化检测是全球变化研究的重要内容。基于两期遥感影像的变化检测方法存在数据条件要求苛刻、难以充分利用快速发展的多源遥感影像数据等问题。目前许多变化检测的参考数据中包含了一期分类矢量数据,矢量数据中往往包含了位置、形状、大小和类别属性等先验信息,充分利用这些先验信息将可提高变化检测精度。提取变化影像对象是结合矢量数据和遥感影像进行变化检测的核心步骤。本文提出了一种顾及纹理特征贡献度的变化影像对象提取方法。该方法利用矢量数据分割遥感影像,获取影像对象,计算影像对象纹理特征值。根据信息增益原理计算纹理特征参数的特征贡献度,选择特征参数。由贡献度指数大小确定纹理特征参数权重,计算影像对象与先验要素类别的相似度系数,提取变化影像对象。试验结果表明,基于纹理特征贡献度的特征参数选择,能有效地提高变化影像对象提取结果的精度。