CCD相机中高空摆扫航摄数字图像的系统校正

随着数字相机技术的发展,以胶片为主体的机载航空平台逐步向数字化平台发展。本文结合国内最先进的CCD航空数码相机的应用,分析了CCD相机中高空摆扫航摄图像的成像过程、成像模型、图像几何形变与计算。在研究倾斜中心投影成像模型的基础上,提出带有飞行位移的列倾斜中心投影成像模型的系统校正方法,校正了由相机装机倾角和飞机飞行位移所导致的图像几何形变,并通过校正结果图像的拼接验证了系统校正的必要性和有效性。     

高分辨率光学遥感卫星宽幅成像技术发展浅析

幅宽是影响高分辨率光学遥感卫星应用的重要指标。本文分析了国际上高分辨率光学遥感卫星宽幅成像的主要途径,介绍了多CCD内视场拼接、多相机外视场拼接、敏捷成像、多星组网等主流宽幅成像方式及其数据处理的技术特点,同时分析了相机垂轨摆扫成像、大面阵相机敏捷拼幅成像等新型星载宽幅影像获取方式,有助于系统地了解高分辨率光学遥感卫星宽幅成像技术进展,对于展望其发展趋势具有一定的参考作用。     

基于暗原色先验去雾算法的研究与改进

在雾天情况下,室外采集到的图像易受到噪声干扰,质量降低,清晰度下降。在对常用的几种图像去雾方法的对比分析及研究的基础上,提出了改进的基于小波变换结合暗原色先验去雾的快速算法。通过小波分解可求出近似环境光,对环境光,大气光的估计,可对原图像进行复原。实验表明,改进的算法不但去雾效果明显,图像色彩丰富,而且可以有效地减少运行时间,提高运行速度。     

基于小波变换的SAR图像噪声滤除方法

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量,降低图像的可判读性。常用的空间自适应滤波方法在滤除噪声的同时,损失了图像中的大量边缘细节信息。介绍了一种基于小波变换的SAR图像噪声消除方法,充分考虑噪声的统计特征,并把小波变换与空间滤波两者有机结合起来。通过滤波实验与其它滤波方法的对比。表明此小波滤波方法能更有效地消除SAR图像中的斑点噪声,而且能有效地保持图像中的纹理细节和边缘信息．     

超轻型飞机低空数码遥感系统在汶川地震中的应用

介绍了以超轻型飞机为平台的数码遥感系统,利用4 K×5 K面阵CCD相机获取汶川大地震受灾区域低空大比例尺真彩色数字航空影像,具有高分辨率、高成像质量优势,可以弥补传统航空摄影技术的薄弱环节,对机场和天气条件的依赖性小,并有方便计算机管理、处理快速、低成本的特点,是低空小面积区域、应急测绘服务与保障的重要技术手段.该系统被广泛应用于受灾小城镇、村庄的影像快速获取,主要承担面向灾情调查正射影像图(DOM)生产和灾后重建1:2 000测图,成果质最良好,分辨率高,影像信息丰富,对灾情的判读更精确细致,可以查看到房屋倒塌,乃至砖瓦受损、桥梁损毁、道路坑陷等细节,同时也对泥石流、滑坡、堰塞湖等有清晰表现,可以满足灾害以及日常测绘需要.     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

多几何特征约束的单幅图像相机自标定方法

目前,图像获取设备及方式呈现多样化趋势,获取的图像数量、重叠度等不完全具备传统摄影测量方法应用的需求.若要获取图像中包含的丰富场景几何信息,就需要发展依赖图像刻画内容的相机自标定方法,建立起图像与现实场景之间的桥梁.故此,本文提出了利用单幅图像中几何约束条件的相机自标定方法,并顾及多个几何特征约束,根据方差合理地为其设...     

利用特征地物计算HJ-1卫星CCD波段间配准精度

自HJ-1双星成功发射后,两台设计原理完全相同的CCD相机分别搭载在HJ-1A、HJ-1B星上,其覆盖范围广、回访周期短,具有较高的空间分辨率和光谱分辨率。波段间的配准误差是评价影像质量的重要指标之一,也是传感器研发的一项重要参数。因此,对遥感多光谱影像进行波段间配准误差评价是十分必要的。本文以山东省东营市辛安水库库区为对象,提出了一种基于特征地物计算HJ-1卫星CCD波段间配准精度的算法。辛安水库形状独特,有多条条状水体和拦水坝且相互交叉排列。基于HJ-1 卫星CCD相机4个波段的水库影像,分别提取出水库在沿轨和跨轨方向的像元响应与像元位置的关系,利用响应曲线中的峰、谷位置,计算出同名特征点在不同波段图像中的位置。根据位置的差异,计算出HJ-1卫星CCD相机波段间配准在沿轨方向和跨轨方向的实际偏移量。从而实现对影像波段间配准精度的评价。     

基于先验HMRF的MAP分块超分重建方法

针对高光谱图像应用最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）超分重建后细节信息丢失严重问题,本文提出一种基于先验Huber马尔科夫随机场（Huber Markov Random Field, HMRF）模型的MAP分块超分辨率重建算法,以期提高图像超分重建质量。首先,利用主成分变换获取图像域的主要成分,在此基础上采用样条插值得到初始迭代图像;而后将初始图像域分为若干子块,在每个子块图像域上建立具有自适应阈值的HMRF模型,并结合子块图像域的保真项构建目标函数,采用梯度最快下降法求解此函数得到超分子块图像,将其重组,进而与插值后的次要成分图像相结合,最后应用主成分逆变换方法得到最终的高分辨率图像。为了验证本文算法的有效性与优越性,分别对模拟和真实图像采用本文方法和具有代表性的Tikhonov、总变分及传统HMRF模型超分重建方法进行实验对比,其中本文方法重建结果在峰值信噪比和结构相似性定量评价方面明显优于其他方法重建结果,在定性评价方面边缘结构及细节信息也更加明显,表明本文算法较为突出。     

基于点云去噪的球形标靶中心拟合研究

以球形标靶作为同名特征点进行点云数据配准时,若标靶附近有干扰物或扫描的标靶点云含有大量噪声,会对点云配准质量造成很大影响。针对目前点云配准对标靶自身噪声有所忽略的问题,分析球形标靶的特点,探讨小波阈值去噪方法的适用性,并对去噪小波基函数的选取进行实验,提出球形标靶点云离散噪声小波阈值去噪方法。实验表明,标靶自身点云的去噪不可忽视。分析结果表明,该方法能够更有效地滤除球面外围粗差噪声,单个球形标靶的中心位置拟合精度提高约0.8 mm,相较标靶球未经去噪的拼接结果,扫描物特征检查点的坐标拼接误差减小约5 mm,点云总体配准精度提升约20％,是一种有效的点云数据配准预处理方法。     

航测DCM影像常用融合方法对比分析

借助ENVI图像处理系统,分别应用色彩空间变换、比值变换、主成分变换法,对利用航测DCM相机获取的多光谱影像和全色光波段影像进行融合,并利用主观分析和定量比较的方法,分别从视觉角度和统计指标角度对比分析了3种方法融合图像的优缺点,认为色彩空间变换方法效果较好,为DCM高分影像的增强处理提供了依据。     

PERFORMANCE EVALUATION OF SEVERAL FUSION APPROACHES FOR CCD／SAR IMAGES

Several image fusion approaches for CCD/SAR images are studied and the performance evaluation of these fusion approaches is completed in this paper,Fistly,the preprocessing of CCD/SAR images before fusion is fulfilled,Then,the imager fusion methods including linear superposition,nonlinear operator method and multiresolution methods,of which the multiresolution methods include Laplacian pyramid ,ratio pyramied,contrast pyramid,gradient pyramid,morphological pyramid and discrete wavelet transform,are adopted to fuse two types of images ,Lastly,the four performance measures,standard deviation,entropy,cross entropy and spatial frequency,are calculated to compare the fusion results by different fusion approaches in this paper,Experimenteal results show that contrast pyramid,morphology pyramid and discrete wavelet transformation in multiresolution approaches are more suitalbe for CCD/SAR image fusion than other ones proposed in this paper and the objective preformance evaluations of CCD/SAR image fusion approaches are effective.     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。     

Preformance evaluation of several fusion approaches for CCD/SAR images

Several image fusion approaches for CCD/SAR images are studied and the performance evaluation of these fusion approaches is completed in this paper. Firstly, the preprocessing of CCD/SAR images before fusion is fulfilled. Then, the image fusion methods including linear superposition, nonlinear operator method and multiresolution methods, of which the multiresolution methods include Laplacian pyramid, ratio pyramid, contrast pyramid, gradient pyramid, morphological pyramid and discrete wavelet transform, are adopted to fuse two types of images. Lastly, the four performance measures, standard deviation, entropy, cross entropy and spatial frequency, are calculated to compare the fusion results by different fusion approaches in this paper. Experimental results show that contrast pyramid, morphology pyramid and discrete wavelet transformation in multiresolution approaches are more suitable for CCD/SAR image fusion than other ones proposed in this paper and the objective performance evalution of CCD/SAR image fusion approaches are effective. Foundation item: Under the auspices of Astronautical Innovation Fund of China. Biography: WANG Yan-li (1977 – ), female, a native of Xi’an City, Shaanxi Province, Ph. D. candidate of School of Automation Science and Electrical Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics, specialized in scene matching, image registration and fusion.     

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一种基于面阵摆扫式航空影像的特征匹配方法

特征匹配是面阵摆扫式航空影像处理的关键步骤,针对传统特征匹配方法在面阵摆扫式航空影像匹配时存在匹配点数量少,分布不匀均的问题,本文提出一种基于自适应亮度空间的特征匹配方法。首先根据影像POS（Postion Oriental System）信息求解待匹配影像间变换关系进行影像校正,在校正后的影像上构建自适应亮度空间,使用ORB算子和BEBLID算法在亮度空间上获取特征点和二进制特征描述符,然后基于汉明距离获取初始匹配点,使用RANSAC算法剔除粗差,最后将匹配点变换到原始影像上得到最终匹配结果。本文选取6组具有视角差异及亮度变化的面阵摆扫式航空影像进行实验,将本文算法与SIFT、SURF、ORB、ORB+BEBLID、ASIFT等匹配方法进行比较,结果表明：本文算法通过建立影像间变换关系,构建自适应亮度空间,使得算法提取的特征点数量增加1.5倍,获取匹配点数量是其他算法的3倍以上,且匹配点分布更加均匀,匹配效率高于其他算法,验证了本文算法在具有亮度变化及视角差异的面阵摆扫式航空影像上匹配的有效性。     

无人机倾斜影像自动检索及影像姿态恢复

无人机倾斜摄影测量颠覆了以往正射影像只能从垂直角度拍摄的局限,在三维建模中有广泛的前景。针对有些无人机倾斜影像数据无相机标定参数、无航带信息（无序）、无POS信息的现状,本文以计算机视觉中基于内容的影像检索方法与改进的渐进式SFM方法为基础,提出一种“三无”影像自动检索、空中三角测量及影像三维重建的方法。该方法首先通过提取的特征检索出相似影像并建立网络结构,然后将影像进行两两匹配增强对应关系并进行连接点的追踪,最后利用光束法平差方法对其进行平差,获取影像集的三维点云,提高大规模影像检索、影像匹配速度的同时,提高重建的精确性和鲁棒度。本文选取三组典型试验区大数据量倾斜影像数据进行试验,立体实测控制点中误差可以达到平面0.16m/高程0.18m,试验验证了方法的稳定性、可靠性和实用性。     

一种面向对象的像元级遥感图像分类方法

本文提出一种面向对象的像元级分类方法(混合模型),并将其与单纯的以像元和面向对象的两种方法同时应用于分辨率分别为30m和0.5m的环境星CCD数据和航空影像进行对比分析。分类结果中不同地物类别之间光谱可分性的大小,很大程度上可反映分类结果的可靠性。若地物类型之间的光谱差异大,说明分类方法能将光谱差异大的地物很好地划分,显示出较可靠的分类结果;相反,如果分类结果中地物类型光谱差异小,则反映分类方法不够可靠。鉴此,本文通过计算分类结果中不同类别所对应的原始遥感影像像元之间的J-M(Jeffries-Matusita Distance)距离来度量分类结果中地物之间的光谱可分性,并用J-M距离比较分析了3种图像分类方法对2种不同分辨率影像的分类结果中各个类别之间的光谱可分性的变化。分析结果表明,混合模型不但能够得到较连续的分类结果,同时能够保持分类结果中类别之间的可分性。本文对分类结果进行了精度验证,结果发现混合模型的分类精度较其他2种方法要高。2种不同分辨率的遥感影像分析结果得到相同的结论,表明该模型适用于中分辨率和高分辨率影像。