图像调频处理探讨

提出了为调频加网的３种基本网格，并以像区网格为基础对图像进行调频处理。为了改善图像复制质量，使图像真正达到频率调制效果，又提出了与像区网格相应的调值矩阵和细节位置矩阵，通过它们的逻辑运算而获得调频图像。     

一种有效的基于灰度共生矩阵的图像检索方法

提出了一种基于广义图像灰度共生矩阵的图像检索方法。该方法首先将原图像作平滑处理得到平滑图像，然后将原图像和平滑图像组合得到广义图像灰度共生矩阵，提取该矩阵的统计特征量，最后将该统计量组成归一化向量用以检索。实验结果表明，本方法的效果要优于单纯的灰度共生矩阵法。     

基于矩阵相似度的InSAR图像配准方法研究

图像配准是干涉合成孔径雷达成像的关键技术之一,相关系数是InSAR图像配准的重要指标。本文在分析研究常见相似性度量的基础上,研究了相关系数与矩阵相似度度量之间的关系,研究发现,矩阵相似度度量可涵盖多种图像配准数值指标,且其表达形式精炼,几何意义明确,便于把握图像配准的机理。此外,本文提出了一种加权矩阵相似度度量,并通过仿真数据进行了验证。     

基于多时相卫星图像的稀土矿开发变化检测

利用研究区1999年ETM+和2005年SPOT图像对稀土矿区进行遥感变化检测。引入散点控制回归方法对图像进行辐射归一化处理,选用分类后对比检测法生成类别变化转移矩阵,确定了矿区面积增加的来源和新增矿区的分布范围,达到了预期效果。     

基于矩阵乘法的可压缩门限图像共享方案

基于矩阵乘法秘密共享思想,提出了一种新的可压缩的图像秘密共享方案.本方案利用可压缩矩阵乘法算法直接生成影子图像,有效地克服了秘密图像需进行置乱预处理的缺陷,并且方案的复杂度较低.本方案生成的影子图像仅为原秘密图像的1/t,有效地压缩了影子图像的尺寸.     

基本矩阵约束下的摄像机畸变校正及像主点确定

针对视觉测量系统中畸变校正过程烦琐、计算复杂等问题,提出了一种基于基本矩阵约束的镜头畸变自动校正及像主点坐标确定方法。基于对极几何的基本矩阵和一阶径向畸变模型构建了两视图同名点约束方程;为解决待求参数过多导致解不稳定的问题,采用分步求解策略分别求解基本矩阵及畸变参数和主点坐标,用RANSAC稳健估计方法求取基本矩阵,用迭代最小二乘优化求解畸变参数和主点坐标,两步交替进行。提出的算法仅使用两张图像即可获取径向畸变参数及主点坐标,可操作性强,且对噪声具有一定的鲁棒性,适用于自然场景图像的校正。     

网格运动统计算法的电力走廊图像拼接

针对电力巡线无人机拍摄输电线路图像具有视差、配准精度低、纹理复杂易出现特征集聚等问题,提出一种基于网格运动统计算法的输电线路拼接方法.首先使用加速"风"算法匹配特征并借助网格运动统计算法保留尽可能多的正确匹配点,然后借助自适应非极大值抑制算法均匀化特征点,再通过尽可能投影算法计算局部单应性矩阵,随后利用随机采样一致性算...     

非负矩阵分解在高光谱图像解混中的应用探讨

从线性混合模型与非负矩阼分解的定义出发,分析非负矩阵分解适用于高光谱图像解混的原因,总结近年来学者们提出的基于非负矩阵分解的光谱解混算法,并重点对SC-NMF、MVC-NMF、APS-NMF算法步骤进行介绍与分析,最后总结非负矩阵分解及其应用于混合像元分解所面临的问题.     

稀疏约束的MVC-NMF算法

高光谱图像中混合像元的存在直接影响基于遥感影像的地物识别精度,光谱解混算法可以有效地解决混合像元问题.最小体积限制的非负矩阵分解算法(MVC-NMF)不需要假定纯像元的存在;并且在自动提取端元的同时,能够获取每种端元所对应的丰度图;然而该方法并没有考虑丰度矩阵的稀疏特性.提出了将平滑L0模稀疏约束引入MVC-NMF算法中,用于进一步提高算法的精度.实验结果表明:改进后的算法在相同的实验环境条件下比MVC-NMF算法解混的精度更高.     

基于自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化算法

提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的监督分类训练样本的纯化方法。该方法首先利用遥感影像中像元的灰度信息在图像上局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，然后利用光谱匹配的思想对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。实验结果证明，通过手工选择样区的辅助，该算法能够自动有效地搜寻到最佳样区的位置，并对最佳样区进行纯化处理。原始遥感图像经过本文的样区纯化算法处理后，无论是目视判读效果，还是分类后混淆矩阵的统计及分类精度，均优于纯化处理前的分类结果，具有一定的实用价值。     

一种改进的APAP影像匹配算法

针对无人机影像匹配时易出现影像重影、透视失真和耗时较长等问题,本文提出了一种改进的APAP算法。该算法首先利用SIFT算法选取特征点,通过改进RANSAC算法去除误匹配点;然后根据APAP算法对影像进行网格划分,求每个网格的单应性矩阵,并对单应性矩阵进行线性化;最后根据线性化的单应性矩阵进行影像匹配,单应性矩阵的线性化不仅对影像匹配时产生的重影现象有较好的削弱作用,而且能减少非重叠区域的透视失真。试验结果表明,本文方法在匹配效率和匹配效果方面效果显著。     

利用矩阵光学方法分析单光栅自成像现象

本首次用矩阵光学理论，结合光栅衍射相干条件，推导出光栅自成像条件，用像的位移叠加观点解释了光栅自成像现象，并分别讨论在球面单色波和平面单色波照明下自成像的特点。     

多特征加权融合的高分SAR影像建筑区提取方法

机载SAR影像分辨率的不断提高使得图像纹理信息更加丰富,对地物分类和提取具有重要意义。针对建筑区的纹理特点,该文提出了一种综合统计和结构多特征加权融合的建筑区提取方法。分别采用经典的灰度共生矩阵方法提取统计纹理特征和采用变差函数方法提取结构纹理特征,并考虑方向信息;然后利用提出的巴士距离特征权值计算方法,将所选特征进行加权融合;利用K均值聚类算法对融合后的特征图像进行非监督分类,对分类图像进行后处理并提取外部轮廓。以国产机载P波段全极化SAR影像为数据源进行了实验,并对结果进行了定量分析,表明该方法能够高精度地有效提取高分辨率机载SAR影像中的建筑区。     

基于参叉像元和非均匀B样条曲面的遥感图像超分辨率重建

遥感图像之间的信息互补可以提高图像分辨率,但插值方法易使图像边界模糊、部分细节信息丢失。针对这一问题,提出一种基于参叉像元与非均匀B样条插值相结合的遥感图像超分辨率重建方法。利用经灰度匹配和亚像元级几何配准的2景低分辨率图像,通过参叉交错像元采样到原图像网格2倍的网格中;对于没有值的坐标处用三次B样条插值,插值时选用非均匀的节点参数化方法,曲面图像网格点由邻域36个已知像元组成;在求解待插值点参数值时引入平行线法和黄金分割法迭代寻找最优值,使插值更准确;最后对插值后的图像进行复原处理,重建可视效果更好的"高"分辨率图像。对实验图像的评价表明,用本文方法重建的图像在清晰度、信息量、信噪比和分辨率等方面均有较大的提高。     

利用矩阵光学方法分析单光栅自成像现象

本文首次用矩阵光学理论，结合光栅衍射相于条件，推导出光栅自成像条件，用像的位移叠加观点解释了光栅自成像现象，并分别讨论在球面单色波和平面单色波照明下自成像的特点。     

基于增强KAZE的航拍地图拼接方法

基于局部特征的航拍图像拼接算法,是一种比较常用的建立局部地区地图的方式。针对现有的基于局部特征的拼接算法鲁棒性差速度慢等缺点,本文提出一种基于增强KAZE的航拍地图拼接方法。首先建立APAP算法模型,然后利用奇异值分解建立鲁棒性更强的KAZE描述符进行匹配,随后根据匹配点解APAP模型得到网格单应性矩阵,最后以三张航拍图像为一组,以中间图像为目标形变图像分别与左右图像进行拼接,非重叠区域进行网格单适应矩阵高斯加权变换。实验表明,该方法不仅具有很强的鲁棒性,而且拼接速度快,对于多张航拍图像可以减小拼接误差。     

波浪波长和方向提取的图像纹理分析技术

传统的波浪波长和方向分析技术是谱分析。本文从海洋波浪图像直接作图像纹理分析,在图像的每一个处理窗口,以海浪图像灰度极值点大小、个数的分布和灰度共生矩阵为基础,构造了借以区分不同海浪波长和方向的纹理测度,实现提取海浪波长和方向信息。     

机载POS的航空影像自动校正的方法与实现

针对每次航空摄影有大批量的影像需要进行几何校正处理,分析了正射纠正算法的全过程,提出利用索引矩阵来进行图像整体运算,利用航空相机的内方位元素和POS系统所提供的外方位元素,用IDL编程开发了航空影像的全自动批处理正射校正的软件,并对其处理结果与ERDAS9.1的LPS所做出来的正射影像图进行比较。     

洪泽湖湿地纹理特征参数分析

应用纹理特征进行影像分类,关键在于纹理特征参数的确定。以洪泽湖湿地典型地区为研究对象,选择灰度共生矩阵进行纹理特征计算,探讨灰度共生矩阵窗口尺寸、移动步长、方向和纹理特征统计量对淡水湖泊湿地的区分能力;然后,利用纹理特征和地物光谱特征,结合决策树方法对研究区湿地及其他主要地类进行分类,并通过混淆矩阵进行精度评价。结果表明:研究区湿地分类中纹理特征的最佳窗口大小为3像元×3像元,方向为90°,步长为1个像元,纹理特征统计量组合为均值、熵和相关度;分类精度为83.24%,Kappa为0.788,其结果验证了纹理特征参数选择的科学性和合理性。     

全极化SAR数据反演桥面高度

根据高分辨率SAR图像上建筑区的影像特征, 提出了基于灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence Matrix, GLCM)纹理分析的建筑区提取方法, 该方法由初步定位和边界调整2个步骤组成, 均遵循特征计算、基于Bhattacharyya距离的特征选择和KNN分类流程, 所不同的是2个步骤中分别采用了逐块和逐点计算纹理特征的方式以兼顾纹理分析的效率和准确性。文中对不同SAR传感器获取的图像进行了实验。实验结果表明, 选用具有最大Bhattacharyya距离值的3或4个特征可以获得较好的初步定位结果, 建筑区的检测率超过80%, 虚警率低于10%;随着边界调整的进行, 检测到的建筑区边界逐渐接近于真实边界。实验结果验证了该算法的有效性。