遥感卫星影像K-SVD稀疏表示去噪

常规的去噪方法在去除遥感卫星影像噪声时,往往会造成影像模糊和空间分辨率下降。本文将稀疏表示理论应用于遥感卫星影像去噪,提出了一种改进算法,能够保留低频信息不变,仅对影像的高频信息进行稀疏重建。算法核心是按照是否能够从过完备字典中选择较少原子进行稀疏表示的原则来区分高频信息中的有效信息和噪声。通过3组实验对改进算法与传统去噪方法进行对比检测,实验结果表明,改进算法在去除噪声的同时,能较好地突出影像的边缘和细节信息。     

四元数火星快车立体测绘影像光束法平差

针对火星表面缺乏控制点数据、影像匹配难度大,使用传统欧拉角解算时收敛性难以保证的问题,该文提出基于四元数以及定向片模型的HRSC线阵影像光束法平差方法:基于SIFT特征提取算子并结合影像金字塔分层匹配策略设计连接点自动生成算法,并对火星表面多个地形区域进行了试验,结果表明:设计的连接点自动生成算法高效、实用,利用该方法可显著提高欧洲火星快车HRSC线阵影像的定位精度。     

机载激光测深去卷积信号提取方法的比较

为提高机载激光测深信号提取的精度,在测深波形数据处理中引入去卷积信号提取方法,即利用去卷积对波形进行预处理,再对去卷积后的波形实现峰值检测,以精确确定测深信号位置。通过定义性能评定指标对维纳滤波去卷积、非负最小二乘、理查德森-露西去卷积、盲源去卷积4种常用去卷积算法的信号复原能力进行对比分析,并对去卷积信号提取方法的信号检测能力进行验证。试验结果表明,理查德森-露西去卷积算法能够显著提高测深信号分辨率,且算法适应性强,成功率高;相比传统的峰值检测方法,去卷积信号提取方法具有更高的信号检测率、精度和更广的测深范围。     

一种适用于空间非合作目标的角点检测算法

随着在轨失效航天器数量不断增加,针对这类空间非合作目标的在轨服务需求日益迫切。由于在轨的非合作目标飞行器上无法布置合作标志器,通过提取非合作目标上的关键轮廓角点对其进行跟踪。本文针对空间非合作目标所具有的特性,传统Harris算子对运动非合作目标角点的检测中存在大量的伪角点,提出一种基于Canny边缘检测的Shi-Tomasi角点检测方法,即对影像先进行滤波、二值化及形态学处理,其次利用Canny边缘检测获得其轮廓后再进行Shi-Tomasi角点检测。实验结果表明,该算法能有效地解决深空中光照条件等因素造成的角点难以检测问题以及减少伪角点,对空间非合作目标的关键角点提取有较好地检测精度和准确性。     

线阵推扫式影像外定向的一种新算法

线阵推扫式影像外方位元素间的强相关性,导致法方程病态,外方位元素的最小二乘估计值误差较大.本文提出采用岭-压缩组合估计解决线阵列推扫式影像的外定向问题.该算法是综合岭估计和压缩估计的一种新有偏算法,它通过对最小二乘估计值的不同分量进行不同比例的压缩使估计值最优.文中采用10 m分辨率的SPOT 1全色影像和2.5 m分辨率的SPOT 5全色影像进行实验,并与商业遥感软件Erdas的实验结果进行比较.研究结果表明该算法能有效地克服线阵推扫式影像外方位元素间的相关性,定位精度较高,定向点精度在1个像素内,检查点精度在1.5个像素内,达到Erdas软件的定位精度.     

小波变换上升方案及其在图像融合中的应用

介绍了小波变换的上升方案,使用上升方案实现了CDF(Cohen-Daubechies-Feauwell)(2,2)双正交小波.与传统小波变换相比,基于上升方案的小波变换具有构造简单、运算方便的特点,而且可以根据实际需要构造新的小波.在传统小波图像融合算法的基础上,提出了更为通用的小波变换融合方法,在基于子带的融合过程中体现了高频信息的竞争以及低频信息的协同.这既考虑了如何克服因为待融合影像不同的成像方式带来的块效应,又能方便地根据用户需要改善影像融合质量.     

Radon变换在运动估计中的应用

根据Radon变换的性质，将投影理论引入运动参数估计中；通过试验证明，Radon变换能够在精度损失很小的前提下极大地提高运动参数估计的效率。     

影像超分辨率重建中的动态数据更新算法

提出了一种具备动态数据更新能力的影像超分辨率重建算法,该算法以Delaunay三角化为基础,利用Delaunay三角网的局部可更新性质,能在目标影像的数据源发生变化的情况下仅针对变化数据对重建结果直接进行更新,较好地解决了常规影像超分辨率重建算法复杂度高、适用模型单一、稳健性差和病态求逆等问题。试验证明,该算法重建效率高,适应性强,适用于影像超分辨率重建的快速处理。     

一种机载激光雷达海洋测深波形数据处理算法

双色机载激光雷达测深技术在海岸带水下地形测量方面具有明显的优势,测深数据的波形分解是其波形处理环节中的关键步骤。采用一种基于全局收敛LM(Levenberg Marquardt)算法的波形分解方法,通过综合分析近红外、浅水、深水通道的波形数据特点,设计了一种分层筛选策略并确定了合理的阈值,实现了水底和水面回波脉冲的准确检测。实测数据实验结果表明,该方法对实验区域获取的回波脉冲能够达到98%的有效检测率和87%的成功检测率。     

基于虚拟特征点的三维激光点云粗配准算法

在地面三维激光点云特征提取的过程中,由于三维点云数据采集仪器、采集方法及后期处理等因素影响,依靠传统的基于曲率、法线等几何特征及统计学算法提取出的点云特征数量较多且存在较大误差,若使用其直接作为特征点数据进行点云粗配准,很难提高点云粗配准的精度及速度。因此,本文在对点云数据实际空间分布结构分析的基础上,结合特征点提取算法、法向一致化算法、PCA（Principal Component Analysis）方法及特征点聚类等方法,提出了一种三维激光点云数据虚拟特征点拟合算法。该算法生成的虚拟特征点是由点云实际的特征点拟合得到,或是由位于被测物特征线上的特征点拟合生成的特征线计算得到,该虚拟特征点并不是扫描对象上实际存在的激光反射脚点。通过实验验证,虚拟特征点拟合算法可以较准确地拟合出由于设备及操作方法等原因而未被采集到的建筑物边角点数据,得到的虚拟特征点数据较实际特征点数据具有更少的数据量及更高的精度,使用拟合得到的虚拟特征点可以减少粗配准算法的计算量,提高粗配准算法的计算效率并能获得更精确及可靠的初始配准变换参数。