保持主分量变换结果信息的量化方法

从主分量变换后图像信息保持的角度出发,充分分析了变换结果存储导致信息丢失的原因;同时以直接线性变换为基础,提出了另外两种新的对主分量变换结果进行量化的方法;并对这3种方法进行了充分的比较,文中最后以信息熵为指标评价了3种方法的优劣.     

一种基于高通滤波的主成分分析影像融合方法

针对主成分分析(PCA)变换影像融合过程中变量降维信息损失较多的问题,提出了一种基于高通滤波的主成分分析(PCA)变换融合方法。该方法首先对高分辨率影像在高通滤波模块上进行卷积运算,然后将滤波过后的影像与主成分变换后的第一主分量进行直方图匹配和加权平均运算;最后用直方图匹配过的高分辨率影像代替第一主分量与其他分量经K-L逆变换得到融合结果。选取北京二号卫星影像进行试验,通过将PCA变换和HPF融合结果进行对比评价,结果表明了该方法很好地提高了影像的空间细节信息与光谱保持能力,实验结果将为后续高分系列卫星影像处理提供支持。     

遥感植被指数对多时相AVHRR数据主成分分析的影响

对中国全年36个旬NOAA－AVHRR的1km覆盖数据进行两步处理：分别采用比值植被指数RVI、归一化植被指数NDVI、土壤调整植被指数SAVI和修改型土壤调整植被指数MSAVI最大值合成方法从每3旬数据合成每月数据；对每一种处理后的原始数据计算四种植被指数，并对这16种数据进行了主成分变换，分析不同处理方式对主分量积累方差和各主分量所分映生物学规律的影响。     

基于正交变换的多通道遥感影像变化检测

针对多时相多通道遥感影像的变化检测问题，引入了多元统计中的典型相关分析方法，对遥感影像进行典型变换，并采用最小噪声比率变换对典型变换结果作后处理，得到差异影像，初步解决了将变化信息集中到少数分量中的问题。实验证实了该方法的有效性，并与主成分分析方法进行了比较。     

基于像元的遥感影像融合方法的比较

阐述了融合TM和航片数字化影像的HIS变换、主分量分析和高通滤波三种方法，并定性和定量地比较了三种方法融合的影像。结果表明：HIS方法导致影像数据的光谱特性变化最大；主分量分析法居中；高通滤波法导致光谱特性变化最小。     

基于像元的遥感影融合方法的比较

阐述了融合ＴＭ和航片数字化影像的ＨＩＳ变换、主分量分析和高通滤波三种方法，并定性和定量地比较了三种方法融合的影像。结果表明：ＨＩＳ方法导致影像数据的光谱特性变化最大；主分量分析法居中；高通滤波法导致光谱特性变化最小。     

主分量变换在油气异常信息提取中的作用

本文介绍了机载细分红外图像增强油气信息的计算机图像处理方法和主分量变换对提取油气信息的作用以及处理后的结果。     

小波变换在高光谱决策树分类中的应用研究

近几年来，离散小波变换在遥感图像压缩、消噪和融合中得到了广泛的应用。利用航空飞行的高光谱图像数据，先后进行了主成分分析及10种小波变换，并应用分类回归树对其进行分类处理。将小波变换的分类结果与主成分分析的结果及不同的小波变换方法之间进行了对比。结果表明，在样本数相同的条件下，小波变换的分类精度均高于主成分分析，其中Haar小波的分类精度最高；小波变换后的分类对样本数量的要求要小于主成分分析。在样本数足够的情况下，主成分分析数据压缩率要高于小波变换。但小波变换在压缩的情况下，仍保留了原光谱的大部分信息。而主成分分析只保留了原图像的方差而无法保留波形。     

IKONOS数据在土地利用动态监测中的应用方法研究

对高分辨率 (1m)的多光谱 IKONOS影像在土地利用变化动态监测中的应用方法进行了研究试验。通过对结果的分析和与其他常规方法结果的对比分析 ,提出了将多光谱 IKONOS影像和全色 SPOT影像叠加作主分量变换 ,然后选取适宜的特征分量进行假彩色合成的方法 ,来生成光谱特征变异影像以突出变化信息。该组合方法不仅能保持原有影像的丰富信息 ,而且可突出变化信息 ,充分展示了 IKONOS影像的巨大应用潜力。     

基于亮度相关矩的MODIS和SPOT影像融合研究

针对MODIS影像空间分辨率较低的问题，提出了一种基于亮度相关矩的多分辨率图像融合方法。该方法首先对SPOT影像进行小波分解，将MODIS影像构成的RGB颜色系统变换到IHS颜色系统；然后，根据强度分量和SPOT影像低频分量的均值和方差来定义图像亮度相关矩；最后，IHS逆变换和小波逆变换得到包含更多信息和有效特征的融合图像。试验结果证明该方法得到的融合图像在保留地物光谱信息和提高空间分辨率上都具有很好的效果。     

基于不同数据源的数字河网提取方法与空间分析

为了研究不同数据源提取数字河网的方法,本文从地形图、DEM和遥感影像三种不同来源的数据源,选取天水市麦积区颖川河为研究对象,通过采用对地形图的数字矢量化、Hc-DEM水文分析和遥感影像解译等不同方法分别提取数字化河网,并对提取结果进行空间分析。     

地球剖分网格的地形量化模型

针对目前地形量化方法中,量化承载网格层级受限,且量化数据组织管理复杂的问题,提出了一种基于地球剖分网格的四边形网格的地形量化模型。该模型以GeoSOT地球剖分网格为支撑,通过GeoSOT网格编码实现了多层地形量化数据的关联、检索,为矢量数据和规则格网数据的量化处理、组织与存储以及量化数据聚合问题提供了方法。     

Design of a neuro fuzzy model for image compression in wavelet domain

Image compression forms the backbone for several applications such as storage of images in a database, picture archiving, TV and facsimile transmission, and video conferencing. Compression of images involves taking advantage of the redundancy in the data present within an image. This work evaluates the performance of an image compression system based on fuzzy vector quantization, wavelet-based sub band decomposition and neural network. The vector quantization is often used when high compression ratios are required. The implementation consists of three steps: first, the image is decomposed into a set of sub bands with different resolutions corresponding to different frequency bands. Different quantization and coding schemes are used for different sub bands based on their statistical properties. In the second step, wavelet coefficients corresponding to the lowest frequency band are compressed by differential pulse code modulation (DPCM) and the coefficients corresponding to higher frequency bands are compressed using neural network. Finally, the result of the second step was used as input to fuzzy vector quantizer. Image quality was compared objectively using mean squared error and peak signal to noise ratio along with the visual appearance. The simulation results show clear performance improvement with respect to decoded picture quality when compared with other image compression techniques (Liu, 2005; Premaraju, 1996).     

点云信息提取研究进展和展望

点云是目前摄影测量、遥感、计算机视觉等多个领域广泛应用的数据源之一,而信息提取是点云处理、分析和应用的必经环节。为此,学术界已经提出了大量点云信息提取方法。本文从基元类型、提取特征、特征选择与分类器等3个视角概括了点云信息提取的相关研究现状,总结出点云信息提取存在的5个主要问题,点明了点云信息提取的6个主要发展趋势,并着重介绍了"融合多基元的点云信息提取范式"。     

基于遥感的龙海市水田专题信息提取方法研究

以Landsat-7ETM⁺图像为基本资料,采用人机交互式非监督分类法、最大似然法和谱间关系阈值法分别提取龙海市水田信息。研究表明,3种方法各有优缺点,后2种方法提取精度较高,其中,谱间关系阈值法在分析不同类型水体与其背景地物光谱特征差异的基础上,挖掘谱间结构,总结各地物相分离的规律,因此提取效果最好。     

高空间分辨率遥感影像最优分割结果自动确定方法EI北大核心CSCD

针对现有方法普遍存在不能充分顾及遥感影像多波段光谱信息,以及忽视遥感影像中地理要素的多尺度特性等问题,提出一种自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果的非监督评价方法。该方法基于信息熵生成光谱信息离散度,利用光谱信息离散度构建能表达分割对象内部光谱均质性指标和分割对象与其相邻分割对象间光谱异质性指标。基于构建的光谱均质性和光谱异质性指标,采用“粗估计+精确定”的策略,逐步得到一个多级优化后的影像最优分割结果。本文在3个不同下垫面影像区域进行试验。结果表明,该方法能有效地实现自动确定高空间分辨率遥感影像最优分割结果,与现有方法相比,本文方法确定出的影像最优分割结果质量更高,与参考分割结果更加贴近。     

小波变换块自适应量化算法压缩SAR原始数据

本文研究了如何使用基于小波变换的块自适应量化（WT-BAQ）算法压缩合成孔径雷达原始数据。结合一组实测SAR原始数据,进行了压缩和解压缩,并计算了数据域及图像域评价参数,给出了压缩算法最终所成的图像。并与块自适应量化（BAQ）、块自适应矢量量化（BAVQ）以及小波包变换块自适应量化（WPT-BAQ）方法进行了性能比较。实验表明,在相同比特率条件下,本文算法得到的数据域信噪比和图像域信噪比均比另外三种算法高。本文算法具有一定实用价值。最后文章给出了结论和将来进一步的工作。     

相位量化误差对导航模拟信号伪距生成精度的影响分析

导航信号模拟源器是接收机性能验证的重要技术手段,目前的研究多关注于高动态场景实现和伪距误差分析,对于静态伪距和恒定多普勒等高精度测量场景中的伪距精度少有分析。本文针对高精度测试场景,分析了相位量化误差的产生原因,推导了由此引起的伪距误差公式并给出了仿真验证。分析和仿真结果表明：相位累加字量化误差影响伪距稳定度。进位相位截断误差引起的相位抖动影响伪距零值测量结果,两种误差均不可忽略。为高精度卫星导航信号模拟器的设计提供了理论依据。     

基于小波理论的遥感图像高保真压缩方法研究

根据遥感图像局部相关性较弱、纹理复杂丰富的特点,提出了基于小波分析理论的自适应标量、矢量混合量化压缩方法。该方法根据遥感图像小波变换后高频子图的局部块纹理强弱将这些块划分为４类,对平坦块进行高倍压缩,对纹理块进行高保真压缩,使各块的恢复误差大致平衡。其主要特点是避免了矢量编码过程中的码书训练和码书搜索,因而时间性能好,并且对单幅图像的压缩比和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）优于ＪＰＥＧ方法。此方法与ＫＬ变换去波段相关技术相结合,应用于多波段遥感图像压缩领域,收到了良好的效果。     

一种低动态高抖动环境下的GPS/INS紧组合方法

针对低动态高抖动环境下,影响GPS/INS紧组合精度的重要因素——惯性测量单元(IMU)数据中的噪声,该文提出利用小波降噪方法分离IMU数据中的噪声和有用信号以提高GPS/INS紧组合的精度。首先对IMU数据进行小波分解后得到的高频系数进行阈值量化处理,然后将GPS观测数据与降噪后的IMU数据进行GPS/INS紧组合解算,最终得到载体的导航信息。实例结果表明,该方法可以大幅提升GPS/INS紧组合的精度和稳定可靠性。