基于交比的单幅图像平面几何信息提取算法

提出并实现了基于交比这一射影变换不变量的单幅图像平面几何信息提取方法。该方法首先利用结构化场景中的平行、垂直等几何关系计算平面的灭点灭线;然后利用平面上已知长度的参考线段及灭点、灭线信息构建交比;最后依据待求线段与已知几何信息的位置关系计算待求线段的长度。对实验数据计算结果的精度分析验证了算法的正确性和可行性。     

基于DEM和图像仿真的单幅SAR图像无控制定位

单幅SAR图像定位是利用SAR图像获取目标位置信息的重要技术途径之一。针对无地面控制情况下的单幅SAR图像定位问题,设计了一种基于DEM和图像仿真的单幅SAR图像无控制定位方案。该方案通过DEM仿真SAR图像,并将实际SAR图像与仿真SAR图像进行匹配来提取控制点以完成定向参数解算,在DEM的支持下实现单幅SAR图像定位。采用机载SAR图像和SRTM DEM进行了无控制定位试验,统计了定位误差,验证了所设计方案的正确性和有效性。     

单幅图像空间化研究

研究单幅图像与2D地理空间数据的融合方法,可推动其在GIS中的深入应用。在阐述单幅图像空间化概念的基础上,提出了一种将单幅图像中的地平面映射至2D地图的空间化方法。首先,采集大量的单幅图像并基于决策树进行训练,分为地面和非地面两类,建立分类器;然后,基于近似水平的约束,选择摄像机中心坐标及方位角,实现图像中地面区域的坐标到地理空间坐标的转换。以大学校园拍摄的大量单幅图像为例,对该方法进行了验证,并分析了地平面空间化的精度和敏感性。结果表明,该方法对于主光轴近似水平或灭线位置估计较准确的图像的空间化效果较好,可为单幅图像在GIS中深入应用提供借鉴。     

单幅图像地理信息提取方法

针对单幅图像难以提取地理信息的问题,该文提出了一种基于场景结构或单一坐标值约束的地理信息提取方法。面向地形起伏不大或结构化场景,基于几何关系约束,该文设计了单幅图像地理信息提取的总体框架。分别针对结构化和非结构化场景,采用场景结构约束、图像EXIF信息等,实现了摄像机内参及部分外参的求解。基于该信息,通过单一坐标值约束,构建了单幅图像地理信息的提取方法。最后,在平面或垂面约束下,对室内外地理场景进行了二、三维地理信息提取实验。结果表明,该方法能够将单幅图像中的特征点、线或面转换为地理空间数据。     

单幅图像几何量测研究进展

为进一步促进单幅图像几何量测理论和技术的研究深化,拓展其应用领域,对近十年来单幅图像几何量测技术和方法进行了分析和总结。首先总结提炼了单幅图像几何量测的基本原理,即直接几何量测和间接几何量测,论述了各自的数学背景;在此原理下,将单幅图像几何量测方法分为基于单应的量测方法和基于几何关系的量测方法,并对各类算法的原理、约束条件、求解方法进行了详细讨论,阐明了算法的优缺点。     

包含圆形的单幅图像距离量测

提出了两种基于圆形的单幅图像平面几何量测方法。第一种算法首先计算出与待测对象平行的直径,然后获得圆形所在平面上任意两点之间的距离。受待测线段位置、方向等影响,量测结果的精度各向差异大。第二种算法首先求取圆形的外接正方形,将问题转化为包含正方形的平面距离量测。模拟图像与真实图像的测试结果表明,第二种算法的量测精度更具有稳定性。     

基于EM算法和单幅雷达图像阴影的控制点坡度校正

对在我国现有的条件下进行控制点坡度校正的必要性进行了阐述,并分析了EM算法。根据EM算法以及基于区域增长的余弦散射模型建立了控制点坡度校正模型,并用河北省张北地区的雷达影像进行了实验,取得了较高的精度初值。     

基于平面基准深度图像建模的研究

散乱数据的TIN模型构建,存在数据量大、构网复杂、存储不便、内存消耗大等缺点。本文提出一种快速判断点在不规则多边形区域内的方法和快速提取点云边界的方法,继而提出一种基于平面基准的深度图像建模方法。该方法能够实现有效的快速构网、减少数据存储量、几何纹理清晰、纹理贴图方便、可进行多分辨率LOD(level of detail)表达等优点。     

利用直线特征进行单幅图像畸变校正方法

针对传统镜头畸变校正方法较少,并考虑畸变中心带来的不利影响,提出了一种基于单幅图像直线特征的畸变校正方法,且能够同步地估计畸变系数和畸变中心。在单幅图像中建立单参数划分模型,深入分析了空间直线与畸变后直线的几何关系,证明了空间三维直线经镜头畸变后,在二维平面形成圆弧,并且从该圆弧圆心为圆心的同心圆上的某点即是畸变中心,进而基于圆拟合方法对畸变参数进行估计。与已有方法相比,该方法考虑了畸变中心的影响,并且直接使用畸变点进行畸变参数估计,因此,具有更高的校正精度和更强的鲁棒性。实验中,首先对拟合图像进行实验,针对不同噪声、不同畸变系数对各种算法展开了三组仿真实验,结果表明,利用列文伯格马夸尔特(Levenberg-Marquardt,LM)算法进行圆拟合和畸变参数估计的方法性能表现良好。展开对真实黑白棋盘的畸变校正实验,运用三种算法对棋盘中13条直线进行畸变校正后的测量,表明LM算法要明显优于其他两种算法,有着良好的畸变校正效果。最后对真实场景的图片进行测试,取得了较为理想的畸变校正结果。     

基于主动深度学习的极化SAR图像分类

针对极化SAR图像在监督分类时存在人工标注样本费时费力以及浅层结构学习算法的表达能力有限等问题,提出一种基于主动深度学习的极化SAR图像分类方法。首先,对测量数据进行多种极化特征提取,以便完整地描述图像信息;在此基础上,通过自动编码器对大量无标记样本进行非监督学习,提取更具可分性和不变性的深层特征;然后,利用少量标记样本训练分类器,并与自动编码器连接,以监督学习的方式微调整个网络;最后,通过主动学习,选择对当前分类器最有价值的样本(分类模糊度最大的样本)进行人工标记,并加入到训练样本中,重新训练分类器和微调网络。对RADARSAT-2和EMISAR极化SAR影像进行不同分类的实验结果表明,该方法能在更少人工标记的样本下获得较高的分类精度。     

基于深度卷积神经网络的遥感图像船只识别

根据遥感图像的特点,针对海面目标难以准确识别的问题,提出了一种基于深度卷积神经网络的船只识别方法.首先利用分类网络进行图像的预分类,然后在分类结果的基础上,构成双通道的识别体制,识别网络采用Faster R-CNN.针对受云雾遮挡的船只识别问题,利用改进的深度卷积神经网络结构开展网络训练与调优,处理结果的F1-Scor...     

一种基于投影变换的深度图像生成算法

深度图像的表示是实现三维目标识别、配准等工作的前提。针对地面三维激光扫描得到的点云数据,提出一种基于投影变换的深度图像生成算法。采用投影变换将三维点沿观察坐标系的法向量投影到观察平面上,使投影向量和观察平面垂直,这样观察点和观察平面间的距离就不会影响物体的投影大小和形状,有效避免了"失真"现象的发生。利用灰度图像生成深度图像,使用方案对地面激光扫描系统获取的建筑物实验数据进行具体处理。结果表明,文中基于投影变换的图像生成方法更能直观地反映建筑物表面的几何分布特征,为后续特征的提取奠定基础。     

面向单幅遥感图像的生成对抗网络超分辨率重建

利用低分辨率图像生成高分辨率图像的过程称为图像超分辨率,目的是得到一张清晰的影像.随着人工智能的蓬勃发展,在遥感、辅助文本识别等诸多领域,图像超分辨率的应用愈加广泛.本文利用生成对抗网络的深度学习模型进行单图像超分重建,SRGAN模型相较于传统方法,提出了新的感知损失函数,由对抗损失和内容损失组成.对抗损失通过训练判别...     

单幅干涉图像提取震间形变场模拟研究

针对活动断层震间InSAR形变场提取中存在SAR观测数据不足、轨道误差难以合理去除的问题,该文进行了利用单幅InSAR图像提取震间形变场的模拟研究:考虑到InSAR图像中轨道误差和震间形变场的空间分布特征,利用一次多项式模型和深部滑动模型模拟了100组叠加的InSAR形变场;然后采用直接恢复震间形变场、先分离轨道误差再恢复震间形变场、一步法分离轨道误差与恢复震间形变场3种方法对模拟的震间形变场进行了恢复实验。结果表明,基于单幅InSAR图像,利用一步法能够较为准确地恢复震间形变场。     

基于深度图像的司母戊鼎三维重构及其应用

目前利用三维激光扫描技术获得点云数据来建立文物虚拟三维模型已凸显出极大优势,为了解决传统三角网建模中计算复杂、数据量大、运算时间长等问题,本文提出利用建立深度图像模型的手段来重建文物三维模型。以司母戊鼎为例,通过对点云数据分割、单个深度图像模型建立、纹理映射、模型合并等关键步骤的研究,总结出一套适用于文物三维彩色精细模型构建的工艺流程,并列举了三维彩色精细模型在文物研究与修复方面的应用。     

基于噪声分布特征的干涉图像滤波新方法

干涉图像滤波一直是InSAR图像处理的关键步骤。针对经典滤波方法的不足,提出一种基于噪声分布模型的滤波新方法。该方法以干涉图像噪声分布模型为基础,首先对图像做噪声和有用信息判断,若判断为噪声进行滤除,否则保留信息。最后选取实际SAR数据进行滤波实验,与经典的滤波方法进行对比分析,并进行定量评价。实验结果表明,基于噪声分布模型的滤波方法,在去除残差点和边缘保持指数方面明显优于经典方法,在等效视数、相位标准差、斑点指数和平滑指数方面与经典方法相当。因此,本文提出的滤波方法在去除噪声的同时,最大程度的保持了图像信息的完整性,无疑是一种有效的新滤波方法。     

利用参考图像的遥感图像模糊估计与恢复

提出一种新的利用参考图像的模糊估计与恢复方法。同一场景不同时相的图像,由于拍摄条件的不同,清晰化程度也往往不同,将高质量的图像作为参考,为模糊估计和恢复提供先验知识,在Bayes统一的框架内进行快速PSF估计,然后使用总变分最小化方法进行恢复。通过真实遥感图像实验,结果表明所提出的方法可以有效地估计退化模糊、恢复未失真图像。     

基于深度图像的建筑物点云平面边界线提取算法

以地面三维激光扫描建筑物数据为对象,提出一种快速提取建筑物平面边界线算法。将点云数据先进行目标分割,然后转化为二维的深度图像,探测深度图像的边界,利用深度值与点云坐标的对应关系提取建筑物点云边界线。通过实际数据的实验,验证了算法的可行性。     

基于地统计的江苏省人口分布的最优估计研究

为了寻求一种人口分布的最优估计模型,提高人口分布的拟合效果,文章以2000年第五次人口普查和2010年第六次人口普查数据为基础,以ArcGIS强大的空间分析功能为依托,采用不同的地统计分析模型对江苏省两次普查的人口密度数据进行探索性数据分析,并从中选择最优模型进行克里格插值。结果表明,两次普查间江苏省人口分布整体格局变化不大,但呈现出各地区的整体密度不断增大、空间分布"两极分化"、人口分布重心逐渐南移等特征。     

基于深度图像的小面元微分纠正方法研究

地面激光雷达数据和纹理影像结合的应用越来越广泛,如文物保护领域、虚拟现实、城市建设及智慧城市等,这些领域都需要建立三维模型。地面激光雷达技术能快速、精确地获取丰富的建筑物三维点云信息并存储到计算机中,结合高分辨率影像的纹理信息,可满足具有真实感三维模型的重建需求,但在地面激光雷达数据和纹理影像结合生成彩色三维模型的过程中,纹理映射时,以影像为单位进行分块映射,相邻纹理分块之间会产生几何接缝现象,导致映射后的模型真实感程度降低。针对几何接缝问题,本文提出了基于深度图像的小面元微分纠正方法。