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NSWT模极大值的PSF估计

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF(Point Spread Function)的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT(Non-Subsampled Wavelet Transform)和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。     

基于NSWT模极大值的PSF估计

大气湍流扰动严重影响了空间目标的观测、成像和识别。在目标图像的重建过程中,对成像系统和大气条件先验知识的缺乏使PSF（Point Spread Function）的估计成为解决病态问题的重要内容。在NSWT（NonSubsampled Wavelet Transform）和Fried参数的理论基础上,根据不同尺度下小波变换模极大值和高斯点扩散函数方差的关系,结合Fried参数提出一种新的估计方法,即基于非抽取小波变换模极大值的PSF估计算法。实验结果证明,该估计算法是确实可行的,重建的PSF能够有效地改善因受大气湍流影响的图像解卷积的效果。     

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。     

高斯混合求积分卡尔曼滤波姿态估计算法

针对求积分卡尔曼滤波QKF(Quadrature Kalman Filter)在噪声先验特性不准确时引发的滤波缺陷问题,提出了一种基于高斯混合模型的QKF姿态估计算法GMQKF。该算法首先通过引入有限高斯分量来近似状态后验分布和噪声随机模型,在线估计时变方差;然后再采用稀疏网格和高斯-厄米特数值积分理论配置多维积分点,优化了高维滤波的计算量。仿真结果表明:在非高斯噪声环境和载体发生稳态突变情况下,GMQKF算法较传统QKF减少了对随机模型的依赖,增加了系统抗干扰能力,提高了稳定性,将其用于非高斯非线性姿态估计场合可以获得更好的精度,且计算量适中。     

非正态分布假设下的完好性阈值计算与分析

引入"概率包络"概念,从分析复杂多路径误差的概率分布入手,推导了两种非高斯分布的多路径误差概率分布模型,改进了两种基于污染正态分布的完好性阈值计算方法,并分别在伪距域和定位域对非高斯误差分布模型进行高斯概率包络分析,计算相应的均方差膨胀因子,从理论上体现了完好性阈值计算方法的严密性和有效性。仿真计算结果表明,两种改进的完好性阈值计算结果都能够对污染正态分布误差模型实现高斯概率包络,但第一种改进方法计算结果相对比较保守,第二种改进方法计算结果更加优化。     

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。     

一种结合射影运动模糊模型的Richardson-Lucy算法

现有的去运动模糊算法都是假设退化图像的模糊核是一个空间不变的点扩展函数PSF,但该模糊核却并不能准确描述整幅图像的退化。因此,本文针对相机抖动所造成的图像运动模糊而引入一个新的运动模糊模型———射影运动模糊模型,并对传统理查德森-露西算法进行扩展,得到基于该模型的射影运动理查德森-露西(PMRL)算法。试验证明,该模型和算法是有效的,可以显著提高复原图像的视觉效果。     

利用匀光匀色建立色彩一致性无缝DOM影像数据库的方法研究

针对建立大型无缝影像数据库的影像数据特点,深入分析单幅影像内部以及多幅影像之间光照不均匀的影响因素,提出基于高斯低通滤波的单幅影像匀光方法和基于Wallis滤波的多幅影像匀色方法,结合工程实践,探讨相应的匀光匀色处理的具体技术流程。实验表明,方法简单实用,具有较强的适用性,可以快速高效地获取大范围大场景无缝DOM影像数据,和传统的方法相比,较好地解决了色彩一致性问题。     

利用匀光匀色建立色彩一致性无缝DOM影像数据库的方法研究

针对建立大型无缝影像数据库的影像数据特点,深入分析单幅影像内部以及多幅影像之间光照不均匀的影响因素,提出基于高斯低通滤波的单幅影像匀光方法和基于Wallis滤波的多幅影像匀色方法,结合工程实践,探讨相应的匀光匀色处理的具体技术流程。实验表明,方法简单实用,具有较强的适用性,可以快速高效地获取大范围大场景无缝DOM影像数据,和传统的方法相比,较好地解决了色彩一致性问题。     

联合稀疏约束的双通道星载SAR图像重建

摘 要：针对提高星载SAR图像质量的问题,研究双通道星载SAR图像重建模型。由目标散射中心理论和后向散射特性分析,得出SAR图像具有稀疏特性,并且能够用确定性稀疏先验约束表达。将稀疏特性先验从单幅机载SAR图像处理问题中推广引入到两幅星载SAR图像重建问题中,提出基于散射中心稀疏和强散射梯度的双通道正则化重建模型,并采用椭圆抛物面模型估计重建中的降质矩阵,用双下降求解方法求解重建模型。并用Cosmo-SkyMed数据进行了实验验证。实验表明,该重建模型能够提高SAR图像的距离向和方位向分辨率,改善图像质量,提高解译能力。     

不受刀刃边缘倾角约束的遥感影像点扩散函数稳健计算方法

采用传统刀刃法提取PSF时,只有在刀刃边缘近似平行或垂直于采样方向情况下才能得到好的效果,这样限制了刀刃法提取PSF进行图像恢复的广泛应用。本文提出了一种稳健的基于倾斜刀刃的图像的PSF计算模型,不仅在提取理想刀刃状况下(与采样方向近似垂直或平行)与传统方法等价,而且对倾斜刀刃提取PSF进行图像恢复也能得到理想效果,所恢复的图像在峰值信噪比(PSNR),均方差测度(MSE)和信噪比(SNR)等方面,都要优于传统方法,利用任意倾角的刀刃边缘提取的PSF都可以基本达到理想刀刃所提取的PSF的效果,因而提高了刀刃法提取PSF进行图像恢复的鲁棒性和通用性。本文分别从理论和实践上论证了模型的有效性,并采用模拟实验数据和ADS40航空影像数据验证了方法的正确性。     

观测量非等权模型RAIM可用性算法研究

针对基于最小二乘残差估计的接收机自主完好性监测(RAIM)算法,结合伪距单点定位多采用观测量非等权模型,提出一种观测量非等权模型RAIM可用性算法,对实际计算具有借鉴意义。通过实测数据,分析了等权模型和非等权模型RAIM可用性算法对卫星几何分布的估计情况,验证了观测量非等权模型RAIM可用性算法的可行性。     

利用鱼眼相机对人群进行运动估计

人群运动估计是人群行为分析的重要步骤。特定场景的人群运动分析和监控,是维护公共安全和社会稳定的一个必要措施,也是视频监控领域的一个研究难点。利用鱼眼相机视场大、无视觉盲区的优点,提出了一种基于特征点光流的人群运动估计方法。首先,采用一种基于面积反馈机制的混合高斯背景差分方法,对原始视频图像进行预处理,并利用圆拟合的方法获取兴趣区域;其次,为了在保证准确描述人群目标的同时提高算法的实时性,提出一种基于边缘密度非均匀采样的人群特征点提取方法来描述运动的人群目标,并利用Lucas & Kanade光流法计算光流场;最后,为了解决远近人群的尺寸大小不一致的问题和鱼眼相机的畸变问题,采用鱼眼相机的透视加权模型,计算人群运动加权统计直方图,获取人群在鱼眼图像中的全局运动方向和速度。实验结果表明,针对密集的人群,该方法能有效、实时地估计人群的运动方向和速度,为人群行为分析提供有力的研究基础。     

结合Fourier域约束的多帧盲解卷积图像恢复算法

大气湍流严重限制了地对空光学系统的成像质量,自适应光学系统对大气湍流的补偿仅仅是部分的、有限的。当前的图像恢复技术对重建过程中的PSF施加的先验约束主要有非负性、归一化、支持域等空间域约束。这里对图像的Fourier频谱特性进行分析,将一种基于Fourier域的先验约束引入到多帧迭代盲解卷积算法中。实验结果表明,该算法可有效对模糊图像进行恢复,尤其是对强湍流观测下的重度模糊图像具有较好的恢复效果。     

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。     

条件生成对抗网络在遥感图像复原中的可行性

对于遥感图像中降质模糊的问题,经典的图像复原方法由于模糊函数难以估计等原因,复原效果较差。为了避免估计模糊函数带来的困难,通过深度学习的方法对图像进行去模糊,研究了基于条件生成对抗网络(conditional generative adversarial nets,CGAN)的图像复原方法。首先创建训练网络的训练库,然后设置网络训练的初始参数,该网络以对抗的方式来使生成模型和判别模型进行交替学习,通过不断学习降质图像和清晰图像之间的差异,并结合了对抗损失和感知损失来缩小两者之间的差异,实现图像复原。实验采用以GOPRO数据集为基础的混合模糊训练库来训练网络,并与其他方法进行了对比试验,结果表明,在图像细节和评价指标方面,CGAN具有较好的复原效果,保证了复原图像的细节信息和纹理信息,证明了该方法可以用于遥感图像的复原。     

基于分布模型差异的SAR变化检测

基于SAR图像的杂波统计特性,采用信息论中的交叉熵给出了一种提取多时相SAR图像差异的方法.采用瑞利分布函数作为SAR图像的分布模型,基于交叉熵导出了计算两幅SAR图像的差异因子;并采用恒虚警率(CFAR)的方法自动分割变化区域,取得了较好的结果.     

一种优化的基于倾斜刃边的点扩散函数重建方法

已有的倾斜刃边法受边缘亚像素定位精度、边缘扩散函数(ESF)样本质量及ESF曲线拟合方法的限制,点扩散函数(PSF)重建的稳定性和精度不高。为此,提出了一种优化的基于倾斜刃边的PSF估计方法,将梯度算子引入刃边直线拟合,对刃边边缘进行了高精度的亚像素位置修正;并采用基于移动窗口的ESF去噪及重采样方法精化ESF样本质量;最后通过高斯函数拟合得到稳健的PSF估计值。实验结果表明,改进算法的边缘直线拟合精度优化效果明显,且PSF重建精度较高,稳定性强。