顾及空间与光谱差异的单幅遥感影像自适应云雾去除方法

光学遥感影像经常受到云雾的干扰而导致数据质量下降。在暗原色先验理论和云雾影像模型的基础上,提出了一种顾及空间和光谱差异的单幅遥感影像自适应云雾去除方法,较好地解决了传统暗原色先验在高亮地物校正过度和部分波段云雾校正不足的问题,有效地实现了影像云雾去除。首先通过高亮地物的光谱特征构建高亮地物判别指数,辅以密度分割对其进行提取分类,在此基础上引入自适应校正函数对该区域透射率进行修正;其次在对多幅云雾遥感影像实验分析的基础上,提出了符合大气散射机制的波段透射率校正系数,实现了波段间处理强度的自适应调整。实验结果表明,该方法能有效去除不同波段的云雾干扰,并避免高亮地物的过度校正,可取得较好的复原结果。     

城市级无人机影像匀色算法

无人机在获取影像时,受到天气、光照条件、相机传感器、主观人为等多种因素的影响,导致获取的影像内部或影像之间存在不同程度的亮度与色调分布不均匀,因此需要对无人机影像进行匀光匀色处理。本文提出了灰度值均值算法、基于相机响应函数的灰度值误差参数算法两种匀光匀色算法,并将其应用于镇江市实景三维数据建设无人机影像处理。试验结果表明,两种算法均能较好地去除色差,使色调过渡更缓和,可改善后期的实景三维整体效果,对城市级实景三维建设相关项目具有较好的借鉴作用。     

WorldView-3单景影像去云处理对比研究

针对云雾天获取的影像对比度低、地物细节模糊,严重影响影像后期处理的问题,该文基于WorldView-3(WV-3)遥感影像,通过薄云最优化变换(HOT)与点云算法相结合、暗通道两种方法去除或削减图像中云层信息,并采用相关系数、光谱扭曲度等参数定量评价两种方法的去云效果.结果显示,HOT与点云算法结合与暗通道两种方法均能对WV-3影像中云层信息进行去除,其中后者去云结果各波段的相关系数比前者去云结果平均高出6.9％,后者的光谱扭曲度比前者平均低出1.67％.因此暗通道去云方法要优于HOT与点云算法结合的去云方法.     

改进的暗原色卫星遥感影像去雾技术研究

受亚热带季风气候的影响,获取的福建省区域卫星遥感影像产品可能会出现云层或雾气覆盖遮挡的现象。提出了一种基于暗原色的卫星遥感影像增强处理技术。通过该技术可去除影像上的薄云或薄雾,以增强云雾遮挡部分的地物信息,提高卫星遥感影像的地物辨识能力。     

光学遥感影像DCM-HTM去雾算法研究

针对卫星遥感影像的雾区检测和校正问题,提出了一种暗通道图像DCM与雾厚度图像HTM结合的DCM-HTM遥感影像去雾算法。算法基于暗通道原理,采用mean-shift均值漂移滤波和直方图自动阈值来检测雾区域;同时通过不重叠窗口获取HTM;最后在检测出的雾区内实现去雾校正处理。实验结果表明,算法能较准确地检测出影像上的雾区域,能在影像正常区域不受影响的前提下,有针对性地对受雾影响区域进行校正,校正效果较整幅影像的去雾校正有较大改善。     

利用对应矩阵进行影像校正的误差分析

在三维城市建模中,模型纹理的表达旨在提供逼真的可视化效果,一般对纹理所反映的模型表面细节信息(如窗户、阳台等)的空间化置与尺度信息的准确性极少考虑.但纹理信息可以表达模型表面丰富的细节信息,可为三维城市模型系统提供更为广泛的应用(如公安、淌防).就利用对应矩阵进行倾斜影像校正的过程进行详细的误差分析,以评估校正后的纹理在模型表达时其信息的空间真实性和可口量测性,为实际应用过程中的三维模型表面信息分析提供参考.     

GF-1星WFV相机的快速大气校正

高分一号卫星(GF-1)WFV相机是中国新型高分辨率传感器,为了更好地进行定量应用,需完成高精度大气校正,但需要解决数量大,辅助数据不足等关键问题。针对WFV相机构建了快速大气校正模型,(1)采用交叉定标方法借助Landsat 8数据完成辐射定标;(2)从WFV相机的辅助数据出发,计算得到太阳天顶角、观测天顶角等辅助信息;(3)考虑不同海拔大气分子散射的不同,完成基于海拔数据的分子散射校正;(4)采用深蓝算法,从第一波段(蓝光)反演得到气溶胶信息;(5)计算每个像元的大气校正参数,进而获取地表反射率,完成大气校正。在此基础上,利用IDL语言建立相应的大气校正模块,以过境华北地区的3景WFV数据为例进行大气校正实验。结果表明,模型能够快速完成大气校正,并能较好的去除大气分子与气溶胶影响,较好地还原植被、裸土等典型地表类型的光谱反射曲线,校正后的NDVI更好地反映了各地物的特征。     

卫星影像的云雾检测及干扰去除

云雾检测及去除是光学遥感图像处理的难题。厚云雾因具高反射特性，可通过阈值的设定将其检测并去除； 薄云因混有地物 光谱特性而较难检测，需先对影像做相对辐射校正处理，再将影像由RGB转换成HIS彩色模型，并假设薄云雾的加入等于白色颜料的加 入，即仅改变光谱的亮度或饱和度值，色相并无改变，藉此，可用多时段方式检测。实践证明，在HIS系统中可简化薄云雾的检测准 则，大大提高自动化检测云雾的可能性。     

复杂环境下高分二号遥感影像的城市地表水体提取

水体指数可以抑制背景噪声和提高地表水体的可分性,已经广泛用于地表水体提取。传统FCM聚类算法考虑了地物的不确定性,但没有顾及地物的邻域空间信息,对背景异质性比较敏感。针对传统FCM聚类算法的不足,提出一种可变邻域的区域FCM聚类算法。由于复杂环境下高分二号(GF-2)遥感影像的城市地表水体具有复杂异质背景和不确定性的特点,本文利用水体指数和区域FCM聚类算法的优点,提出一种整合水体指数和区域FCM的城市地表水体自动提取算法,该算法主要步骤包括:(1)去除影像阴影后计算归一化差分水体指数NDWI(Normalized Difference Water Index);(2)区域FCM聚类算法;(3)整合水体指数和区域FCM聚类的城市地表水体自动提取算法。最后采用两景GF-2高分辨率遥感影像(广州和武汉)进行实验,验证了该算法的有效性,并与经典地表水体提取算法进行对比分析。实验结果表明:该算法具有较高的水体提取精度,城市地表水体边界既具有较好的区域完整性又保持了局部细节,同时对城市地表水体复杂背景噪声具有较好的抑制作用,有效减少传统FCM聚类算法的"胡椒盐"现象。     

用于单幅影像匀光的Wallis算法

匀光处理是消除光学遥感影像中亮度和色彩分布不均匀现象的过程。经典的Wallis算法仅用于保持两幅或多幅影像间的色调和亮度一致性。这里提出了一种用于单幅影像匀光的Wallis算法,讨论了从待处理影像中选择校正标准的方法;同时利用以像点为中心的局部参数统计值代替分块参数值,有效地避免了"分块效应"。通过实验并与现有Retinex匀光算法进行比较,结果表明改进后的Wallis算法能够有效减小图像反差,取得更好的匀光效果。     

具有图像内容保持特性的小波域可见水印

根据图像的噪声掩蔽性设计了一种小波域可见水印算法，并根据水印图像的纹理特征对算法作了进一步改进。在此基础上，提出了具有内容保持的嵌入策略及改进算法。实验结果表明，该算法在保证水印具有较好可见性的同时，载体图像内容得到了保持。     

基于空间约束的神经网络影像匹配

提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。     

基于背景匀质性双边滤波的SAR图像斑点噪声抑制算法

针对双边滤波在抑制SAR图像相干斑噪声的不足,本文提出了一种基于背景匀质性的改进双边滤波算法BH-IBF(Improved Bilateral Filtering algorithm based on Background Homogeneity),并将其应用于SAR 图像斑点噪声抑制.BH-IBF以传统双边滤波作为基...     

利用对象光谱与纹理实现高分辨率遥感影像云检测方法

针对高分辨率遥感影像云检测过程中合适的云检测光谱阈值难以确定及影像中类云地物对云检测精度影响的问题,提出一种基于对象光谱与纹理的高分辨率遥感影像云检测方法。首先,对影像进行直方图均衡化处理,根据均衡化影像直方图获得合适的影像云检测光谱阈值。其次,用简单线性迭代聚类算法对影像进行分割生成分割对象,以对象为处理单元,根据云检测光谱阈值和对象光谱属性对对象进行云检测过滤,获得初始云检结果。然后,求得直方图均衡化影像的纹理图,根据对象的纹理均值及角二阶矩对初始云检测结果提纯,消除类云地物对云检测精度的影响。最后对提纯云区域进行区域增长及膨胀处理,获得最终的影像云检测结果。定性对比试验和定量评价结果表明,本文方法可以获得良好的影像云检测结果。     

深度图像分割的城市区域倾斜影像密集匹配点云滤波算法

倾斜摄影测量作为一个新兴领域发展势头迅猛,在众多领域得到了广泛应用。但倾斜影像密集匹配点云处理技术研究却相对较少。倾斜影像密集匹配点云分布不均匀、表面粗糙,因而传统的激光扫描点云处理算法在用于倾斜影像密集匹配点云处理时的适用性较低。本文从倾斜影像密集匹配点云特点出发,提出了一种利用点云高程信息生成深度图像提取建筑物非连通区域,在全局范围选取种子点实现多种子点区域生长的点云快速滤波算法。实验结果表明,该算法滤波效果好、速度快,可以改善密集匹配点云部分地物底部边缘不清晰引起错分和区域生长无法分割建筑物非连通区域的问题。     

风云气象卫星影像自动精细云检测

抠图技术能够准确细致地检测出前景与背景的差异,但是现有的大多数抠图算法均需事先给出前景与背景的标记,在海量影像处理业务中具有明显的局限性。本文将抠图技术引入风云气象卫星影像云检测中,提出了基于连通区域抠图的自动精细云检测算法。首先对影像的灰度图像进行多种阈值方法二值化,通过投票法集成得到初步二分图;在此基础上计算连通区域,以连通区域的重心为种子点,自动生成连通区域三分图;最后使用闭形式抠图法求解alpha值进而得到精细的云检测结果。将该方法与基于学习和稳健性抠图检测算法进行了对比,试验结果表明,该方法能够较好地检测出多种类型的云,具有更高的准确率。     

Pre-processing of a sample of multi-scene and multi-date Landsat imagery used to monitor forest cover changes over the tropics

In support to the Remote Sensing Survey of the global Forest Resource Assessment 2010, the TREES-3 project has processed more than 12,000 Landsat TM and ETM+ data subsets systematically distributed over the tropics. The project aims at deriving area estimates of tropical forest cover change for the periods 1990-2000-2005. The paper presents the pre-processing steps applied in an operational and robust manner to this large amount of multi-date and multi-scene imagery: conversion to top-of-atmosphere reflectance, cloud and cloud shadow detection, haze correction and image radiometric normalization. The results show that the haze correction algorithm has improved the visual appearance of the image and significantly corrected the digital numbers for Landsat visible bands, especially the red band. The impact of the normalization procedures (forest normalization and relative normalization) was assessed on 210 image pairs: in all cases the correlation between the spectral values of the same land cover in both images was improved. The developed automatic pre-processing chain provided a consistent multi-temporal data set across the tropics that will constitute the basis for an automatic object-based supervised classification.