基于卡尔曼滤波的时间序列影像背景估计

文章将卡尔曼滤波理论应用于时间序列影像的背景估计,引入衰减记忆因子解决滤波的发散问题,最终实现了对背景信号的估计。     

顾及影像稀疏特性的压缩感知超分辨率重建

针对传统压缩感知信号重构仅实现对原始图像的复原和逼近,无法实质性提高影像分辨率问题,该文提出一种非退化的压缩感知超分重构方法。从图像传感器的结构分析数字影像的稀疏特性,进而以插值图像为指导,采用非线性的压缩感知优化重建方法,实现了非退化的单帧图像超分辨率重建。研究表明:该文方法改变了影像采集的过程和途径,弥补了传统压缩感知信号重构无法实质性提高影像分辨率的缺陷,且其重建图像的视觉效果及定量指标均优于传统插值法。     

目标保真的背景影像高倍率压缩

传统的分类压缩方法由于对背景采取一致性的有损压缩，在高压缩后不能保留细节，因此在图像重建时背景不能提供很多的信息，整图重建的效果取决于目标本身的分割质量。本论文在将目标提取后，再对背景进行细分类，保留与目标关系密切的部分背景，并把这部分区域与已分割出的目标划为同一类，其余背景划为一类，进行分类别压缩。这种方法允许分割的目标近无损，能增强目标的可理解性。     

冲击型探地雷达回波信号的等效采样方法研究

提出了一种基于等效时间采样方法的冲击型探地雷达回波信号高速采样系统，设计实现了等效时间采样的关键电路，包括步进采样脉冲发生器、采样门电路。实验证明了使用该方法采样回波信号的有效性。     

RTK高程和Heave信号的融合及精度分析

对RTK高程和Heave信号在合成之前进行了预处理，确保了短周期内两者监测尺度和时间上的一致；然后利用数字信号处理技术实现这两个信号的融合；并通过一个实验对信号合成方法的精度进行了全面的分析和评估，认为该方法可以达到约6～7cm的精度，将传统多波束数据处理方法的精度提高了1倍。     

BP神经网络用于水下地形适配区划分的方法研究

为确保背景场中最优适配航线设计的正确性以及水下地形匹配导航的可靠性,提出了一种基于BP神经网络的背景场适配/误配区自动识别和划分方法,该方法通过分析地形背景场特征参量显著性和主成分、构建BP神经网络、建立输入地形特征参量与匹配性能的映射关系,最终实现了地形背景场误配/适配区的自动识别和划分.试验验证了本方法的有效性.     

结合正则化K-SVD和Hampel滤波的探地雷达数据重建

为减弱因地形起伏造成的探地雷达数据间的能量差异,保证探地雷达图像解译和识别的准确性,本文提出了一种正则化K-SVD字典学习和Hampel滤波算法相结合的探地雷达数据重建方法。试验采用正则化K-SVD字典学习对探地雷达信号进行能量均衡,利用Hampel滤波算法剔除均衡后的信号异常值,并对均衡后的信号进行二维可视化,从而完成探地雷达图像重建。对比试验表明,本文方法不但可以均衡原始的探地雷达信号,而且其均衡后的信号更加符合探地雷达信号传播规律,可以保证单道数据信号的质量;其重建的图像效果更好,在探地雷达图像重建方面具有较好的实用价值。     

统计模型与滤波算法的地表温度重建方法探讨

针对当前基于被动微波遥感重建地表温度的统计方法难以实现大面积复杂下垫面区域数值重建的问题,提出了基于统计模型与滤波算法联合的地表温度重建方法。从时间序列角度探索地表温度与地表亮温的相关性,建立二者之间的统计模型,不需要进行地物分类,能有效避免下垫面复杂度对重建精度的影响;遍历像元,实现对大面积区域的数值重建。此外,采用滤波算法对基于统计模型的结果进行改正,利用地表温度时间序列的周期性进一步控制反演误差。针对MODIS地表温度产品重建的实验结果表明:所提算法精度明显提高,可用于各类下垫面覆盖区域的地表温度重建。     

SSA+FBPF方法及其在北斗卫星钟差周期项提取中的应用

针对奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)方法在重建准周期项时容易存在频率混叠的现象,傅里叶带通滤波器(fourier band pass filtering,FBPF)提取准周期项时,边界值极易受到残留的趋势项的影响而导致其不够精确,本文提出了一种SSA与FBPF相结合的方法(SSA+FBPF),即先利用SSA方法对信号进行分层选组重建,再对重建信号进行傅里叶带通滤波。仿真试验结果表明在信噪比(SNR)为0.017的情况下,SSA+FBPF方法重建周期信号精度比SSA方法提高了35%,比FBPF方法提高了26%,这说明该方法不仅抑制趋势项对边界值的影响,而且具有良好抗噪声干扰的能力。将SSA+FBPF方法用于重建北斗卫星PC06和PC07的24h周期项,发现北斗卫星钟PC06和PC07周期项幅值均存在明显变化。     

LiDAR三维重建中基于CSG方法的扩展研究

针对机载激光雷达(airborne light detection and ranging,Li DAR)数据三维重建中运用构造表示法(constructive solid geometry,CSG)无法对复杂模型自动地进行基元分解、基元模型识别以及模型集成等问题,提出了一种基于CSG扩展的三维重建方法。该方法利用建筑物等高线的分族特性,通过等高线分族实现了CSG方法中复杂建筑物模型的层次划分和基元分解,在此基础上,结合建筑物分层等高线族特征和分层轮廓线的重建结果来辨别基元类型,实现了CSG方法中基元的自动识别,并依据其识别结果采用相应的重建方法完成模型基元的分部重建,最后依据一套有效的模型集成规则实现了复杂建筑物整体模型的自动建模。通过大范围的Li DAR数据进行试验,验证了基于CSG扩展方法对复杂建筑物三维建模的有效性。     

虚拟地理环境中空天环境仿真技术研究

论述空天环境仿真时间和空间基准,并对利用JPL历表计算行星位置和速度的方法进行详细阐述;对空天环境仿真关键技术进行深入研究,从空天环境仿真内容方面将其分为星空背景仿真、行星仿真和空天环境要素仿真3个方面,并分别进行研究加以实现。仿真效果逼真、实时性强,为研究和利用空天环境提供参考依据。     

融合颜色和深度信息的运动目标提取方法

行人检测是计算机视觉、智能交通等领域研究的热点与难点,基于深度传感器对室内复杂场景下的行人检测展开研究。目前,基于颜色与深度数据的目标检测方法主要包括基于背景学习的方法和基于特征检测算子的方法,前者依赖于视频序列头几十帧的背景知识,帧的数量决定检测质量;后者存在计算量大的问题,训练样本的不足也会影响行人检测结果。因此,深入分析了复杂场景特征,融合颜色和深度信息,提出了RGBD+ViBe(visual background extractor)背景剔除方法,实现前景运动目标的准确提取。实验结果表明,提出的RGBD+ViBe方法在前景运动目标检测准确率方面要明显高于仅考虑颜色或深度信息方法以及RGBD+MoG(model of Gaussian)方法。     

激光扫描点云图像背景交互式滤除

激光扫描系统获取的数据中包含了大量背景信息,给信息提取和表面重建工作带来严重影响,需要有效滤除。依据空间点与平面的位置关系,提出了针对车载激光扫描点云图像背景信息滤除的有效方法,并以OpenGL为工具,开发了一系列点云数据处理工具,能快速、直观、准确地滤除无用背景信息,完整地保留有用的前景信息,从而为大规模三维场景快速重建提供保障。     

四维宗地建模及其核心操作算法

传统地籍是基于某一时刻的土地二维剖分,不支持立体产权管理和时空权属查询,需要探索四维（三维空间+时间）地籍。四维宗地是四维地籍的登记客体,是宗地在四维空间的扩展,其创建、分割、合并与注销等操作是四维地籍最常用、最基本的功能。结合城市发展现状和地籍管理需求,分析时态产权特征,用UML建模四维宗地数据模型和基于拓扑数据模型的四维宗地操作算法。研究内容包括:①提出四维宗地数据模型;②提出基于"拉伸"的四维宗地创建算法以及基于分段时间的共享拓扑基元处理方法;③提出四维宗地的分割、合并算法。研究结果表明:四维宗地的构建为追踪产权的时空变化提供了理论借鉴和技术支持,也使得地籍管理向四维地籍迈进了一步。     

基于显著性图像与纹理特征的遥感影像云检测

遥感影像云检测是遥感影像处理中非常关键的环节,准确识别影像含云区域能够提升影像的利用价值.根据遥感影像的成像特点,将阈值法和纹理特征结合实现云和下垫面的分割.首先将影像从RGB(red-green-blue)空间转化为HSI(hue-saturation-intensity)空间,进而构建影像的显著性图像,利用Otsu...     

决策树弱分类支持的卫星视频运动检测

针对卫星视频的运动检测存在的局部伪运动虚警问题,提出一种决策树支持的局部有差别更新背景减除法。首先,对ViBe背景模型加以改进,在原模型基础上新增更新因子参数,建立初始的背景模型;其次,利用改进的模型进行运动检测,并对检测结果进行连通域标记,得到分割目标集;然后,根据目标特征属性建立决策树模型,并对分割目标集进行弱分类处理;最后,根据分类结果对背景模型样本和对应的更新因子进行局部有差别更新,进而实现“伪运动”虚警消除。利用SkySat和吉林一号视频数据进行实验,结果表明所提方法的效果和性能良好,检测率优于0.909,针对经典ViBe方法的误检测消除率优于90%。     

Validating lidar depolarization calibration using solar radiation scattered by ice clouds

This letter proposes the use of solar background radiation scattered by ice clouds for validating space lidar depolarization calibration. The method takes advantage of the fact that the background light scattered by optically thick ice clouds is almost entirely unpolarized. The theory is examined with background light measurements acquired by the Cloud Physics Lidar.     

量子卫星暗空间背景载荷测试时段仿真分析

量子卫星上的有些载荷器件对空间背景光较敏感。空间背景光来源主要有地球、月球等。量子卫星在轨运行期间,它与月亮、地球等天体相对位置的变化,使得量子卫星工作轨道上空间背景光分布是随时间变化的。考虑了主要空间背景光源的影响,对量子卫星暗空间背景载荷测试时段进行算例仿真、分析,为量子卫星顺利开展在轨测试和实验提供了技术支持。