遥感图像几何纠正后局部变形改正

本文对纠正后的遥感图像存在的局部变形，提出了一种采用将多边形的内部变形分解为多个三角形的变形，从而按照三角形几何变形纠正原理进行改正，可以做到遥感图像的进一步精纠正，提高成图质量。     

遥感图像几何纠正的若干问题分析

本文在实践的基础上，针对遥感图像几何纠正的几个主要问题作出详细分析；同时提出了自己的见解和一些实用的方法。     

基于参考图像的行星遥感图像自动几何精纠正

针对行星多探测任务获取的海量遥感数据,提出一种基于现有参考图像匹配策略优化的自动几何精纠正技术方案。考虑到某些新传感器图像与已有参考图像的分辨率相差较大,提出了利用中间分辨率图像作为过渡的间接匹配策略;另外,针对月球和火星典型探测任务的遥感图像给出了相应参考图像的选取方法。选取嫦娥一号(CE-1)、嫦娥二号(CE-2)CCD图像和火星高解析度科学实验成像照相机(HiRISE)图像进行实验。针对CE-1和CE-2图像数据,选取月球侦察轨道飞行器宽角相机(LROC)图像作为参考;而针对HiRISE图像数据,选择以背景相机(CTX)图像为过渡、火星热辐射成像系统(THEMIS)图像为参考。利用自动匹配获取一定量的控制点,实现了行星遥感图像的自动几何精纠正。通过人工选取的检查点对纠正后图像进行精度评价的结果表明,所提出的自动几何精纠正方案是有效的,利用自动选取的控制点进行纠正后的图像定位精度明显提高,对月球和火星遥感图像的几何处理有实用价值。     

机载SAR图像的快速几何纠正算法及应用

选择了一种形式较为简单、适应性较好的数学模型作为ＳＡＲ 成像的构像模型,在此基础上提出了因快速纠正要求ＳＡＲ 成像系统在成像过程中应提供的设计参数和动态参数, 阐述了在数字地面模型支持下的ＳＡＲ 图像快速几何纠正的原理和方法, 并展望了机载ＳＡＲ 图像的快速纠正在灾害监测中的应用前景。     

遥感图像纠正误差的局部变表改正

为了显示遥感图像的局部变形，本文提出了将遥感图像与数字栅格地图（DRG）或数字线划图（DLG）叠加显示和检查局部变形误差的方法，该方法在图像漫游和缩放的支持下，可以直观地显示出局部变形是否存在于几何纠正后的遥感图像中。为了解决遥感图像的局部变形问题，本文提出了将多边形的内部变形分解为多个三角形变形的纠正方案，并详细介绍了三角形几何变形纠正的原理。实例证明了本文方法的可行性和有效性。     

遥感图像数据重采样的一种快速算法

从原始遥感图像几何畸变特征出发，建立了SeaStarStarSeaWiFS和NOAA AVHRR遥感图像数据重采样的一种快速算法，并提出了邻点权重重采样方式。该种快速长法能有效地提高遥感图像几何校正的速度，并适用于连续对地观测系统遥感数据的重采样过程。邻点权重重采样方式可用以替代通常的最近邻点和双线性插值采样方式。     

遥感影像的几何纠正及数字融合技术

论述采用遥感数字影像处理技术，对不同时相的遥感影像数据进行几何精纠正及数据配准、数据融合的技术方法。     

高分辨率遥感影像几何纠正方法

在对某些地区的高分辨率卫星影像进行几何校正时,由于地形等因素影响难以寻找控制点,从而导致控制点较少且分布不均匀,影响了校正精度。针对这些问题,对线阵推扫式的高分辨率遥感影像的特点进行了分析,提出了利用直线这种更高级的几何特征对影像进行几何校正的方法;构建空间直线矢量,提出了基于空间直线矢量的多项式几何校正模型;并利用SPOT5高分辨率卫星影像数据对该校正模型进行精度验证。     

基于地形随机场模型的遥感图像几何纠正

从地形平稳随机场模型出发,应用空间统计学中的Kriging插值算法,提出在多项式纠正基础上进行误差改正的图像精纠正方法,并进行相应的实验验证。多项式纠正和基于共线方程的几何成像模型纠正是最常用的两类纠正方法,但多项式纠正无法克服由于地形起伏所引起的投影差。提出的方法和流程,不仅能克服多项式模型中的弊端,而且不额外增加控制点选择和计算的负担,可以作为多项式纠正流程中的求精。     

SPOT图像的几何纠正

采用了 3种几何纠正 SPOT图像的方法 :多项式纠正法、数字微分纠正法、直接线性变换法。在精度上 ,数字微分纠正法最高 ,直接线性变换法次之 ,多项式纠正法最低。在数字微分纠正中 ,采用了直接法和间接法两种方案 ,两者在纠正精度上基本一致 ,但后者纠正精度稍优于前者。最后又利用直接线性变换模型简单而严密地纠正了 SPOT图像。     

几种不同矩阵算法的遥感图像几何精纠正效果比较

分别采用Gauss、Householder及Givens三种变换形式进行遥感图像几何精纠正试验，并将试验结果与商业遥感软件PCI的纠正结果进行比较。结果表明，Givens算法在一至五次多项式纠正中，其总体精度优于其它算法。     

基于形态学的遥感影像滤波方法研究

针对遥感影像的特点，提出了一种基于多结构元素形态学的滤波算法。运用此算法和传统的中值滤波算法以及均值算法一并对遥感影像进行了处理，并且使用多种指标对处理的结果进行了比较。结果表明，该算法能够很好地滤除遥感图像中的噪声点，改进了对遥感图像的细节目标的保护。     

一种中分辨率遥感影像道路的快速搜索算法

基于动态规划的思想,提出了一种用于中等分辨率遥感影像的道路搜索算法,利用线段代价最小规则进行道路线段跟踪,实验结果表明算法相对简单、快速有效、抗噪性能好。     

基于神经网络模型的遥感影像几何校正研究

在遥感影像几何校正方法中,通常认为精度最高的是共线方程模型.针对共线方程模型定向参数解算过程中误差方程的病态问题,提出了利用基于控制点的神经网络方法进行高分辨率遥感影像几何校正方法,并从理论上进行了可行性分析.实验证明,在具有一定数量控制点作为训练样本的条件下,应用BP和RBF神经网络进行遥感影像几何校正,可以达到比共线方程模型更高的精度;神经网络模型能够自动抑制含较大误差控制点对模型纠正精度的影响,在实际应用中可以提高几何校正效率.     

基于RBF神经网络的遥感影像分类器设计

设计了一种运用径向基函数神经网络进行遥感影像分类的监督分类器,以实际的遥感光谱影像分类为例,将分类效果同传统的最小欧氏距离法分类进行比较,探讨了RBF分类的优越性,结果表明RBF神经网络是一种更为有效的图像分类器。     

标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割

传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割，其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法，首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图像，同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子，并对其进行标记； 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像； 最后，利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于刃边法与正则化方法的遥感影像复原

提出了一种基于刃边法PSF估计和保边缘正则化方法的遥感影像复原方法,利用刃边法,建立正则化复原模型,以及最速下降法进行复原,实现了优于传统的维纳滤波、约束最小平方等方法的复原效果。     

基于DLT算法的微型无人机(MUAV)视频影像的几何纠正方法

 高精度真正射影像在灾害监测、紧急救援与反恐决策等应用领域有着广泛的应用前景。利用微型低空无人飞机获取高精度的视频影像流，对影像流进行重采样，借助直接线性变换（DLT）方法，以GPS、INS集成系统获取的摄像机外方位元素为初始值进行内方位元素解算，以此进行视频影像分割后单幅影像的几何纠正，给出了纠正影像的拼接结果。研究表明，在DEM/DSM、DOQQ的精度与视频影像精度匹配条件下，可获得高精度（亚米级）的真正射影像。     

一种遥感影像地面控制点动态模板匹配算法

 鉴于影像灰度控制点匹配算法运算量大、识别精度低以及约束条件多等不足，本文对该算法做了改进。主要思路是： 在进行模板运算时，对目标影像采用动态模板进行不等距搜索； 利用灰度相关系数双阈值和等角变换，对目标控制点进行判别； 结合控制点间的空间位置关系，对未识别出的控制点进行定位。文中给出了具体的实施流程，并采用ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据，对优化前后的匹配算法进行对比试验。结果表明，改进算法在运算效率、识别精度以及适应性方面，都比传统算法有明显优势。     

GeoImager进行卫片几何精纠正的数据准备及作业流程

归纳了卫星影像几何精纠正的一般原理和主要步骤，并结合武汉吉奥信息工程有限公司开发的遥感制图软件Geolmager介绍了卫星影像几何精纠正的相关数据的准备及作业流程，并对实际生产作业中要注意的精度问题进行了说明。