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。     

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。     

小波域隐马尔可夫树模型在图像去噪中的应用

小波域隐马尔可夫树(HMT)模型被广泛应用于统计信号和图像处理中,它成功描述了真实图像小波系数在尺度之间的相关性和依赖性,很好地体现了小波变换的延续性和非高斯性。这里通过构建图像小波域HMT模型,在应用期望最大(EM)算法估计HMT模型的参数之后,对小波系数进行贝叶斯估计达到去除噪声的目的。实验结果表明,去噪效果好于其他小波去噪算法。     

小波域隐马尔可夫树模型在图像去噪中的应用

小波域隐马尔可夫树(HMT)模型被广泛应用于统计信号和图像处理中,它成功描述了真实图像小波系数在尺度之间的相关性和依赖性,很好地体现了小波变换的延续性和非高斯性.这里通过构建图像小波域HMT模型,在应用期望最大(EM)算法估计HMT模型的参数之后,对小波系数进行贝叶斯估计达到去除噪声的目的.实验结果表明,去噪效果好于其他小波去噪算法.     

大气湍流对天基遥感系统地面分辨率的影响

分辨率是所有光学成像系统最重要的技术指标之一。当成像系统与待成像目标之间存在大气湍流时,后者便会在不同程度上影响图像分辨率。天基光学遥感更加关心大气湍流对目标地面分辨率的影响。从大气湍流相干长度和到达角起伏两个角度,通过详细的公式推导和数值计算,分别讨论天基光学遥感系统成像过程中湍流对图像地面分辨率的影响。结果表明,地面分辨率0.5 m以上的甚高分辨率遥感成像需要考虑大气湍流因素。     

大气湍流对天基遥感系统地面分辨率的影响

分辨率是所有光学成像系统最重要的技术指标之一.当成像系统与待成像目标之间存在大气湍流时,后者便会在不同程度上影响图像分辨率.天基光学遥感更加关心大气湍流对目标地面分辨率的影响.从大气湍流相干长度和到达角起伏两个角度,通过详细的公式推导和数值计算,分别讨论天基光学遥感系统成像过程中湍流对图像地面分辨率的影响.结果表明,地面分辨率0.5 m以上的甚高分辨率遥感成像需要考虑大气湍流因素.     

SAR图像多尺度积增强的目标检测算法

合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。     

结合气象模型的遥感影像大气模糊去除

利用传感器成像时刻对应的观测区域气象参数,结合大气光学湍流参数化模型和气溶胶MTF估计模型,分别计算湍流MTF和气溶胶MTF,再由二者的乘积得到大气MTF,进而采用一种改进的维纳滤波算法实现遥感影像的大气模糊去除。实验结果证明,恢复后影像的客观评价指标以及主观视觉效果均有明显改善,验证了本文算法的有效性和可行性。     

一种基于小波变换的新的边缘检测方法

阐述了基于小波变换模局部极大值的多尺度边缘检测原理.提出一种基于图像的小波分解细节来检测图像边缘的方法,经实验,该方法得到的边缘图像明显好于经典的边缘检测算子.     

基于Ridgedet变换和极小极大估计的图像去噪

Ridegdet是继小波变换后一种新的图像多尺度分析方法,它能有效地对图像进行多尺度、多方向的描述,对于图像中的直线状和超平面的奇异性问题,Ridgelet变换具有比小波变换更好的处理效果。极小化极大估计是对"最不利"先验分布的贝叶斯估计,本文利用极小化极大原理来获取阈值,实现了一种基于有限Ridgelet变换和极小极大估计的图像去噪算法,实验结果表明,对于含有较多线状目标的图像,该方法取得了比小波变换更好的效果。     

优化点扩散函数估计与稀疏约束的图像盲复原

在卫星光学图像盲复原问题中,点扩散函数的估计和复原模型选择对结果影响很大。针对点扩散函数模板估计困难的问题,该文在分析图像中近似点状地物成像特点的基础上,提出了基于点状地物信息的椭圆抛物面模型点扩散函数估计方法,得到较好的点扩散函数模板;针对图像噪声对复原的影响问题,采用能够分离图像的信号和噪声的归一化稀疏约束模型进行盲复原。利用"吉林一号"卫星图像进行了实验。结果表明:该文提出的优化点扩散函数估计方法可行,盲复原后图像质量得到了提高。     

A coupled atmospheric and topographic correction algorithm for remotely sensed satellite imagery over mountainous terrain

Radiometric correction is an important issue in the quantitative remote-sensing community. By integrating dark object subtraction (DOS)-based atmospheric correction with physics-based topographic correction, a coupled land surface reflectance retrieval algorithm (coupled atmospheric and topographic correction algorithm, named the CAT algorithm) for rugged mountainous regions is proposed. Terra MODIS-derived atmospheric characterization data (including aerosol optical depth, integrated precipitable water, surface pressure, and ozone concentration) are employed as inputs for the proposed algorithm. A physics-based path radiance estimation model is proposed and embedded in the CAT algorithm, and band-specific per-pixel path radiance values are calculated. After the CAT algorithm was performed, the correlation between reflectance and terrain was dramatically reduced, with correlation coefficients nearly equal zero, especially for the near infrared and short-wave infrared bands, meanwhile the image information content increased over 20%. To provide a comparison with previous studies, two commonly used methods in the literature (DOS + Cosine and DOS + C) were employed. The results of the comparison show that the proposed algorithm performed better in both atmospheric and topographic corrections without empirical regression.     

基于HMRF先验模型的HBE卫星遥感图像超分辨率重建

提出了一种在Bayes概率统计框架下的混合Bayes超分辨率重建算法,该算法采用Huber马尔可夫随机场(Huber Markov random field,HMRF)模型对理想图像进行先验建模,可以较好地突出重建图像的不连续边缘特征信息。实验结果表明,该算法克服了极大后验概率估计(maximum a posteriori,MAP)算法中的若干缺陷,取得了良好的重建结果,图像边缘特征清晰,纹理信息突出。     

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。     

高分辨率机载遥感数据的交叉辐射影响及其校正

地表的复杂性在可见光/近红外波段体现在由非均匀造成的交叉辐射影响和非朗伯双向反射特性两个方面,为此利用MODTRAN4和大气点扩散函数的解析近似分析了低空机载测量中影响交叉辐射的各种因素。结果显示,对于机载测量,大气交叉辐射影响随测量条件不同而改变,需要实时计算。为此,将改进的大气点扩散函数的解析近似算法结合MODTRAN4辐射传输模型,设计了校正大气交叉辐射影响的算法。对AMTIS图像的处理结果显示,该算法提高了地表反射比的计算精度。     

倾斜影像自适应初始物方面元优化匹配算法

采用基于物方面元的最小二乘影像匹配方法匹配倾斜影像时,常出现深度不连续或高差较大区域影像连接点度数低或空三点过少问题。针对此问题,本文提出一种基于自适应初始物方面元的倾斜影像匹配算法。算法利用倾斜影像已有的初始内外方位元素及匹配过程中产生的物点信息,采用多片前方交会和物方差分的方法自适应计算物方面元的高程及法向量方向角初值,进而解决采用物方面元最小二乘影像匹配方法匹配地物高差较大区域的倾斜影像时,因初值不准导致在像方匹配同名点困难的问题。分别采用本文算法和物方面元初始状态为水平面元的最小二乘影像匹配方法对两组倾斜影像进行对比匹配验证。试验结果证明了本文算法的有效性。     

不同特征提取算法对相机运动估计的适用性研究

针对不同特征提取算法对不同传感器平台获取的影像空间相对关系估计的适用性问题,该文以不同来源的影像数据为研究对象进行实验分析。采用基于特征的影像匹配算法SIFT,SURF,ORB对影像进行特征提取和匹配,利用RANSAC算法进行粗差剔除,随后使用归一化的八点法估计基础矩阵,最后采用辛普森距离统计像素均方根误差。结果表明,在不考虑速度的情况下,SIFT算法对于各类影像的相对位置关系估计有较好的精度;ORB算法在速度上有较大优势,检测和匹配的特征点数目最多;SURF算法的速度和精度介于两者之间。     

基于倒频谱的运动模糊图像PSF参数估计

针对任意方向的直线运动模糊图像,说明只能直接在运动方向上得到运动参数,从而设置二维点扩展函数(point spread function,PSF)。在此基础上,应用倒频谱分析法给出了PSF参数估计的方法。实验表明,该方法在模糊为任意方向且模糊范围介于5~55像素时对参数的估计误差较小,能保证较好的恢复质量;当模糊范围超出该范围时,估计误差急剧加大,估计值不可信,无法保证恢复质量。     

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。     

多暗像元大气校正方法

 针对Landsat TM影像，设计了一种适用于非均质大气的大气校正方法。该方法以暗目标减法（DOS）为基础，结合大气辐射传输模型，通过选取TM影像上多个暗像元，并计算其所对应的大气校正系数对整幅图像进行大气校正。该方法不依赖任何外部信息，并且考虑了大气的非均质性，校正精度较高。