采用LRM均值-方差规定化的遥感影像不均匀性校正

遥感影像中的不均匀现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题.现有的遥感影像不均匀性校正方法通常都是针对亮度不均匀进行处理的,对于反差不均匀性校正并没有好的解决方案.针对遥感影像中同时存在亮度、反差不均匀的情况,提出了一种基于LRM均值-方差规定化的不均匀校正算法.该方法以LRM影像分块处理为基础,结合影像均值-方差规定化原理,对遥感影像进行处理.实验证明,该方法不仅能够校正亮度不均匀现象,而且对于反差不均匀现象也有很好地校正作用,能够达到整体影像的亮度、反差一致性,获得更加清晰的影像.     

采用LRM均值-方差规定化的遥感影像不均匀性校正

遥感影像中的不均匀现象是遥感影像处理中要解决的一个重要问题。现有的遥感影像不均匀性校正方法通常都是针对亮度不均匀进行处理的,对于反差不均匀性校正并没有好的解决方案。针对遥感影像中同时存在亮度、反差不均匀的情况,提出了一种基于LRM均值-方差规定化的不均匀校正算法。该方法以LRM影像分块处理为基础,结合影像均值-方差规定化原理,对遥感影像进行处理。实验证明,该方法不仅能够校正亮度不均匀现象,而且对于反差不均匀现象也有很好地校正作用,能够达到整体影像的亮度、反差一致性,获得更加清晰的影像。     

基于变分水平集的两相遥感影像分割

首先介绍了经典的变分水平集影像分割模型——Chan-Vese模型及其解算的基本原理,然后利用该模型对遥感光学影像进行两相分割实验,并从分割效果和分割时间2个方面与k均值聚类算法得到的结果进行了比较。实验表明,对遥感影像进行高斯平滑预处理后再进行变分水平集影像分割可以得到较好的分割效果。     

基于ArcGIS平台的遥感影像快速分幅方法

在实际地图加工生产过程中经常需要对遥感影像图进行分幅以满足实际需求,如何对影像进行快速自动化分幅处理,使之适应使用需求是一个关键的技术问题。本文以广州增城市为例,介绍如何在Arc GIS10.0平台下实现遥感影像数据的快速分幅。     

遥感影像亮度和反差分布不均匀性校正算法的效果比较

提出能同时消除亮度和反差分布不均匀现象的分块均值方差变换法, 重点对插值匀光法、MASK 匀光 法、同态滤波匀光法、Retinex 匀光法以及分块均值方差变换法的校正效果进行了实验比较。研究表明: 分块均值 方差变换法既能消除亮度分布不均匀现象, 又能消除反差分布不均匀现象, 而MASK 匀光法、插值匀光法、Retinex 匀光法只能解决亮度分布不均匀问题, 同态滤波匀光法仅能减弱亮度分布不均匀现象; 在匀光效果方面, 分块均 值方差变换法最好, MASK 匀光法次之, 插值匀光法紧随其后, 接下来是Re     

一种自适应Retinex的航空影像阴影消除方法

航空影像中,由于高大建筑物的遮挡,常有阴影区域存在,这不仅会影响视觉效果,而且对建筑物的识别和提取带来困难,必须对其进行消除或者补偿。针对传统单尺度Retinex图像增强算法的不足,提出一种自适应单尺度Retinex算法。自适应单尺度Retinex算法首先对影像中阴影区域与非阴影区域作出概略区分,而后根据影像的灰度信息自适应计算Retinex算法的参数。实验证明,所提出的算法同经典的Retinex算法相比,无论是在增强效果还是处理时间上都具有一定的优越性。     

遥感影像变分Mask自适应匀光算法

针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。     

改进多尺度Retinex理论的低照度遥感影像增强方法

由于天气和光照等外邵因素的影响,常常会出现亮度和对比度低的影像本文将基于Rctincx理论的算法和经颜色空间变换后对亮度和饱和度分量进行增强的算法进行结合,提出了一种基于多尺度Rctincx理论的改进算法,在保证色调基本不变的情况下,对亮度和饱和度进行调整,同时加入影像边缘细节特征,使增强后的影像更加符合人眼视觉特性,亮度和对比度大幅提高,影像细节更丰富,并避免了颜色失真以低照度遥感影像作为数据源,并采用清晰度、色调偏差指数和墒等影像质量评价指标验证了本文算法的有效性.     

一种基于组合特征的异源遥感影像配准方法

为实现大差异光学影像的高精度配准,充分利用各类特征检测算法的优势,提出一种基于多类型特征组合的异源遥感影像配准方法。在对获取的影像特征进行描述的基础上,通过影像分块均匀性分析和RANSAC整体一致性分析筛选高精度可靠的组合特征,构建和解算综合参数模型以实现影像的预配准和重采样。再利用最小二乘方法优化特征点匹配结果,使用小面元的方法进行影像的精配准和重采样。实验结果表明在异源光学遥感影像的亮度、分辨率差异较大时,可得到高精度的配准结果。     

运用MATLAB的遥感图像增强方法

在遥感图像研究中,图像增强技术对于改善图像的对比度、突出某些局部细节等方面都起着积极的作用.详细介绍了灰度变换、直方图规定化、中值滤波器、Butterworth低通滤波器等多种图像增强的方法,原理及在Matlab中的实现过程,并对各种方法的实现结果进行了比较.结果表明,上述图像增强方法,能够扩大地物之间的像元灰度差距,...     

多光谱遥感影像亮度空间相位一致性特征点检测

提出了一种基于亮度空间和相位一致性理论的多光谱遥感影像特征点检测算法。首先利用参数自适应的灰度变换函数建立影像亮度空间;然后结合相位一致性方法在影像亮度空间进行候选特征点检测,并将候选特征点映射到原始影像上进行非极大值抑制;最后在尺度空间计算特征点的特征尺度值。本文方法有效结合了亮度空间特征检测和相位一致性特征检测的优势,对多光谱遥感影像的辐射变化具有较强的稳健性。试验结果证明,与传统特征点检测算法相比,本文方法在特征重复率和重复特征数量方面都具有明显的优势。     

小波变换在遥感图像压缩中的应用

基于遥感数据的大信息量、大容量和越来越高的分辨率对图像的存储和传输提出的更高要求,有效的图像压缩就显的特别重要。在综合比较了各种压缩编码算法的基础上,结合遥感图像本身的特点和对小波变换性质的深入分析,选择了基于小波变换的遥图像压缩方法。     

一种新的基于内容遥感图像检索的图像分块策略

对常用的图像分块方法进行了说明，提出了平均块覆盖率、冗余数据比率等概念，以及平均块覆盖率和冗余数据比率是衡量CBRSIR系统分块方法优劣的重要标准这一论断。在此基础上，针对Quin-树存在的主要问题，提出了一种新的分块策略——Quin^＋-树，并将Quin^＋-树和Quad-树、Quin-树和Nona-树进行了分析和比较。实验证明，Quin^＋-树是最实用可行的CBRSIR图像分块方法。     

双范数混合约束的遥感影像亮度不均变分校正

针对遥感影像内部亮度分布不均匀的问题,提出了一种双范数约束的亮度不均变分校正方法。首先分析了单范数变分Retinex方法的不足,根据反射影像和光照影像的特性构造新的变分模型,利用L₁范数约束反射影像的纹理和细节信息,利用L₂范数约束光照影像的光滑性。为了提高运算效率,采用分裂Bregman方法将变分模型的求解转换为3个子问题交替迭代计算。再对分离出的光照影像进行Gamma校正,取其均值与反射影像进行乘积运算,最后对重建影像进行对比度拉伸处理。试验结果表明,本文方法切实可行,与单范数约束的变分Retinex方法相比,本文方法可以更好地消除亮度不均匀现象和保持影像的纹理和细节信息,同时具有更高的运算效率,速度提高7倍以上。     

一种带几何约束的大幅面遥感影像自动快速配准方法

针对大幅面遥感影像的配准需求,提出了一种带有几何约束的大幅面遥感影像快速自动配准方法。该方法首先结合遥感影像空间地理信息构建影像粗配准模型;然后在粗配准模型的约束下,通过对大幅面遥感影像进行规则格网划分,结合改进的SIFT算法和并行策略实现影像精配准。实验结果表明,本文方法能提高影像的配准效率,且配准精度较高,适用于大幅面遥感影像之间的配准。     

卫星遥感图像的几何精校正研究

对遥感图像几何精校正方法的研究进行了简介,并通过吐鲁番地区影像校正实例,对运用地面控制点进行几何精校正作了较详细的阐述,对校正控制点的选择及拟合精度进行了分析。     

遥感图像的几何校正

几何校正是遥感信息处理中一个十分重要的环节,它直接关系到信息提取的精度与实用程度。本文分析遥感图像产生几何畸变的原因,介绍几何校正的原理和方法,以湘中某地区QuickBird遥感图像在ENVI下进行几何校正为例阐述其具体步骤。