多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强

提出一种基于小波降噪、多尺度图像分割和颜色传递的遥感图像彩色化增强方法。该方法利用一种多尺度图像分割技术,将图像分割为若干子区域,在子区域之间进行亮度匹配和颜色传递,减少了颜色传递误差,再与采用软阈值方法的复数小波包降噪预处理相结合,来增强遥感图像的细节分辨能力。试验结果证明,基于图像分割和色彩传递相结合的方法,其参考彩色图像不需要与目标图像配准,只要特征、风格相近似,就可以对纹理结构相对较简单的全色遥感图像实现全自动的彩色化增强。彩色化的结果图像在美观程度及目标的可识别度上都有了明显增强。     

地图设计与生产彩色管理系统的研究

本文以色度学理论为指导,根据地图设计与生产的实际需要,建构了一个用于地图颜色设计与分色的彩色管理系统。该系统通过数学模型完成对所含的七种颜色空间的相互交换,其中ＹＭＣＫ空间和ＨＶＣ空间直接与输入输出设备（介质）的颜色特征相关。在这一研究中,作者提出了一种不区分网点扩大性质的数学模型,改进了ＣＩＥＸＹＺ与ＭＲＧＢ空间的变换方法。     

彩色地图图像分色的研究及算法实现

研究了目前国内外现有的彩色地图图像分色算法 ,并在此基础上提出一种新的彩色地图图像自动分色算法。该算法直接利用彩色地图图像的颜色特点 ,并充分考虑图像的空间相关信息进行自动分色 ,最终可得到理想的分版图。     

计算机彩色视觉在地图分色中的应用

彩色地图是用不同的颜色表示各个数据层，可以利用颜色信息有效地实现地图各个数据层的自动提取，本文用分光光度计对待扫描的标准色块进行颜色测量，然后用最小二乘法建立起颜色ＲＧＢ分量与颜色三属性的关系，并提出了一种识别地图颜色的新方法，以及实现了彩色地图要素的自动分离。     

彩色地图图像分色的研究及算法实现

研究了目前国内外现有的彩色地图图像分色算法,并在此基础上提出一种新的彩色地图图像自动分色算法.该算法直接利用彩色地图图像的颜色特点,并充分考虑图像的空间相关信息进行自动分色,最终可得到理想的分版图.     

基于色彩理论与数学形态学的彩色地图自动分层研究

研究一种新的基于色彩原理的彩色地图自动分色算法 ,该算法首先将彩色地图经过颜色变换 ,转换到孟塞尔颜色空间 ,而后进行颜色分类 ,并利用数学形态学进行结果优化。该算法很好利用了图像的颜色信息和空间信息 ,取得较为理想的效果 ,并提高了运算效率     

选择最佳彩色变换用于遥感影像复合的定量评价方法

本文采用四种彩色变换对空间分解力为１０ｍ的航片数字化影像和同一地区的ＬａｎｄｓａｔＴＭ（２，３，４）三波段影像进行了复合，并提出了熵，联合熵和平均梯度指标评价复合效果。     

黑白人脸图像的彩色复原方法

提出了一种基于图像变形和颜色空间转换的黑白人脸图像的彩色复原方法。该方法的基本思想是参考现有的彩色人脸图像,将其色彩添加到黑白人脸图像中来实现彩色复原。该方法思想简单、步骤简便、容易实现。实验结果表明,该方法非常有效,能自然逼真地实现男、女、老、少等不同黑白人脸图像的彩色复原,并且其实现的彩色复原图像在人脸的各个细节特征上都非常逼真、自然、富有说服力。     

基于自分类和颜色空间变换的遥感图像色彩校正方法

提出了一种基于遥感自动分类和lab 颜色空间变换的色彩校正方法, 并用此方法对不同时间的ETM遥感图像进行了多景色彩校正后的拼接实验。实验结果显示, 相对于重叠区域校正、直方图匹配等常规方法, 该方法能够很好地校正不同获取时间所导致的景间颜色、亮度差异, 提高遥感图像后续分类、变化检测的准确性以及多景遥感图像的拼接效果。     

实现彩色地图扫描数据自动分层的途径与方法

彩色地图扫描数据自动分层是全自动地图数字化的关键技术之一。作者在研究了彩色地图扫描数据中客观存在的颜色误差后,指出仅用颜色这一单一判据很难实现彩色地图扫描数据的分层;同时研究出了顾及彩色地图颜色特点、利用地图知识辅助的彩色地图扫描数据的自动分层。此外,本文还提出了一种适用于彩色地图扫描数据的按颜色分类的快速算法。     

多主体框架下基于FCM的彩色遥感图像分割

为解决大尺度高分辨率遥感图像的数据量大及局部非均匀问题,提出一种在多主体系统（MAS）框架下基于模糊C均值（FCM）的彩色遥感图像分割方法。首先利用规则划分技术将图像域划分为若干个子块,每个分割主体控制一个子块;然后在MAS框架下,分割主体通过FCM算法实现对应子块的初始分割,将初始结果与全局模型协作,确定其区域正确类别数和标号统一;最后通过协调主体协调各分割主体及其邻域分割主体的聚类中心,从而消除遥感图像的局部非均匀性,以实现彩色遥感图像分割。利用提出算法和FCM算法分别对真实彩色遥感图像和合成图像进行了分割试验,并对其分割结果进行定性、定量评价,其结果说明了提出方法的可行性和有效性。     

基于HSI色彩空间的资源三号影像阴影检测

由于遥感影像上某些区域的光照辐射不足,不可避免地会产生阴影,阴影意味着图像信息的损失,而遥感影像的阴影检测在地物的识别和影像匹配方面具有重要意义。本文主要介绍的是基于HIS色彩空间的阴影检测方法,在检测过程中,根据阴影高色调低亮度的特性,结合大津法计算比值图像最佳阈值进行遥感影像阴影检测,并且在RGB色彩空间计算G分量的最佳阈值来排除树木植被和一些非阴影区域对阴影检测的影响。同时采用国产高分辨遥感卫星——资源三号的同一地区不同季节和不同太阳高度角的遥感数据进行阴影的对比检测。实验结果表明:本文基于HIS色彩空间的阴影检测方法可以快速有效地检测出影像上的阴影,并且能区分树木、河流等暗色物体。     

基于GPU并行计算的巨幅遥感影像坐标转换研究与实现

随着航空航天遥感技术的不断发展,以遥感影像为代表的栅格数据分辨率越来越高,遥感影像处理呈现出数据量大、复杂度高的特点。近年来,通用GPU的运算性能不断提高为加速密集运算提供了新的途径,目前,采用GPU并行技术进行遥感影像处理成为新的研究热点。本文提出了基于GPU并行计算的巨幅遥感影像坐标转换方法,实践证明,相比于传统的转换方法基于GPU的算法有较为明显的提速。     

高分辨率遥感影像图制作的镶嵌线自动提取

为更好地发挥遥感技术在城市规划地图制作中的应用,高分辨率遥感影像成为城市地图制作中最重要的数据源。面对地物信息复杂、建筑物众多的城市地区,如何快速提取高分辨率遥感影像地图制作过程中相邻两景影像之间的镶嵌线具有重要意义。本文以国产卫星中分辨率最高、幅宽最小的GF-2影像为数据源,融合建筑物轮廓数据,研究了基于最短路径的A*搜索算法,实现了遥感影像地图制作的镶嵌线自动提取技术。结果表明,该方法能够自动生成避让建筑物的镶嵌线,速度快、镶嵌质量高,可广泛应用于城市地区高分辨率遥感影像地图制作。     

遥感图像数据复合方法

遥感图像数据复合是将多种遥感图像数据融合成一种新的图像数据的技术 ,是目前遥感应用分析的前沿 ,它主要包括几何配准和彩色变换两个方面的内容。几何配准采用相对配准和绝对配准两种方法 ;彩色变换采用 RGB彩色系统和 IHS彩色系统之间的变换。对SPOT和 TM图像数据进行复合实验 ,获得了一种新的复合图像。     

关于遥感影像近自然彩色模拟方法的探讨

以黑龙江柴河地区为研究区域,探讨了运用ETM 遥感影像进行近自然彩色模拟的研究方法。首先分析了地物的光谱特性以及ETM 的波谱特征,说明各波段反映地物的适用性和局限性。然后,分析了遥感图像真彩色和假彩色合成的原理,揭示了近自然彩色模拟的实质,从理论上论证了近自然彩色模拟的可行性。近自然彩色模拟,所需解决的问题不仅涉及到视觉上的要求,更重要的是要考虑图像信息含量上的要求。这两方面必须有机结合,因此本研究具有一定的挑战性。     

浅谈卫星遥感影像颜色调整

简要介绍了遥感技术系统和遥感图像后期处理的一般工作流程,在此基础上着重阐述了利用Photoshop图像处理软件调整水系颜色的快捷方法及其具体操作步骤。     

基于神经网络的遥感图像识别算法

随着遥感技术的发展,将会有更多不同时间、空间分辨率的遥感图像数据应用于各个领域的工程中,遥感图像的模式识别便成为当前遥感图像应用研究领域中一个很重要的研究方向。人工神经网络（Artificial Network Networks,ANN）是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。基于神经网络的遥感图像识别是遥感图像处理领域这几年的研究重点。本文首先介绍了人工神经网络和模式识别算法的基本理论知识,然后利用人工神经网络在Matlab工具箱环境中进行高空间分辨率的遥感图像识别。     

利用视觉词袋模型和颜色直方图进行遥感影像检索

基于内容的遥感影像检索已经成为遥感领域的研究热点,因此,本文提出了一种综合视觉词袋模型和颜色直方图的遥感影像检索方法,利用尺度不变特征算子提取影像的局部不变特征,通过视觉词袋模型组合局部特征,生成每幅影像的金字塔直方图,接着结合每幅影像的颜色直方图生成更有区分性的特征向量,利用新的特征向量集训练支持向量机分类器,通过分类器输出与查询属于一类的影像,完成遥感影像检索。试验结果表明,本文方法不仅提高了影像检索的查准率和查全率,并且验证了该方法能有效克服影像光照、噪声、方向等变化,鲁棒性较好。