几何约束和改进SIFT的SAR影像和光学影像自动配准方法

提出一种基于几何约束和改进SFT的SAR影像和光学影像自动配准方法。首先根据影像间的几何关系进行影像粗纠正,消除影像间旋转和分辨率差异;然后基于主方向改进的S1FT特征提取方法提取SkFT特征并利用其结构性信息引入结构相似性指数（SSIM）作为相似性测度获得初始匹配,经过视差空间和角度特征空间聚类优化得到稳定同名匹配;最后由随机抽样一致性算法（RANSAC）根据透视变换模型精化匹配结果获取变换模型参数。整个配准过程自动完成。本方法适用于差异较大的SAR影像与光学影像之间配准。     

基于特征提取的光学影像和SAR影像自动配准

针对现有的配准方法用于多光谱影像与SAR遥感影像配准时,存在受SAR图像斑纹噪声影像大、手工选取配准控制点精度低、利用图像景物特征配准时获取区域和边沿困难等问题,以SPOT5影像与RADARSATSAR影像配准进行实验,提出了一种利用改进的SIFT在提取的特征图像上寻找匹配点进行粗配准,然后利用交叉累积剩余熵作为相似性测度结合原始影像信息寻找光学特征图像的角点在SAR影像上的匹配点并进行精配准的方法,配准精度达到了子像素级水平。实验结果表明该方法对多源遥感影像有很强的适应性,配准精度高。     

一种匹配测度自适应的SAR图像配准算法

复图像配准的关键是选择合适的匹配测度函数,但匹配测度函数对不同地形的适应性有待于研究。本文首先对比分析复相关系数法和频谱极大值法在机栽SAR山地和平地数据的精度。然后针时频谱极大值法和复相关系数法在不同地形的适应情况,提出基于外部DEM自适应选取配准测度函数的SAR图像匹配算法。最后,给出复图像配准算法的实现步骤,复杂地区的实测数据验证了算法的有效性。     

高分辨率SAR图像中建筑物特征融合检测算法

针对高分辨率SAR图像中的建筑物检测问题,提出了一种基于视觉注意和特征融合的检测算法。首先,根据SAR图像中建筑物目标与背景存在较大差异的特点,采用视觉注意机制进行建筑物的感兴趣区分割;然后,提取位于感兴趣区域内的高亮线条和阴影区域;最后,采用D-S证据理论对注意焦点、高亮线条和阴影区域进行特征融合,实现建筑物目标的检测。实验结果表明,本文算法对矩形建筑物具有较高的检测精度。     

基于空间约束和结构特征的光学与SAR影像配准

针对光学和合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像间的几何形变和辐射差异造成的配准困难问题,提出一种基于空间几何约束和结构特征的光学影像与SAR影像自动配准方法.首先,利用分块的Harris算子在输入影像上提取分布均匀的特征点,根据有理函数模型对输入影像进行局部几何纠正,实现输入影像...     

基于重叠区域相关系数的视频影像关键帧提取算法

提出了3种基于影像重叠区相关系数的视频影像关键帧快速提取算法。该算法首先采用多项式快速、准确地拟合出视频影像相关系数的变化趋势,然后利用相邻关键帧影像重叠区的高相关特性实现关键帧帧位的快速、准确提取,并通过实例与基于重叠度计算关键帧算法的时效性进行对比。结果表明,该算法单次计算相关系数的时间相对于单次重叠度计算时间缩短了近4倍,准确度达到88%,且针对不同拍摄手段下的视频影像,提取的关键帧影像精度较高。同时,还对基于视频提取的关键帧影像进行全景图拼接,结果显示未出现明显场景缺失,且可靠性高,适用性强。     

基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码

针对SAR灰度影像信息不丰富,不利于解译识别的问题,提出了一种基于Roberts梯度与HIS色彩空间的SAR图像伪彩色编码算法。首先,计算SAR图像的梯度图像,并确定梯度阈值T;然后,比较像素梯度与阈值的大小,大于阈值的像素按照Roberts梯度方法编码,否则按照基于HIS色彩空间方法编码;最后,对两种编码结果进行合成,得到最终伪彩色SAR图像。利用TerraSAR-X影像数据进行了实验验证,结果表明:本文研究的方法均能达到很好的伪彩色编码效果。     

基于PHOTOMOD对不同类型航摄影像进行空三加密的方法研究

在学习PHOTOMOD基本功能的基础上,探索该软件对框幅式影像、卫星影像和推扫式三线阵影像进行空三加密的实现方法。其中,框幅式的实验数据包括传统RC-30胶片式影像以及带POS(POSition Orientation System)数据的UCE相机和UCXP_WA相机拍摄的影像;卫片的实验数据为法国的Pleiades卫星影像;推扫式的实验数据为ADS80 L1级影像。本文从空三加密中内定向、航线划分、同名点匹配和平差计算等主要功能出发,探索并总结了软件对以上影像进行空三加密的实现方法以及存在的主要问题。本文的试验和研究对空三加密和4D产品生产具有一定的参考价值和借鉴意义。     

SAR图像船行尾迹检测的Radon变换和形态学图像处理技术

该文提出了一种由Radon变换与形态学图像处理技术检测船行尾迹的算法SWDRM（Ship Wake Detection Algorithm based on Radon transformation and Morphologic image processing technology)，算法特点是：在Radon空间进行处理后，得到逆变图像，通过图像后处理，可得到二值图像，以用于尾迹自动检测，对海洋卫星合成孔径雷达（SEASAT SAR）图像及模拟乘性斑点噪声中舰船尾迹进行了检测，结果表明，SWDRM具有很好的鲁棒性，能够适应不同水平的噪声环境，同时对阈值系数和工作窗口宽度的选择范围都比较大，在一定的噪声水平范围，给定阈值系数后，得到近似于恒虚敬率的检测结果，结合图像后处理，可得到二值图像用于自动尾迹检测。     

基于阈值分割与决策树的SAR影像水体信息提取

目前我国的GF-3 SAR数据可实现全天时全天候的对地观测,已服务于海洋、减灾、水利、气象等多个领域.改进了基于阈值分割法与决策树的GF-3 SAR影像水体信息提取方法,首先对GF-3 SAR影像进行基本处理;再采用KI二值化阈值分割法进行图像分割;然后通过构建知识决策树模型来提取水体信息,为了提高精度,采用GDEM数...     

SAR与TM影像融合及在BP神经网络分类中的应用

以加拿大Radarsat SAR与美国Landsat TM影像为信息源,分别将SAR与TM影像的DN值转换为表征地物特征的后向散射系数和反射率,利用改进的SVR法进行融合,同时与HIS,Brovey以及小波变换的融合效果作定量比较,并利用优化的BP神经网络模型,以相同的训练区分别对融合前后的影像进行监督分类。结果表明:改进的SVR法融合影像的光谱信息保持性、信息量以及分类精度都优于常用的融合方法,且分类精度比TM影像有较大提高。     

基于直线特征和谱图理论的光学与SAR图像配准

针对可见光与SAR图像配准问题,提出了基于直线特征和谱图理论的配准方法。通过提取图像的直线特征求交点,再利用特征点集构造Voronoi图,结合谱图理论寻找匹配的Voronoi多边形,从而获得配准参数,最后根据仿射变换模型得到配准结果。实验结果表明,与传统配准算法相比,本文配准方法普适性好、配准效率高。     

基于区域特征的航拍图像水上桥梁自动识别

针对航拍图像中水上桥梁目标的自动识别问题,提出了基于区域特征的水上桥梁自动识别算法。首先对航拍图像进行基于梯度均方差的图像二值化;再进行基于像素密度的二值图像去噪;然后进行基于像素的二值图像连通区域标记,区域标记算法采用6邻域连通规则进行标识,能够有效获取水域的区域特征;最后进行桥梁的精确提取。实验结果表明,该算法能够有效地识别低对比度、低空侧拍等复杂航拍图像中的水上桥梁目标。     

Filtering Approach Based on Voter Model and Spatial-Contextual Information to the Binary Change Map in SAR Images

If a binary change map (BCM) is generated without considering spatial-contextual information, it can produce a number of false and missed alarms because of the significant speckle noise in synthetic aperture radar (SAR) images. Therefore, this paper first proposes the local continuity assumption of the changed and unchanged areas. Then, a new filtering approach to BCM of SAR images is proposed based on the voter model and spatial-contextual information. Experimental results indicate that the proposed approach can effectively decrease the detection noise, improve the detection accuracy of BCM and perform better than a median filter, mathematical morphological filters and a filter based on a Markov random field.     

基于数据同化的全色和多光谱遥感影像融合

借鉴气象领域中数据同化思想,提出了一种基于数据同化的多光谱和全光谱影像融合框架。此框架可根据后续处理对影像各个属性指标值的依赖程度确定各个属性指标的权重,构造由影像各个评价指标的加权和组成的目标函数,从而获取合适的影像。实验验证了该框架的有效性。     

基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法

遥感影像敏感目标隐藏是保证遥感资源安全共享的关键。针对传统方法存在的目标检测不完全、补全结果不可靠的问题,提出了一种基于Transformer结构的遥感影像敏感目标自动隐藏方法。首先利用以Swin Transformer为主干网络的Cascade Mask R-CNN（region-based convolutional neural network）实例分割优化模型检测敏感目标并生成掩膜区域,同时设计了RSMosaic（remote sense Mosaic）合成数据方法减少人工标注数据;然后,基于色相-饱和度-明度（hue-saturation-value, HSV）空间的阴影检测模型扩展掩膜区域;最后,引入MAE（masked autoencoders）模型实现目标背景生成。以飞机目标为例,与Partial-Connvolutios和EdgeConnec进行了对比实验。结果表明,相比传统方法,该方法在敏感目标实例分割中的边界框与像素掩膜AP值分别提升了13.2%与11.2%;在使用RSMosaic合成数据后,边界框与像素掩膜AP值可分别再提升9.39%与14.16%, 且图像修补中的平均绝对误差和最大平均差异提升80%以上,实现了结构合理、纹理清晰的敏感目标自动隐藏效果。     

基于图论的遥感影像误匹配点自动探测方法

提出一种基于图论的卫星遥感影像误匹配点自动剔除方法。首先以稀疏匹配点为节点分别构建左右影像的完全图;然后利用每个节点所对应三角形的相似度之和为属性值构建导出图;最后通过搜索导出图中属性值最小的节点定位误匹配点。在剔除单个误匹配点的基础上,采用重新构建完全图-导出图-定位误匹配点的循环搜索策略,达到自动探测并剔除多个误匹配点的目的。实验表明,该方法无需建立匹配点间的映射模型,仅利用三角形的相似关系就可以定位误匹配点,与广泛使用的随机抽样一致性粗差探测方法相比,对误匹配点具有更高的识别率和更低的误判率。     

基于FFT的快速SAR分布目标回波模拟算法

大面积分布目标的合成孔径雷达 (SAR)回波模拟需要大量的运算 ,文中提出了一种合成孔径雷达回波模拟的快速算法 ,算法利用时域插值和FFT来缩减运算量 ,对于大面积目标回波模拟时 ,该算法有很高的效率。文中详细分析sinc函数插值所带来的误差以及补偿方法 ,并在次基础上提出了一种利用增采样插值方法 ,该方法以增加少量运算为代价 ,使得模拟精度的大幅度提高。文中比较了传统方法和基于FFT的快速SAR分布目标回波模拟算法的模拟结果 ,证明了这种快速算法确实行之有效     

基于EM算法和单幅雷达图像阴影的控制点坡度校正

对在我国现有的条件下进行控制点坡度校正的必要性进行了阐述,并分析了EM算法。根据EM算法以及基于区域增长的余弦散射模型建立了控制点坡度校正模型,并用河北省张北地区的雷达影像进行了实验,取得了较高的精度初值。     

基于边缘梯度投影图的航空影像初始视差确定

通过对航空立体像对及其边缘影像的分析,提出了一种新的航空影像初始视差的确定方法。试验表明,该算法能准确地确定纹理单一、影像对比度小的航空立体影像对的初始视差,可明显提高影像匹配的精度和可靠性。