分割暗通道先验邻域的单幅图像去雾算法

利用暗原色先验进行单幅图像去雾时,需采取高计算复杂度的细化程序,否则其估计的传输率易在边界处造成光晕。对导致边界处产生光晕现象的原因进行分析时发现,计算复杂度高的细化程序在去除晕轮效应时去雾过度,且传统的基于暗原色先验的单幅去雾算法在明亮区域易造成色彩失真现象。由此在原来的透射率估计时,提出一种基于色调的简单而快速的邻域分割方法。首先将原始RGB图像转换到HSI色彩空间,在H（Hue）通道中,用邻域中的点与中心点的色调的差值绝对值,来判断该邻域内的点是否属于同一区域,只使用属于同一区域的像素点来计算该区域的暗原色值;再通过修正透射率值,来校正明亮区域的色彩失真。在图像复原时,在HSI色彩空间保留色调分量不变,仅对强度分量运用修改的暗原色值进行去雾,再进行非线性增强,最后对饱和度分量进行颜色补偿。实验表明,本文的去雾算法能够显著提高场景的视觉清晰度,而且不需要图像后续修补,并能获得更好的色彩视觉保真。     

Underwater image enhancement based on the dark channel prior and attenuation compensation

Aimed at the two problems of underwater imaging, fog effect and color cast, an Improved Segmentation Dark Channel Prior (ISDCP) defogging method is proposed to solve the fog effects caused by physical properties of water. Due to mass refraction of light in the process of underwater imaging, fog effects would lead to image blurring. And color cast is closely related to different degree of attenuation while light with different wavelengths is traveling in water. The proposed method here integrates the ISDCP and quantitative histogram stretching techniques into the image enhancement procedure. Firstly, the threshold value is set during the refinement process of the transmission maps to identify the original mismatching, and to conduct the differentiated defogging process further. Secondly, a method of judging the propagating distance of light is adopted to get the attenuation degree of energy during the propagation underwater. Finally, the image histogram is stretched quantitatively in Red-Green-Blue channel respectively according to the degree of attenuation in each color channel. The proposed method ISDCP can reduce the computational complexity and improve the efficiency in terms of defogging effect to meet the real-time requirements. Qualitative and quantitative comparison for several different underwater scenes reveals that the proposed method can significantly improve the visibility compared with previous methods.     

一种基于面阵摆扫式航空影像的特征匹配方法

特征匹配是面阵摆扫式航空影像处理的关键步骤,针对传统特征匹配方法在面阵摆扫式航空影像匹配时存在匹配点数量少,分布不匀均的问题,本文提出一种基于自适应亮度空间的特征匹配方法。首先根据影像POS（Postion Oriental System）信息求解待匹配影像间变换关系进行影像校正,在校正后的影像上构建自适应亮度空间,使用ORB算子和BEBLID算法在亮度空间上获取特征点和二进制特征描述符,然后基于汉明距离获取初始匹配点,使用RANSAC算法剔除粗差,最后将匹配点变换到原始影像上得到最终匹配结果。本文选取6组具有视角差异及亮度变化的面阵摆扫式航空影像进行实验,将本文算法与SIFT、SURF、ORB、ORB+BEBLID、ASIFT等匹配方法进行比较,结果表明：本文算法通过建立影像间变换关系,构建自适应亮度空间,使得算法提取的特征点数量增加1.5倍,获取匹配点数量是其他算法的3倍以上,且匹配点分布更加均匀,匹配效率高于其他算法,验证了本文算法在具有亮度变化及视角差异的面阵摆扫式航空影像上匹配的有效性。     

基于颜色特征和空间特征的图像检索

针对已有的综合多特征进行图像检索的算法复杂度高、计算量大且准确率不够的现状,提出一种基于图像分块并综合灰度特征和空间特征的图像检索算法。首先将原图像划分为10×10的子块,再计算每个子块的平均灰度和空间位置作为检索特征,通过实验表明这种方法在检索结构相似的图像时准确率高,但对颜色不敏感。通过增加颜色特征并调整空间特征计算方式进行改进,相比改进前,算法对于公开的图像库中大多图片有更高的查准率。实验中统计了多类图片在不同情况下的查准率,表明文中算法准确高效,应用性好。     

高分辨率遥感图像融合的光谱保真问题

分析高分辨率遥感图像融合光谱失真的原因,利用基于滤波原理的Wavelet、SFIM融合算法和基于统计原理的Gram-schmidt、PCI pansharp模块提供的融合算法对高分辨率遥感图像的代表QuickBird图像进行融合试验。结果表明:这四种融合算法虽都具有很好的光谱保真性,但从光谱保真度和高频信息融入度这两个方面的定量分析来看,基于统计原理的融合方法总体上优于基于滤波原理的融合方法,更适合于QuickBird高分辨率遥感图像的融合。     

航测DCM影像常用融合方法对比分析

借助ENVI图像处理系统,分别应用色彩空间变换、比值变换、主成分变换法,对利用航测DCM相机获取的多光谱影像和全色光波段影像进行融合,并利用主观分析和定量比较的方法,分别从视觉角度和统计指标角度对比分析了3种方法融合图像的优缺点,认为色彩空间变换方法效果较好,为DCM高分影像的增强处理提供了依据。     

基于DEM的SAR影像几何定位参数校正方法

针对大范围无地面控制的SAR影像几何纠正,利用在一定时间和空间范围内SAR系统几何定位参数误差具有一定稳定性的特点,提出基于DEM的几何定位参数校正方法。该方法首先基于DEM进行影像模拟生成模拟SAR影像;然后在模拟SAR影像上提取特征点,针对特征点将模拟SAR影像和原始SAR影像进行匹配,得到特征点在原始SAR影像上的同名特征点,再结合DEM进行模拟影像间接定位获取特征点的地理坐标,以此作为几何定位参数校正的参考点;进而根据严密SAR几何构像模型构建几何定位参数校正模型,解算几何定位参数校正值;最后,利用几何参数校正值改正区域内其他SAR影像几何定位参数,提高区域内SAR影像几何定位精度。以高分三号影像进行试验,使用本文方法获取一景影像的几何定位参数校正值,对同一轨道内的和不同轨道的其他SAR影像进行参数校正,并对参数校正前后的几何定位精度进行评价。结果显示,同一轨道内的影像定位精度由66.0 m提高到9.7 m,不同轨道的影像定位精度由65.0 m提高到13.5 m,表明本文方法能够显著提高SAR影像几何定位精度。     

ROV based underwater blurred image restoration

1　Introduction　TheROV (RemoteOperatedVehicle)isakindofsystemthatcanbeusedforunderwatermeasurementanddetection (Caimi,1996 ;KevernandLeGall,1991) .Inthispaper ,theirradianceofthelightre flectedbythetargetthroughwaterbodiesindifferentconditionsissimulatedbyacomputer .Underdiffer entwaterconditions,therelationbetweentheirradi anceandthedistanceispresented .Thenthemaxi mumdetectiondistanceofthedetectorcanbeob tained .WealsorestoretheunderwaterblurryimagesusingtheWienerfilterbasedonthesimula…     

基于五叉树分解与多特征直方图匹配的高分辨遥感图像检索

随着遥感图像数量的急剧增加,如何进行高效检索已成为遥感图像信息提取和共享的瓶颈问题,基于内容的遥感图像检索因此逐渐成为了研究热点。本文提出了一种新的遥感图像检索方法,该方法综合利用了图像的色调和纹理特征。其基本过程是:首先,对图像进行主成分变换,对变化后的第一主成分图像进行五叉树分解,将大幅面的遥感图像分成一系列的子图像;然后,利用多通道Gabor滤波器与子图像做卷积运算,提取其纹理特征,同时计算像元值的方差和三阶矩作为各子图像的色调特征;最后,以子图像为特征基元,构建图像的色调直方图和纹理直方图,以多特征直方图匹配方法计算图像相似度实现遥感图像检索。利用高分辨率遥感影像的检索实验证明该方法是有效的。     

复合类别支持的多元线性回归遥感影像色彩归一化方法

受植被时相变化、传感器畸变、获取时刻大气条件等因素的影响,不同时间获取的遥感影像存在色彩差异,而逐波段的色彩归一化容易引起新的色彩畸变。因此,本文提出一种复合类别支持的多元线性回归遥感影像色彩归一化方法,在输入影像和参考影像逐波段高斯归一化的基础上,进行复合聚类,确定各像元的复合类别;在迭代去除变化像元的基础上,将类别中心作为控制点,建立多元线性回归方程,并据此对输入影像进行处理。2组影像的试验结果表明,本文方法相对于传统方法在整体精度、色彩保持等方面具有较大的优势。     

基于CPML边界条件的水下地质雷达数值模拟

水下的地质雷达探测与常规的地质雷达探测具有显著的不同点。文中对CPML吸收边界条件的公式进行推导,并通过数值模拟对均匀介质以及非均匀介质中吸收边界条件的吸收效果进行了验证,数值模拟的波场快照证明了CPML吸收边界条件在水下的地质雷达数值模拟中具有很好的吸收效果。通过对水平层状介质模型以及倾斜层状介质模型开展数值模拟,并结合实际探测的雷达图像,证明地质雷达对于水下地层的探测能够取得良好的效果;通过对空洞体位于不同深度时的数值模拟,证明了地质雷达对于水下的空洞探测也能对其位置及规模进行较为准确的判断。这为水下地质灾害的探测提供了理论依据及指导。     

Retinex图像增强在GPU平台上的实现

伴随着无人机时代的到来,对海量数据处理的实时性要求越来越高。本文在GPU（Graphic Processing Unit）平台上实现了Retinex图像增强算法的并行处理,提升了Retinex图像增强算法处理高分辨率数字图像的处理速度。首先,通过数据合并访问和内存数据交互技术实现了数据的快速访问,缩短了数据在不同种类内存间的传输时间,提升了数据访问的效率;然后,采用内核指令优化和数据并行计算技术,实现了Retinex图像增强算法在GPU平台上的多核程序设计;最后,采用主机端和设备端的异步执行模式,在数据传输的同时进行内核数据的并行计算,通过任务级的并行进一步缩短了算法在GPU平台上的执行时间。研究表明,对于不同分辨率的图像,Retinex图像增强算法的处理速度相比于CPU平台均有数十倍的提高,如处理一帧分辨率为2048像元×2048像元的图像仅需要38.04 ms,算法的处理速度较CPU提高了40倍。     

基于MATLAB的HIS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法.在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量Ⅰ与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合.融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择.通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coit5作为小波基函数,进行三层小波分解.小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数.从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好.实验表明,将ETM 多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征.     

基于MATLAB的IHS变换与小波变换影像融合与应用

为了提高Landsat系列卫星多光谱影像的目视解译效果,提出了一种基于IHS变换和小波变换相结合的影像融合方法。在Matlab开发环境下,将多光谱影像的亮度分量I与全色影像先进行直方图匹配,以加大两者的相关性,减小融合影像的光谱偏差,然后分别进行小波分解,最后按照一定融合规则进行影像融合。融合规则中最重要的是小波基、小波分解层数和小波系数的选择。通过比较不同的小波基函数,在不同分解层数下的统计参数值及目视融合效果,最终确定选择coif5作为小波基函数,进行三层小波分解。小波高频系数的选择采用区域的标准差法,选取以当前处理像元为中心的局部区域标准差最大的影像小波系数作为融合影像对应的小波系数。从融合后影像看,本文提出的方法要优于单一的IHS或小波变换融合方法,道路、河流、农田及林地等纹理及细节信息都较融合前明显提高,同时,较高的相关系数和较低的光谱扭曲度,表明光谱信息也保留很好。实验表明,将ETM+多光谱影像和全色影像融合的方法是可行的,融合后影像不仅空间分辨率明显提高,而且又较好地保留了多光谱影像的光谱信息特征。     

基于分层极限学习机影像转换的多源影像变化检测方法

为提高现有多源影像无监督变化检测方法存在的检测结果易受噪声影响和计算效率低等问题,本文提出了一种基于分层极限学习机影像转换的多源影像变化检测方法。分层极限学习机（Hierarchical Extreme Learning Machine,HELM）通过多层前向编码获得丰富的特征表示,且当特征提取完成即可确定网络参数。本文方法首先通过对合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）影像进行对数转换,以获得与光学影像相同的影像噪声分布,并利用影像平滑减少影像噪声对变化检测结果的影响;然后分别对多源影像进行聚类分析,通过对比两时相影像的聚类图获得初始变化检测图,选取初始变化检测图中的未变化区域的像元作为初始训练样本,构建训练样本修正模型修正初始训练样本以提高训练样本的准确性;引入HELM以实现多源影像特征空间转换,获取多时相空间转换影像,提高了算法效率;最后通过对比原始影像和多时相空间转换影像获取变化信息。两组多源影像(Google Earth和哨兵1号影像)的实验结果表明：与现有方法相比,本文方法的Kappa系数分别至少提高了6.19%和8.94%,证明了本文方法...     

基于线段检测算法的倾斜摄影直角像控点目标检测方法

针对航空摄影测量中空三加密时数据内业精校正的人工刺点效率低下,误差较大等问题,本文提出了一种基于线段检测(Line Segment Detector,LSD)算法的直角像控点目标检测方法.该方法首先通过Retinex算法增强影像彩色信息;再对影像进行双边滤波,在去除噪声的同时能很好的保留边缘信息;然后使用LSD算法提取...     

Gaussian decomposition and component pigment spectral analysis of phytoplankton absorption spectra

The absorption spectrum of phytoplankton is an important bio-optical parameter for ocean color hyperspectral remote sensing;its magnitude and shape can be affected considerably by pigment composition and concentration.We conducted Gaussian decomposition to the absorption spectra of phytoplankton pigment and studied the spectral components of the phytoplankton,in which the package effect was investigated using pigment concentration data and phytoplankton absorption spectra.The decomposition results were compared with the corresponding concentrations of the five main pigment groups(chlorophylls a,b,and c,photo-synthetic carotenoids(PSC),and photo-protective carotenoids(PPC)).The results indicate that the majority of residual errors in the Gaussian decomposition are0.001 m~(-1),and R~2 of the power regression between characteristic bands and HPLC pigment concentrations(except for chlorophyll b)was0.65 or greater for surface water samples at autumn cruise.In addition,we determined a strong predictive capability for chlorophylls a,c,PPC,and PSC.We also tested the estimation of pigment concentrations from the empirical specific absorption coefficient of pigment composition.The empirical decomposition showed that the Ficek model was the closest to the original spectra with the smallest residual errors.The pigment decomposition results and HPLC measurements of pigment concentration are in a high consistency as the scatter plots are distributed largely near the 1:1 line in spite of prominent seasonal variations.The Wozniak model showed a better fit than the Ficek model for Chla,and the median relative error was small.The pigment component information estimated from the phytoplankton absorption spectra can help better remote sensing of hyperspectral ocean color that related to the changes in phytoplankton communities and varieties.     

EO-1 Hyperion高光谱数据的质量评价

本文以影像的客观评价方法对扬州地区一景Hyperion影像的L1R数据进行质量评价。主要采用辐射精度、信息量、清晰度、信噪比等指标对图像质量进行分析,经过评价认为,影像获取时受到成像环境和天气的影响,可用波段数量可能产生一定范围的浮动。本文的影像存在44个未定标波段,25个受水汽影响波段,而SWIR130以后的波段中存在大量噪声。影像信息主要集中于VNIR和SWIR波长较短范围的约94个波段内,该范围内影像质量较高,能发挥高光谱分辨率优势,并为正确还原光谱信息提供可能。影像数据中存在的条带现象和辐射畸变经过一定处理去除后,在农业调查、监测、管理,森林覆盖、灾害预警,地质调查,找油以及海洋水色研究等领域将有良好的应用前景。     

基于局部维纳滤波的交通图像去雾霾算法

为了提高雾霾天退化交通图像的色彩保真度和清晰度,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验理论提出一种快速去雾霾算法。传统的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对单一户外场景图像取得了不错的效果,但在处理较高分辨率交通图像时,需要消耗大量的计算和存储资源;同时,不能很好处理图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真。针对这两个问题展开研究:首先,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验原则优化大气散射光,进而得到细化的透射率;其次,通过动态调节参数的大小以适应天空等明亮区域地去雾霾处理;最后,将所提算法用于实例验证,结果表明算法不但可以保证交通图像白色区域的色彩不失真,而且去雾霾效率提高4~25倍。     

QuickBird 影像城市阴影信息的提取与消除

城市绿地信息在城市研究中的重要作用。但由于各种因素的影响,城市绿地信息提取的精度受到很大的限制,其中,城市中建筑物的阴影是城市绿地信息提取的一个重要限制因素。本研究选取呼和浩特市城区的QuickBird影像,在获取最佳波段组合的基础上,利用多种方法对遥感影像的阴影信息进行提取和消除,以期获得最佳的阴影消除方法,高效地提取城市绿地信息。首先,通过比值运算、波段重组,增强处理影像阴影信息,用最佳指数法分析QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合;然后,根据阴影在近红外波段的最小亮度值与最大亮度值的范围建立掩膜,成功提取影像的阴影信息;最后,将色彩空间变换分别与同态滤波和Gamma矫正结合以消除影像阴影,并与其他方法进行对比。研究结果表明,QuickBird影像阴影提取的最佳波段组合为3/4、4、2波段组合,最佳亮度值范围为70-165;色彩空间变换与Gamma矫正相结合的方法可更好地消除阴影,并能较好地保留影像的彩色信息,是消除阴影的最佳方案。