基于MRF的航空影像理解的知识获取

讨论了基于ＭＲＦ影像理解的３种知识－－同类影像的距离最短，近邻像元个别特征参数的显性和影像的方向性在航空影像理解中如何获取和应用。通过航空影像试验，表明影像理解的正确率大大提高。     

一种基于航摄资料的历史航空影像配准算法

历史航空影像真实地反映了各个时期的地表形态、植被覆盖、社会经济与环境状况,客观有效地记录了自然景观与人文景观的演化变迁过程。为高效管理和有效利用历史航空影像,建立历史航空影像数据库势在必行。目前,众多航空影像数据库管理系统很好地实现了航摄资料的管理,同时可以对单张影像数据进行浏览和更新,但是却不能实现历史航空影像的漫游浏览和空间查询。本文利用航摄资料,结合数字图像处理和数字摄影测量等理论方法,设计了无控制点参与的航空影像半自动快速拼接算法,实现了历史航空影像批量快速拼接;最后,将拼接影像与矢量数据叠加进行精度检验,主要标志性地物重叠良好,查询结果符合精度要求。     

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。     

一种适用于航空影像的无参考模糊探测方法

针对侧风、强风、湍流等飞行环境容易造成航空影像运动模糊,严重影响航空影像质量,同时航空影像数据量大,手动挑选模糊影像费时费力的问题,为了提高航摄内业人员的工作效率,该文研究一种适用于航空影像的自动模糊探测方法,以主流的无参考再模糊算法Reblur和无参考结构清晰度算法NRSS为基础,结合航空影像具有丰富地物的特点,对影像进行分块处理,计算所有字块的Reblur和NRSS模糊探测值,最后得到整幅影像的模糊探测值。其中,再模糊算法通过计算待测影像和参考影像的水平和垂直运动方向上的灰度变化来评价图像模糊度;NRSS算法在结构相似度SSIM算法基础上加入梯度信息提取和高斯滤波等改进,通过计算结构相似度评价图像模糊度。实验结果表明,该文研究的无参考模糊影像探测方法适用于航空影像数据,其评价结果与人眼主观评价结果具有较高的一致性,能够准确地缩小模糊影像的查找范围,极大地提高了航摄内业效率。     

数字航空影像辐射信息精处理问题的探讨

在分析数字航空影像辐射信息的基础上,针对数字航空像片的特点,探讨对数字航空影像进行匀光和匀色处理的技术方法,以及实现批量化处理的方法研究。     

基于可变模板的航空影像中建筑物提取

针对航空影像中目标提取的困难，提出了一种基于可变模板的航空影像中建筑物提取方法，并针对几种比较典型的建筑物，详细讨论了模板的设计、目标初始参数的获取及模板最优参数求解等几个关键性的问题。采用这种方法进行航空影像中目标的提取时，可以将影像中的多种信息和人的识别能力进行有效的融合，因而能够达到可靠地提取影像中目标的目的。作为一种有效的优化求解方法，模拟退火被用于目标提取的优化过程。为了验证这种方法提取航空影像中目标的能力，给出了利用可变模板提取航空影像中几种不同类型的建筑物的例子     

航空影像和快鸟卫星影像结合更形地形图的方法探讨

介绍了利用航空影像和快鸟卫星影像相结合的方法更新1：10000地形图的方法。由于生产区域的航空影像是2002年航摄的,现势性较差,随着当地经济的飞速发展,部分地区变化较大,新增地物较多。因此,确定了利用航空影像和0．61m的OuickBird影像相结合的方法更新该区域的1：10000地形图,经过实践证明,该方法可以推广使用。     

基于改进Mask掩膜的航空影像匀光研究

针对航空影像亮度和反差分布不均匀现象,首先将原始航空影像进行频率域的低通滤波,获得可以反映影像亮度分布状况的背景影像;然后将原始影像与背景信息进行Mask掩膜运算,得到亮度分布均匀的结果影像。在此过程中,使用缩小影像代替原始影像用于背景影像的生成,可在不影响影像质量的同时大幅提高生成背景影像的效率。     

SFM的倾斜航空影像空中三角测量

针对传统空中三角(简称空三)测量方法处理倾斜航空影像的不足,提出了一种基于SFM算法的倾斜航空影像空三测量方法。首先利用垂直影像空三结果获取初始区域网模型,垂直影像空三解算可通过常规的空三算法或现有的软件获取。然后采用SFM算法,在初始区域网模型的基础上,递增式地恢复倾斜影像的外方位元素,最后将垂直影像和倾斜影像联合进行绝对定向、区域网光束法平差。选用玉树数据进行空三试验,结果表明:本文提出的SFM方法能够精确解算出倾斜航空影像的外方位元素,且空三结果优于现有倾斜影像空三软件Pix4Dmapper,可以作为一种倾斜航空影像定向方法。     

数字航空影像的质量控制和检查

科技进入21世纪以后,航空摄影测量技术已经全面步入数字化时代,数字航空影像成为摄影测量工艺的重要数据源,直接影响了成图的质量和精度。但是在实际生产应用中,数字航空影像的生产和质量检查一直没有完整的行业规范加以指导,造成影像数据在后续的应用中暴露出很多问题。本文是作者从生产实践的角度,对数字航空影像的质量检查和过程控制总结出的一系列经验。     

基于ALOS影像与CV模型的瞬时海岸线提取

利用ALOS多光谱影像及CV模型对山东沿海3种不同类型海岸-人工海岸、砂质海岸、淤泥质海岸进行海岸线提取,为比较不同特征影像对海岸线提取效果的影响,对同一类型海岸又分为近红外影像、421彩色合成影像、NDWI影像、PCA影像并分别进行海岸线提取,最后利用缓冲区分析进行精度比较。分析得出:对于人工海岸、砂质海岸2种海岸,在一个像元缓冲区内,提取精度基本可以达到80%以上,2个像元内可达到95%以上;对于淤泥质海岸,4种特征影像的提取效果均比较差,只有NDWI影像在2个缓冲区内可达到87%;总体来说,NDWI影像提取的效果最好。     

基于 ALOS 影像与 CV 模型的瞬时海岸线提取

利用ALOS多光谱影像及CV模型对山东沿海三种不同类型海岸、人工海岸、砂质海岸、淤泥质海岸进行海岸线提取,为比较不同特征影像对海岸线提取效果的影响,对同一类型海岸又分为近红外影像、421彩色合成影像、NDWI影像、PCA影像并分别进行海岸线提取,最后利用缓冲区分析进行精度比较。分析得出：对于人工海岸、砂质海岸两种海岸,在一个像元缓冲区内,提取精度基本可以达到80％以上,两个像元内可达到95％以上;对于淤泥质海岸,四种特征影像的提取效果均比较差,只有NDWI影像在两个缓冲区内可达到87％;总体来说, ND-WI影像提取的效果最好。     

一种改进SURF的视觉影像匹配算法

视觉影像经常存在纹理情况复杂和动态模糊等情况,严重降低了连续影像间各类特征的相似性,导致传统的匹配算法难以获得准确、稳定、分布良好的影像匹配,影响后续影像处理中各类信息的获取.针对上述情况,本文提出了一种改进SURF视觉影像匹配方法.该方法包括特征提取、初始匹配和对应匹配3个步骤.首先,利用SURF特征匹配方法提取足够...     

基于知识的遥感图像地物提取方法研究

通过对图像知识库、图像数据库、纹理分析和形状分析等技术的研究,提出了一种基于知识的遥感图像地物提取的方法。该方法提取图像的纹理特征和形状特征,根据知识库中的先验知识进行推理,实现了遥感图像地物的判别和提取。     

利用数据引力进行图像分类

提出了一种建立在数据颗粒引力基础上的图像分类方法,此方法使用的数据颗粒质量是图像的特征（如图像的分形维）。对于每一类别训练数据颗粒集,图像特征采用训练数据颗粒集中几幅图像特征的均值m_i,用训练数据颗粒集的像幅数w_i作为它的权重,那么第i个训练数据颗粒集的质量为w_i m_i,而待检验数据颗粒是原子数据颗粒,其质量为1。假定待检验一幅图像数据颗粒j的特征为t_mj,那么第i个训练数据颗粒集与待检验一幅图像的数据颗粒j之间的距离为|m_i-t_mj|。假定有3种不同类别的图像,从各类别中取出一部分图像组成3类训练数据颗粒集,求得每类数据颗粒集特征的均值和一幅待检验数据颗粒的特征值,按公式计算每类数据颗粒集对待检验数据颗粒的引力,3个引力中具有最大引力的类别即为待检验数据颗粒的类别。实验结果表明,基于数据引力的图像分类方法具有一定的优势。     

Three-image matching. For 3-D linear object tracking

This paper will discuss strategies for trinocular image rectification and matching for linear object tracking. It is well known that a pair of stereo images generates two epipolar images. Three overlapped images can yield six epipolar images in situations where any two are required to be rectified for the purpose of image matching. In this case, the search for feature correspondences is computationally intensive and matching complexity increases. A special epipolar image rectification for three stereo images, which simplifies the image matching process, is therefore proposed. This method generates only three rectified images, with the result that the search for matching features becomes more straightforward. With the three rectified images, a particular line-segment-based correspondence strategy is suggested. The primary characteristics of the feature correspondence strategy include application of specific epipolar geometric constraints and reference to three-ray triangulation residuals in object space.     

Three-image matching. For 3-D linear object tracking

1　ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＴｈｒｅｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ(3＿Ｄ)ｌｉｎｅａｒｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇｉｓａｋｅｙｏｐｅｒａｔｉｏｎｆｏｒａｎｕｍｂｅｒｏｆｓｔｅｒｅｏｖｉｓｉｏｎａｐｐｌｉ ｃａｔｉｏｎｓ,ｆｏｒｅｘａｍｐｌｅ ,ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓｏｎ＿ｒｏａｄｖｅｈｉｃｌｅｎａｖｉｇａｔｉｏｎ[2 ,5 ,9] ａｎｄｍｏｂｉｌｅｍａｐｐｉｎｇ[3,1 1 ,1 8] .Ｓｕｃｈｓｙｓｔｅｍｓｔｙｐｉｃａｌｌｙｅｘｐｌｏｉｔｔｗｏｓｔｅｒｅｏｉｍａｇｅｓｏｎｌｙｆｏｒｌｉｎｅａｒｏｂｊｅｃｔｔｒａｃｋｉｎｇ .Ｂｉ…     

联合显著性和多层卷积神经网络的高分影像场景分类

高分辨率遥感影像中的场景信息,对于影像解译和现实世界的理解具有重要意义。传统的场景分类方法多利用中、低层人工特征,但是高分辨率遥感影像的信息丰富,场景构成复杂,需要高层次的特征来表达。本文提出了一种联合显著性和多层卷积神经网络的方法,首先利用显著性采样获取包含影像主要信息的有意义的块,将这些块作为样本集输入卷积神经网络中进行训练,获得不同层次的特征表达,最后联合多层特征利用支持向量机进行分类。两组高分影像场景数据UC Merced 21类和Wuhan 7类试验表明,显著性采样能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,相比已有方法,本文方法能够有效提高分类精度。     

一种基于邻域投票的异源光学影像SIFT匹配误差剔除方法

异源遥感影像匹配是高分影像处理中的重要环节与关键问题,但目前异源高分影像匹配精度有待提高。本文提出了一种基于邻域投票的异源光学影像SIFT匹配误差剔除方法,首先利用尺度不变性特征变换（SIFT）对特征点进行提取,随后基于邻域投票对匹配特征点进行二次约束,最后区分出待剔除误差大的匹配点,进而确定精确匹配点。为了评价本文方法的精度,分别对建筑物、道路、水体进行匹配研究,试验证实该方法可以提高上述3种地类的匹配精度,相比传统的SIFT方法平均提高了66%,同时有效地保持了结果的尺度不变性。     

剔除无人机影像BRISK特征误匹配点对算法

针对BRISK特征检测算法在遥感影像中匹配时同名点对冗余度高和全局性差等特点,考虑BRISK特征检测算法能获取大量无人机遥感影像特征点,Delaunay三角网算法能够利用影像的BRISK特征点的粗匹配点对构建三角网,本文综合两种算法的优点,提出了一种结合BRISK特征检测算法和Delaunay三角网算法的剔除无人机遥感影像误匹配点对方法。该方法利用两张影像的BRISK粗匹配特征点构建Delaunay三角网,利用遍历两张影像三角网中的三角形相似度剔除错误匹配点对,并利用摄影不变量原理进一步剔除误匹配点对,提高了两张影像的精度;对比分析了Delaunay三角网的射影不变量算法,RANSAC算法分别剔除原始影像组、加入椒盐噪声影像组及旋转影像组的BRISK特征误匹配点对的效果。试验结果表明,3组影像分别利用结合BRISK特征和Delaunay三角网的射影不变量算法的无人机遥感影像匹配方法获得的正确特征匹配点对冗余度低、全局性优。