一种异源高分辨率卫星遥感影像近似核线生成算法

提出了一种实用的基于有理函数模型(RFM)的核线生成算法,研究并实现在该算法下异源高分辨率卫星遥感影像像对近似核线生成方法。该方法利用高分辨率卫星遥感影像正解模型迭代计算RFM反解模型,结合核线投影轨迹法,提取像对之间近似核线对。实验表明,本文算法具有可适性和通用性,为异源高分辨率卫星遥感影像数据的自动匹配处理提供了可靠保证。     

低空遥感数字影像的点特征提取算子的比较

低空遥感是遥感影像数据获取的重要手段之一,点特征是最常用的影像特征,目前存在多种点特征提取算法.本文根据低空遥感数字影像的特点和实际应用中的要求,利用探测速度、适应性、提取效能三个特征提取算法的比较标准对常用的点特征提取算子进行了比较.为针对不同特点的低空遥感数字影像,选择某点特征提取算法提供依据.     

基于多项式拟合的遥感影像匹配点粗差检测方法研究

针对遥感影像匹配点坐标存在粗差的问题,提出了一种遥感影像同名点坐标多项式拟合剔除粗差的方法,即用遥感影像同名点坐标求得遥感影像准核线模型后,再通过比较像点的上下视差来剔除粗差。笔者通过对World View2、资源3号、P5遥感影像立体像对的匹配点进行的粗差剔除实验,统计表明,准核线影像几何模型的上下视差中误差在0.3个像元左右,验证了该算法的有效性,同时也说明该算法在遥感影像匹配点坐标粗差剔除上具有可适性和通用性,为遥感影像匹配点的粗差剔除提供了一种可靠的方法。     

基于动态规划原理的半自动线特征提取

提出了一种针对遥感图像基于树结构实现的动态规划半自动线特征提取算法。在线模型的约束下 ,线特征的搜索过程很容易描述为一个多阶段决策的优化计算问题。文中提出了一种线特征模型 ,使之可以同样适合于遥感图像中的明、暗线特征的提取。并采用一种双向预测技术 ,使之也可适用于较大曲率线特征。最后利用树结构和动态剪枝技术实现整个线的半自动提取过程。实验表明了算法的有效性。     

遥感影像数据库基于内容检索系统的构建

根据遥感影像应用特点,提出了一种遥感影像数据库基于内容检索的模型,重点分析和讨论了该模型中采用的特征提取算法、多维索引和相关反馈技术,最后提出了需要进一步研究的内容。     

卷积神经网络在高分遥感影像分类中的应用

针对目前应用于高分辨率遥感影像分类的常用算法,其精度已无法满足大数据环境下的分类要求的问题,该文提出了卷积神经网络分类算法。卷积神经网络模型降低了因图像平移、比例缩放、倾斜或者共他形式的变形而引起的误差。在大数据环境下,采用卷积神经网络算法对高分辨率遥感影像进行分类,避免了特征提取和分类过程中数据重建的复杂度,提高了分类精度。通过实验比对分析,证明了卷积神经网络在高分辨率遥感影像分类中的可行性及精度优势,对遥感图像处理领域等相关工作提供了参考价值。     

高分辨率遥感影像普通车辆自动检测方法探讨

利用高分辨率遥感影像数据,研究停车场上普通车辆的自动提取方法。基于影像的灰度信息,分别采用边缘检测法、阈值分割法、区域生长法和点特征提取法等方法对遥感影像中的车辆目标进行检测。通过对比分析各种算法实验结果,探讨不同算法进行车辆检测的效果,并利用灰度线性变换的方法对阈值分割法进行了改进,提高了普通车辆目标检测效果。     

基于SIFT的遥感图像配准技术综述

遥感图像配准是图像融合、变化检测、图像镶嵌等应用中不可缺少的步骤。近年来,出现了大量基于尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)的遥感图像配准方法。在对已有基于SIFT的遥感图像配准文献的调研分析基础上,对各种SIFT遥感图像配准技术进行了系统性评述,将各种改进方法分为SIFT提升算法、针对遥感图像性质的改进、混合方法以及针对算法流程的改进等4类;分析了不同类型改进方法的适用范围和优缺点;指出了SIFT遥感图像配准技术存在的主要问题和难点,对其未来的发展方向进行了展望,为后续研究提供参考。     

利用MapReduce进行批量遥感影像瓦片金字塔构建

在分析面向瓦片金字塔并行构建任务分解的基础上,提出了一种利用MapReduce进行批量遥感影像瓦片金字塔并行构建的方法.实验结果表明,该方法不仅在集群上快速、有效地解决了单机上难以解决的大规模批量遥感影像瓦片金字塔的构建操作,而且具有良好的可扩展性.同时,该算法可作为大规模遥感影像并行处理的基础框架,非常容易扩展到高效能影像特征提取、遥感影像融合以及影像增量计算等其他海量遥感影像处理任务中.     

基于可变阈值SIFT算法匹配无人机影像的研究

针对无人机重量轻、稳定性差,所拍摄的数字影像存在重叠度不规则、旋转尺度大,造成影像匹配处理具有一定难度的问题, SIFT匹配算法具有尺度不变性、旋转不变性等特征。本文扩大了检测性范围,SIFT算子维度从128维降低到32维,采用自适性阈值对算法进行改进。改进前后的算法对两组重叠影像进行试验研究,在影像特征点提取数量、匹配效果、匹配时间之间进行对比分析。实验结果表明,对于旋转不稳定性的无人机数字影像,扩大检测范围并采用自适性阈值的SIFT算法更具有优势,可获得更优的影像匹配效果。