保持匹配一致性的遥感影像压缩编码

基于影像匹配一致性，结合小波变换与分析，提出了一种适用于遥感影像的有失真压缩编码方法。考察了不同的压缩倍率对影像匹配偏移中误差的影响。     

一种基于小波域的分形遥感影像压缩方法

解决大数据量遥感影像传输和存储问题的方案之一,是对遥感影像进行高保真快速压缩。通过对遥感影像进行小波变换产生子带频域之间的相似性,再利用分形方法对具有相似性的相邻高频子带进行编码,由高一级的子影像构造低一级的子影像,然后采用分形迭代解码和小坡变换的逆变换重建影像。实验结果表明,该方法在一定程度上能够提高压缩比,在压缩时间上比传统的分形方法有明显的缩短,并且压缩后影像信息的损失量较少,影像恢复的质量较好。     

遥感影像松弛匹配算法研究

松弛匹配算法是遥感影像匹配中应用广泛的算法之一,它是一种并行和迭代的算法,在匹配过程中利用了周边像素的信息,能够有效地避免临近匹配结果不协调、不合理的现象。本文对松弛算法的原理进行阐述,从收敛速度和错误率两个指标出发,针对多种不同的松弛匹配算法进行比较研究,分析其性能及其应用。实验证明,收敛速度并不能作为算法优劣的唯一标准,松弛算法应该更多地利用影像的背景信息来消除局部的不确定性。     

遥感图像的自适应混合压缩编码

遥感图像的巨大信息量,给图像存贮、记录、传输和处理带来很大的困难。尤其是在微机上进行图像处理,这一问题更为突出。图像压缩编码技术是解决问题的主要途径。但是,文献介绍的一些常用的图像压缩编码方法,大多会导致信息量的减少,有的不适用于遥感图像,或者方法不容易实现。本文提出的图像的自适应混合压缩编码方法,吸收了几种压缩编码方法的优点,基于图像的空间相关性和局部均匀程度,对图像进行压缩编码,方法不仅容易实现,而且有较高的图像数据压缩效果,压缩比一般能达到2左右。自适应图像混合压缩编码方法属于冗余度压缩,不导致信息量的任何减少。     

基于小波影像金字塔的影像自动匹配

数字影像高精度快速匹配是遥感影像3维信息提取的关键技术之一，文中对如何实现数字影像自动化匹配进行了研究，提出了一种基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法。该方法在生成小波影像金字塔的基础上，利用交叉相关算法实现不同影像金字塔同一层影像间的匹配，利用视差控制将同名点从金字塔高层影像向低层影像进行传递。利用该方法对具体的SPOT影像进行了实验，表明基于小波影像金字塔的数字影像自动匹配方法具有较好的效果。     

基于二进小波变换的遥感影像镶嵌方法

提出了一种新的影像镶嵌方法，通过与经典的直方图色调匹配方法实验结果比较，证明该方法克服了相邻影像中局部灰度差异大的问题，保证了接缝邻域处的图像清晰度和光滑度两个方面的要求。     

基于SGM的遥感影像自动匹配

遥感影像的自动匹配是数字摄影测量产品生产的重要过程,匹配结果的好坏直接影响摄影测量产品的质量。将计算机视觉中SGM算法应用于遥感影像的自动匹配问题中,对航天和航空遥感影像在城市地区、阴影区域及纹理特征不明显的情况下进行的大量试验表明,该方法具有稳定、可靠的特点。     

基于小波变换的松弛法影像匹配

讨论了基于小波变换的松弛法影像匹配方法。采用小波变换对影像进行分解,生成影像匹配所需要的金字塔影像结构,并在传统松弛法影像匹配视差约束的同时,兼顾线性特征的约束,从而提高了影像匹配的可靠性。     

遥感影像无损压缩编码的实验分析与改进

遥感影像的内容十分复杂，分辨率较高，用于电视图像或其它视尖信号的无损压缩方法很难使遥感影像的无损压缩达到２倍的压缩比。本文提出一种遥感影像的无损压缩方法，用该方法可使大部分遥感影像达到２倍以上的压缩比。最后还对这部分影像用小波分解理论进行分析，得到０这部分影像量的特征。     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中，IHS变换法与小波变换法具有互补性，文中把这两种方法结合起来，提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法。通过对具体影像的实验证明，该方法是有效的，达到了预期的目的。     

基于影像匹配的基础性地理国情监测遥感影像快速制作

随着各地第一次全国地理国情普查的陆续完成,地理国情监测与更新已进入常态化。遥感影像作为基础性地理国情监测的主要数据源,具有数据量大、范围广、影像类型多等特点,基于影像匹配等技术,使用PixelGrid-GEO光学卫星影像数据处理系统,可快速批量地制作遥感卫星影像,为基础性地理国情监测的顺利展开奠定了基础。     

局部相位特征描述的多源遥感影像自动匹配

由于影像间显著的几何和辐射差异,多源遥感影像自动匹配一直是目前研究的难点问题。首先引入具有光照和对比度不变性的相位一致性模型,并对其进行扩展,构建相位一致性的特征方向信息,然后借助于梯度方向直方图的模板结构,利用其特征值和特征方向,建立一种局部特征描述符——局部相位一致性方向直方图（local histogram of orientated phase congruency,LHOPC）,最后利用欧氏距离作为匹配测度进行同点名识别。对四组多源遥感影像进行试验,其结果表明,相比于尺度不变特征转换和加速鲁棒性特征算法,LHOPC能更为有效的抵抗影像间的辐射差异,提高了匹配性能。     

多源高分辨率遥感影像自动匹配算法

提出一种基于同名直线约束的多源高分辨率遥感影像自动匹配方法。对影像建立高斯滤波模型去噪,然后进行边缘检测,在边缘影像上进行Hough变换,通过端点检测的方法来获取直线;通过粗匹配参数进行同名直线粗匹配,应用梯度模型对同名直线进行精匹配;对影像提取特征点,特征点经过同名直线约束后,在对应影像上利用同名直线约束建立匹配范围。采用最小欧式距离准则在给定范围内提取初始同名点;利用RANSAC算法剔除错误同名点对,以获取最终的匹配结果。实验结果表明,与传统的SIFT匹配算法比较,方法具有可靠性好、提取同名点数量多的优点。     

低空遥感影像匹配与拼接技术研究

介绍了无人驾驶飞行器低空遥感的优势和特点,阐述了低空遥感影像的自动匹配及全景图拼接方法,试验结果验证了其匹配和全景影像图自动拼接方法的正确性。     

IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合

本文针对低分辨率多光谱影像与高分辨率全色影像的融合，提出了一种IHS变换和小波变换相结合的遥感影像融合方法。方法首先对多光谱影像作IHS正变换，得到亮度I、色度H和饱和度S三个分量：然后利用小波变换融合方法，融合多光谱影像的亮度分量与全色影像，并用融合后的影像替代多光谱影像的亮度分量；最后，利用IHS反变换得到新的多光谱影像。试验结果分析表明，新方法的性能优于IHS变换融合方法、小波变换融合方法，在增强融合影像的空间细节表现能力的同时，很好地保留了多光谱影像的光谱信息。     

纹理特征遥感影像分割研究

影像分割是面向对象的分类思想应用于遥感影像信息自动提取的基础,纹理是影像的基本特征,是影像分析、理解和识别的重要信息,纹理特性的有效表达和抽取,是基于纹理影像分割的前提。本文系统概述了近年来各类文献中使用频率较高的基于纹理的遥感影像分割方法,并以基于统计的方法、基于纹理结构的方法、基于模型的方法和基于空间/频率的方法四种基本类型为主线,对每一类分割方法的特点进行了分析和总结,在此基础上指出了基于纹理特征遥感影像分割的研究趋势。     

高分辨率遥感影像的实时压缩算法

针对遥感影像的特点,采用整数小波变换、最优比特平面编码和上下文相关熵编码,实现高分辨率光学遥感影像的快速压缩。该算法支持多分辨率、多信噪比的嵌入式码流结构,可实现从无损到有损任意码率或多种质量的图像编码。实验表明,该算法简单高效,可满足遥感影像远程传输中实时压缩的要求。     

多源遥感影像融合技术初探

遥感影像融合技术是图像处理领域的新技术,通过富集同一地区不同数据源的信息大跨度特征像数据的融合,提供有关各单个传感器的互补信息,使分类更精确。本文对多源遥感影像融合技术的技术路线及影像配准,影像融合的一些技术方法思路做了初步的探讨。     

一种直线特征遥感影像与GIS矢量数据匹配方法

针对飞行器的匹配制导,提出了一种基于直线特征的遥感影像与GIS矢量数据自动匹配方法.该方法首先利用遥感影像的概咯方位参数实现预处理后的GIS数据与遥感影像概略叠加;接着对GIS直线数据叠加所在的遥感影像区域开辟窗口进行边缘检测;然后利用Hough变换同步进行折线特征提取和特征匹配;在实现过程中采用了金字塔分层和新型投票方法以节省运算时间,最终实现影像特征与GIS数据的成功匹配.实验证明了该方法的有效性和稳健性.     

基于小波变换的分层影像匹配

提出一种小波变换支持的基于灰度和基于特征相结合的分层匹配方案用于DEM自动生成,利用航空与航天影像(MOMS-02,SPOT)进行的试验表明,该方案具有基于灰度、基于特征和分层影像匹配的优点,能以较少的代价获得高精度、高可靠性的匹配结果.