海底视像图像的灰度不均匀校正方法的研究

点光源照射的亮度不均匀使获得的海底视像图像的灰度分布极不均匀 ,给海底多金属结核矿物的颗粒自动识别、粒径测量、储量的计算带来误差。本文针对点光源照射的多金属结核海底视像图像 ,提出了 3种方法进行灰度不均匀校正 ,并作了比较。实验结果表明 ,统计原图灰度值的二维分布特性 ,用二阶三次多项式函数拟合此灰度分布 ,再逐像元进行灰度位伸的方法能更有效地消除点光源对海底视像图像灰度的影响。     

在移动的“海上国土”上探求海底世界

截至2019年4月,我国在公海和国际海底区域已进行到第54个航次的调查,航迹遍布太平洋、印度洋和大西洋,调查内容涉及多金属结核、多金属硫化物、富钴结壳、深海环境等多个领域,在国际海底区域获得4块具有专属勘探权和优先开发权的多金属硫化物、多金属结核、富钴结売矿区,海上作业时间超过9000天,调查面积约300万平方千米。我国“多种资源、多海域、多船作业”的深海资源勘查的战略布局初步形成。     

加权最小二乘估计的多波束声强数据归一化方法

高质量的海底声强图是多波束海底底质分类的基础。在系统分析了多波束声强图像中沿测船航迹灰度异常值和区域性明暗差异成因的基础上,提出了基于加权最小二乘估计的多波束声强数据归一化方法。实例计算结果表明:该方法在不损失原有强度变化信息的基础上,有效地抑制了声强图中灰度异常值对海底底质分类的影响,提高了区域底质分类的质量。     

一种基于变分Retinex的遥感影像不均匀性校正方法

本文提出一种基于变分Retinex的遥感影像灰度不均匀性校正方法。该方法在Retinex框架上,利用变分最优化技术和投影归一化最速下降法求解成像瞬间的照度分布,并以此为基础对遥感影像的灰度不均匀性进行校正。为了提高运算效率,引入了多尺度数值求解的策略。利用模拟影像和真实影像进行了实验,并与传统方法进行了对比分析,结果表明,本文方法能够在消除影像灰度不均匀现象的同时,有效保持影像本身的色彩和细节信息,同时还具有较高的运算效率。     

多波束声纳图像整体灰度不均匀及中央波束区反射异常校正方法

多波束声纳图像多条带之间存在灰度不均匀,中央波束区反向散射强度数据存在异常,不利于进一步利用回波数据。论述了多波束声纳图像整体灰度不均匀的产生原因以及中央波束区反向散射强度异常的主要因素。对声纳图像灰度不均衡进行了有效改正,鉴于中央波束区数据的特点给出了对中央波束区的反向散射异常数据的改正方法。     

机载模拟POLDER多角度图象配准(英文)

多角度成象对于获取多角度遥感数据是非常重要的。在对多角度数据进行分析之前，首先要对多角度图象进行配准。经过配准，可以识别出相同的地面目标。在配准过程中，一个主要的困难是由于观察角度的不同、双向反射变化及大气的影响造成的图象灰度变化。如何解决灰度变化的影响关系到图象的配准精度。我们在该文中介绍一种多角度图象配准过程，包括预处理、基于层次结构的图象灰度相关配准。为了去掉大角度造成的灰度变化，我们用改进的模板匹配进行配准。这种方法的优点是与配准模板灰度均值无关，只与灰度变化程度有关。配准过程中也同时考虑到纹理的变化。整个配准过程是沿着观测角度增大的方向进行的序列图象配准，以提高大角度图象配准精度。最后，图象的纠正采用局部自适应几何纠正以获得较满意的结果。我们用法国ＣＮＥＳ提供的ＰＯＬＤＥＲ飞机模拟多角度图象进行配准，并提取了小麦和水稻等植被的多角度信息。     

引入自适应窗口的立体图象匹配随机模型与算法分析

基于灰度的数字图像立体匹配算法的中心问题是选择一个适当尺寸窗口。窗口尺寸既要尽可能地大，以便为可靠匹配包容足够的灰度变化；又要尽可能地小，以避开投影畸变的影响。本文介绍一种这通过测算局部灰度和视差变化来选取适当窗口的方法，该方法引入一个窗口范围内的视差分布统计模型。利用该模型可确定，在窗口内的视差变化及灰度变化引起的窗口中心点视差估值的统计误差。以此为基础，文中提出一种窗口搜索方法，以对整幅图象上     

图象分割中随机噪音的影响

该文在生成的灰度图象上加上随机噪音，用最大后验（ＭＡＰ）估计方法、模糊Ｃ－均值方法和Ｏｔｓｕ阈值方法进行了分割计算，对结果进行了对比分析，绘出了分割随噪音的标准差变化曲线，对噪音图象使用了不同的滤波方法处理之后，并进行计算。     

基于空间统计学的空间数据窗口大小的确定

提出基于空间统计学的方法来确定空间数据窗口大小,实例证明是可行的。同时提出了对海底照片成像不均匀光照进行纠正的思路和方法，该方法简单有效，效果较理想。     

基于SOFM网络的声图非监督分类

利用局部窗口内的灰度纹理共生矩阵的统计量、灰度均值和两个分维数作为特征矢量，利用SOFM网络进行非监督分类侧扫声纳海底图像，通过实测数据验算，取得了理想的效果。     

改进区域生长算法的海洋航道浅剖底质层界智能识别

海底勘测对海洋资源开发利用保护、海洋工程建设和国防安全等具有重要意义,浅地层剖面仪是一种能够勘测海底浅表层底质分布的声学设备,目前剖面仪的底质识别精度取决于操作者的主观性,可靠性较差,为提高效率和解译精度,需进一步研究底质层界自动识别模型。本文提出了适用于海底底质层界识别且不需要人工干预的区域生长改进算法,即在灰度映射和噪声剔除研究的基础上,研究根据迭代最大类间差算法提取图像层界骨架信息,将骨架信息作为初始生长点位,以流变特性修正生长指向,结合灰度加权映射曲线和峰谷波长约束生长邻域,通过本文算法分割层界,提取边缘、连接成线,从而实现海底底质层界识别。连云港港航道浅剖实测数据试验证明,本文算法能够有效识别底质层界,且识别精度达到厘米级,满足海底底质解译分析要求。     

顾及分形理论的多特征海底底质分类

针对传统基于单一分形维数进行底质分类存在近似底质分类可靠性不高的问题,提出了顾及分形维数、空隙特征和多重分形的多特征海底底质分类方法。结合均值、标准差、分位数等灰度统计信息,组成特征向量组,并获取其主成分特征向量组实施底质分类,相比传统方法,本方法显著提高了近似底质的分类精度,并在胶州湾实验中得到了验证。     

基于特征的影象匹配 第三讲 基于特征的影象匹配

关于基于区域(或称基于灰度)的匹配,这是一种对共轭图象逐象元以一定大小的窗口之灰度阵列按某种或某几种相似性量度顺次进行搜索匹配的方法。这种方法不顾图象总貌,要求相当精确的初值,一旦进入     

基于粒子群优化算法的SVM神经网络在海底底质分类中的应用

针对海底质地的特点,利用底质图像的灰度纹理共生矩阵和灰度均值作为特征参数,采用粒子群优化算法训练支持向量机的神经网络(SVM),对海底底质图像进行自动分类。本文以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得了理想的效果。     

一种提取遥感影像中道路信息的方法

由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。     

星载紫外遥感辐射计积分球定标新方法的研究

在紫外波段，使用常规手段实现高精度的辐射定标是比较困难的，这主要是由于标准灯的定标不确定度约4％和漫反射板双向反射分布函数（BRDF）的测量不确定度4％-6％所致。为了提高定标精度，本文应用积分球辐亮度定标方法，获得了接近理想的大面积辐亮度光源（约2％），标定了在研的星载紫外遥感光谱辐射计的亮度响应度。文中将标准灯考虑为均匀亮度的点光源，对辐射计的投影视场进行了照明因子修正。同时进行了常规的灯-板定标方法与积分球定标新方法的比较，得到了采用两种方法标定的辐射计亮度响应度有较好的一致性（3％）的结论。初步的定标数据分析比对显示，漫反射板BRDF的测量不确定度和仪器投影视场内辐亮度的计算不确定度是比对中不一致主要的来源。     

海洋工程测量中海底电缆的磁探测法

建立了海底电缆的磁场模型，仿真计算了海底电缆产生的磁异常空间分布特性，讨论了海底电缆的磁探测和识别方法。仿真计算与实测磁异常曲线的一致性验证了海底电缆磁场模型的正确性。实验表明，采取合理的探测方法，可以对海底电缆进行探测和识别。     

基于K-L变换的自组织竞争神经网络在海底底质分类中的应用

针对海底质地的特点,利用灰度纹理共生矩阵作为特征参数,K-L变换对海底底质图像进行降维,采用自组织竞争神经网络对图像进行自动分类,对各分类方法精度进行对比。以海底侧扫声纳图像为例,通过实测数据验算,取得理想的效果。     

从卫星遥感图象序列计算辽东湾海冰运动速度矢量

该文选取ＮＯＡＡ卫星连续５天晴空图象序列，用相关－张驰（Ｃ－Ｒ）法和泛函分析法９ＦＡＭ）计算了辽东湾海冰运动速度矢量场。在运用这些方法之前，利用地标点和最大互相关方法对图象序列进行精确配准，为了消除非运动因素引起的图象灰度变化对于ＦＡＭ计算结果的影响，对图象序列采用一种简单的均衡化处理。研究结果表明，Ｃ－Ｒ和ＦＡＭ两种算法计算的海冰运动在总体趋势上是一致的，并且与辽东湾局地平均风场和潮汐活动有较好     

海底底质分类反向散射强度三维概率密度法

反向散射强度随入射角变化信息蕴含海底底质特性,是多波束海底底质分类的重要数据源。目前,多波束海底底质分类主要提取平均反向散射强度随入射角的变化信息或基于声呐图像,没有综合考虑两者的相关信息。本文综合考虑平均反向散射强度随入射角变化信息及其概率密度分布,绘制三维概率密度图,提出了基于反向散射强度三维概率密度图的海底底质分类方法。实例计算结果表明:该方法能直观表达多波束条带覆盖区内不同海底底质类型的数量,有效判断不同海底底质类型的边界,实现海底底质类型的快速识别。