由多帧欠采样影像重建高分辨率影像的方法

针对同一区域多帧影像分辨率均很低的情况，首先讨论了多帧1维欠采样影像重建理论及模型，在此基础上分析了2维多帧欠采样影像的重建问题，推导出一般模型。实验结果表明，由多帧具有相异信息的欠采样影像经过完全配准后，可以生成一幅空间高分辨率的影像。     

基于立体视觉的影像多视点建模方法探讨

随着GIS用户对地理信息可视化性能要求的不断提高,虚拟地理场景的景物实体建模方法成为VRGIS领域的热点问题之一。本文探讨了一种基于立体视觉的影像多视点建模方法,包括景物实体表面影像纹理的采集和重建。影像纹理采集方面,提出了根据景物实体形状和景物实体表面纹理分布特点分配采集点的纹理采集方法。影像纹理重建方面,根据多幅影像对应特征点创建采样点模型,最后与几何模型进行空间配准,创建景物实体模型。以一实例进行实验论证,实验结果表明,该建模方法能够有效的提高虚拟地理环境中模型的真实感。     

小波超分辨率重建算法及其在SPOT影像中的应用

影像超分辨率重建就是从一系列质量较差、分辨率较低的图像来重建图像质量更好、空间分辨率更高的影像的算法.在将所有低分辨率影像纳入同一参考格网中考虑的情况下,低分辨率数据相当于一非规则采样的交错采样数据.本文在多分辨率分析的基础上对基于小波的影像超分辨率重建理论进行介绍,并将现有的小波超分辨率重建算法推广到更一般的运动模型,以充分利用交错采样数据的内在规律性和结构特征,同时针对SPOT影像的特点,分析SPOT影像的调制传送函数,对SPOT重建影像进行包括去噪与解卷积的复原后处理.最后给出基于小波的SPOT影像超分辨率重建结果,表明遥感影像的超分辨率重建在应用中取得进展.     

基于MODIS影像的超分辨率重建

针对4幅多时相250 m分辨率的MODIS影像,利用空间域中的超分辨率重建模型,进行了影像的匹配和运动参数估计,重建出采样率提高2倍的高分辨率影像。     

利用频谱解混叠方法实现超分辨率影像重建

基于信号处理的超分辨率影像重建技术，可以消除由影像系统引起的影像模糊和退化，同时恢复出光学权限外的频谱信息。首先简要介绍了超分辨率影像重建技术的意义和基本过程；并对影像配准与运动模型估计在超分辨率影像重建中的作用给予简要介绍；接着根据连续傅里叶变换(CFT)和离散傅里叶变换(DFT)的频谱混叠关系及CFT位移性质，推导出频谱解混叠的超分辨率影像重建模型；最后采用文献中的运动模型估计方法和本文的重建算法，对几组数据进行实验，获得了空间分辨率提高近1倍的影像。     

基于无人机倾斜影像的数字校园三维重建

为研究基于无人机倾斜影像的数字三维重建的优缺点,对传统的三维模型重建方法与基于无人机倾斜影像重建三维模型的方法进行了对比分析。实验结果表明:传统的建模方式耗时比较长,但是模型精细;而基于倾斜影像重建三维模型方式可以快速获取大场景模型,但是模型细节较差,仍需后续进行手工修复。因此,实际建模需要根据需要,将二者结合起来,取长补短,发挥各自优势。     

基于有理函数模型的线阵CCD遥感影像水平纠正技术

利用有理函数模型替代严格传感器模型已经成为当前高分辨率遥感影像通用的数据标准.对于附加有理函数模型系数的线阵CCD遥感影像,提出了一种利用反解有理函数模型实现倾斜像片与水平像片转换方法.其主要原理同传统框幅式倾斜影像与水平影像的转换相似:将倾斜像片上像点投影到物方水平面上;然后在物方水平面上根据原始倾斜像片的地面采样间...     

影像超分辨率重建中的动态数据更新算法

提出了一种具备动态数据更新能力的影像超分辨率重建算法,该算法以Delaunay三角化为基础,利用Delaunay三角网的局部可更新性质,能在目标影像的数据源发生变化的情况下仅针对变化数据对重建结果直接进行更新,较好地解决了常规影像超分辨率重建算法复杂度高、适用模型单一、稳健性差和病态求逆等问题。试验证明,该算法重建效率高,适应性强,适用于影像超分辨率重建的快速处理。     

基于半全局多视近景影像匹配的三维建模方法

利用半全局约束提高立体影像匹配的可靠性,提出多片前方交会优化迭代方法来剔除可能的匹配错误,有效融合多视影像的冗余信息,获取可靠密集的三维点云。在此基础上,利用Poisson表面重建方法重建出三维模型。2组近景影像试验结果表明本文方法能有效获取具有纹理的三维模型。     

结合自适应PCNN的非下采样剪切波遥感影像融合

为解决全色与多光谱遥感影像融合中脉冲耦合神经网络参数不能自适应调节问题,提出一种基于参数自适应脉冲耦合神经网络模型(PA-PCNN)和保持能量属性(EA)融合策略相结合的非下采样剪切波变换(NSST)的遥感影像融合方法:①通过提取多光谱影像YUV颜色空间变换的Y亮度分量并与全色影像进行NSST变换,获得高频系数和低频系数.②针对低频子带系数,采用EA法进行融合;针对高频子带系数,通过PA-PCNN模型得到的最优参数,以确定最优的PCNN模型,进而实现高频子带系数的融合.③将NSST和YUV进行逆变换得到融合影像.本文选取空间频率、相对无量纲全局误差、相关系数、视觉信息保真度、基于梯度的融合性能和结构相似度测量等6种客观评价指标对融合影像的光谱和空间细节评价,利用多组不同分辨率全色和多光谱遥感影像,通过与4种融合方法对比验证,结果表明本文方法在视觉感知和客观评价方面总体优于其他全色与多光谱遥感影像融合方法.