一种适应图像特征的数据加密方法

数据加密是信息科学中一个重要问题,它对于知识产权的保护、防止机密数据外流及情报的安全传递都有很重要的现实意义.文中提出一种利用图像携带加密数据的技术,将需要加密的数据隐藏到一幅图像文件中,而对宿主文件的效果影响甚微,并采用两种数据筛方法,即利用图像特征数据筛保持携密图像的带密位仍具有原始图像的特征,利用随机数筛消除加密数据的特征,从而有效地防止这类图像被识别与解密,为私有信息的存储与传递提供安全保障.     

一种车载三维激光点云数据加密及补偿方法

针对全景江苏三维地理场景建设中的可量测街景数据采集时,由于点云数据稀疏或缺失造成量测可靠性及精度低的问题,探索出以地面激光点云为数据补充,通过坐标转换、点云融合等技术方法加密补偿稀疏点云,提高数据精度的技术路线.最后,以具体道路为例,验证了方法的可行性,为提高车载三维激光点云的应用精度和能力提供了可借鉴的依据.     

一种知识型遥感图像光谱特征融合方法

介绍了多源遥感图像融合的趋势，分析了其现状和层次，提出了一种基于光谱特性知识的光谱特征融合方案，并给出了部分实验结果。     

一种航空摄影测量自动加密方法

提出了一种航空摄影测量自动加密方法。首先由相对定向建立立体模型,并自动提取模型连接点;然后通过循环搜索,自动连接测区内的全部模型,进而得到全部影像在统一坐标系下的外方位元素,这也是本方案的创新之处,以此为基础,利用光束法平差优化各相机的位姿参数;最后,由不少于3个地面控制点进行绝对定向,从而得到各相机的绝对位姿参数,由空间前方交会即可解算加密点的大地坐标。试验结果表明,当将定向点均匀分布于测区时,检查点的平面和高程误差满足我国现行航空摄影测量规范对航测生产的精度要求;若将定向点分布于测区一侧,检查点的精度也达到了一定水平,表明可以根据分布于一侧的少量控制点来测绘全测区地形。     

一种结合颜色特征的PolSAR图像分类方法

为了提出一种颜色特征与极化特征相结合的极化SAR图像分类方法,首先,通过极化目标分解得到极化特征向量;然后,采用最佳指数模型方法生成极化SAR的假彩色合成图像,并提取颜色特征向量;最后,将这2种特征组成综合特征向量,利用SVM方法进行分类。利用Radar Sat-2的Pol SAR数据进行了SAR图像分类实验,并对分类结果进行定性和定量比较分析。实验结果表明,颜色特征的加入能有效提高极化SAR图像的分类精度。     

一种空间面数据宽窄特征判断方法

多样化的面状数据影响了其在地图制图、结构分析上的研究,特别是其宽窄细节问题。为此,提出一种空间面数据宽窄特征判断方法。首先,根据定义的3种定性方法从全局角度判断面状数据的宽窄特征;若无法从全局角度判断其宽窄特征,则在建立的Delaunay三角网的基础上,按三角形的邻接关系、宽窄三角形特征判断式和三角形类型聚类所有三角形,对面状数据的局部细节进行分类和调整;最后,对调整结果重新合并构面,得到面状数据宽窄特征的分割结果。经贵州省某区域图斑数据测试,结果表明,该方法可以在整体上判断出实验区域的狭窄面状数据以及局部上分割出的面状数据的宽窄细节。     

一种频域高分辨率遥感图像线状特征检测方法

高分辨遥感图像中线状特征等的自动识别与提取是进行遥感图像分析与理解等高层次图像工程的前提和基础,但由于高分辨率遥感图像中细节信息异常丰富,这给特征的提取带来很大干扰。本文引入了一种基于方向和频率特征的遥感图像频域线状特征检测方法,该方法首先通过傅氏变换将图像变换到频率域,在详细分析线状特征和谱线的关系,线状特征和图像频率之间关系的基础上,基于分析得到的方向和频率的参数构造Gabor滤波器进行图像线状特征的提取。并以Quick bird高分辨率遥感图像进行相关提取实验,实验结果表明该方法较好地提取了图像的线状特征,为基于具体频谱分析的高分辨率遥感图像特征的精确提取提供了新思路和方法上的借鉴。     

一种基于SVM多特征综合的图像分类方法

分别利用多通道Gabor滤波器和HSV颜色模型对图像进行特征提取,得到两种特征空间。用顺序向前浮点法搜索,以J-M距离(Jeffreys-Matusitas distance)为评价指标进行特征选择,最后利用综合后的特征数据在SVM基础上实现图像的监督分类。上述方法提高了彩色纹理图像和遥感图像的分类正确率。实验表明,多特征融合的分类效果比单一特征要好。     

一种基于图像金字塔光流的特征跟踪方法

推导并实现了一种基于图像金字塔光流的角点特征跟踪方法。实验结果表明,该方法在不同运动幅度和运动方式下的检测跟踪性能较好,能够有效地应用于长序列图像的特征跟踪。     

一种顾及形状特征的遥感图像道路提取方法

依照单类分类和主动学习的基本原理,利用光谱信息和道路几何信息共同实现道路提取。首先人工标记部分道路与非道路样本,用SVDD训练筛选出初始道路与非道路样本点代入SVM得到初始分类图,路径开运算处理之后进行直线匹配获取二值道路图。接下来是一个主动学习过程,根据样本点离超平面的距离及与二值道路图的匹配结果选取最终样本。将留下的样本点代入SVM中并赋以一定权值迭代训练,迭代固定次数之后选取正确率最高的SVM模型。最后利用路径开运算处理获取初始道路,经过形态学后处理得到最终的道路。实验结果表明,该方法可以有效地从高光谱遥感影像中提取道路。     

GML数据传输中的加密研究

GML数据是表达、传输、存储地理空间信息的一种XML语法规范,基于GML数据的地理空间信息在传输时如果不采取安全措施,很容易在传输过程中被非法用户截获和篡改。分析了现有安全套接协议层对GML数据加密的不足之处,提出了一种针对GML数据加密的算法。     

GML数据传输中的加密研究

GML数据是表达、传输、存储地理空间信息的一种XML语法规范,基于GML数据的地理空间信息在传输时如果不采取安全措施,很容易在传输过程中被非法用户截获和篡改。分析了现有安全套接协议层对GML数据加密的不足之处,提出了一种针对GML数据加密的算法。     

利用单GPS站获取空间水汽分布特征

随着全球各大GNSS系统的不断建设和完善,特别是中国自主研发的北斗二代导航系统建设,将来在任意时刻至少能接收到10~20颗卫星,这些丰富卫星信号为利用单站GPS斜路径获取空间水汽分布特征提供新的契机。本文针对传统地基GPS获得的可降水量PWV仅能反映水汽的一维信息的特点,采用单站地基GPS斜路径方向的观测水汽总量SWV,绝对VSWV和相对VSWV,对香港暴雨期间水汽变化做了实验分析,并对GPS单站所能覆盖的范围做了研究。结果表明,单站的绝对VSWV和相对VSWV能较好的反映水汽的空间分布,从而利用离散GPS监测站实时监测水汽空间变化提供了一种高效手段。     

基于高斯过程回归的SRTM数据空洞填补方法

针对现有插值方法对复杂地表模拟能力不足的问题,发展了一种基于非平稳(神经网络)核的高斯过程回归(GPR)方法,并将其应用于SRTM DEM空缺数据填补。以山区SRTM DEM的模拟数据空洞为研究对象,将GPR模拟结果与传统插值方法(TIN、SPLINE和IDW)比较表明:GPR填补精度高于传统插值方法,且空缺区域模拟曲面较好的保持了地形特征。     

利用IGS当天数据进行精密星历插值的方法

考虑到对精密星历插值的重要意义,采用Langrange插值和Chebyshev插值对IGS提供的1d的精密星历进行插值,并对插值精度做了对比分析。结果表明,2种插值方法中间时段插值精度较高,但边缘时段的插值精度差;而且由于IGS提供的精密星历是每隔15 min或5 min的卫星坐标,不可避免的对某些时段进行了外推,这样一来外推时段处的精度就不能保证。针对这些问题,提出了对不同时段采用不同的阶次、不同的间隔进行卫星轨道插值的方法,实验证明这种处理方法可以使1 d任意时刻的插值精度达到mm级。     

基于TIN渐次加密的LiDAR点云数据滤波

传统的滤波算法通常是针对具有连续表面的简单区域来进行,因此带有一定的局限性,且不能解决复杂城区地形准确提取的难题。因此,本文提出了一种改进的基于TIN渐次加密的LiDAR点云数据滤波方法,该方法先对原始点云利用多尺度虚拟网格筛选地面种子点;然后,对种子点构建初始TIN表面,在此基础上进行向上加密;最后,得到的TIN三角网则为真实地形表面。实验结果表明,该方法能有效地滤除建筑物、植被和其他地物,并较好地保持地形特征。     

基于分治算法与逐点插入法的Delaunay三角网建立算法的改进

Delaunay三角化在诸多应用领域都具有极其广泛的用途,也一直是GIS领域的重要研究内容。本文针对在Delaunay三角网建立中比较常用的分治算法即逐点插入法的缺点提出一些改进方案,在对逐点插入法改进的前提下提出将分治算法与逐点插入法相结合的综合算法。该综合算法既具有分治算法的高效率又具有逐点插入法的内存消耗小的优点,同时又较好地解决了分治算法与逐点插入法各自的缺点。