基于GPS/INS的影像实时定位与误差分析

遥感影像目标实时定位的关键是外方位元素的实时获取,在航空遥感平台上加载GPS/INS组合导航系统能够满足这一需求。文中首先给出了基于GPS/INS系统的目标直接定位方法;然后从摄影测量的角度,重点推导了影像内外方位元素对目标定位的误差传递公式;并运用实例验证了公式的有效性。     

新型Canny算法的SAR图像边缘检测

干涉作用会使合成孔径雷达回波信号产生相干斑点噪声,以致在图像边缘检测时产生许多虚假边缘;Canny边缘检测器能检测图像形状密度的变化,并寻找图像的边界。针对SAR图像的噪声特点和低像素级的特点,引进了小波去噪的方法来代替传统的高斯滤波,提出了在搜索算法上以广度搜索来代替深度搜索,由此改进了Canny算法,使用VC++编程实现了改进的算法对SAR图像进行边缘提取实验,对比结果证明此方法比以往算法有明显改进。     

普通变焦数码相机快速标定方法

普通数码相机在近景摄影测量中的应用日益广泛,其标定方法备受关注。本文在传统的胶片相机标定方法的基础上,提出了一种可用于普通数码相机在焦距变化情况下的快速标定方法,并通过实验证明了该方法的可行性。     

一种改进的UAV视频序列影像镶嵌方法

视频序列影像自动镶嵌是UAV视频影像处理应用中的基础环节和重要研究方向。针对序列影像镶嵌过程中,由于配准精度不高、误差累积所导致的拼接错位严重,镶嵌结果不理想的情况,从提高特征匹配的精度和准确度出发,提出了一种改进型的UAV视频序列影像自动镶嵌方法。通过对特征匹配结果的精细化处理,保证了影像配准的正确性,取得了较好的镶嵌结果。     

机载视频影像运动目标检测与跟踪技术

运动目标检测跟踪是一项新兴热点技术,其处理的主要对象是视频影像数据,核心是实现对视频影像数据中运动物体的检测及跟踪.以机载视频数据为研究对象,对这项技术进行了较为深入的分析.将运动目标检测跟踪技术划分为视频影像预处理、目标检测及运动跟踪3个功能部分,并分别分析与之相关的技术方法,阐明该类问题的解决思路和探索方向.     

一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法

针对高光谱影像中空间特征信息利用不足的问题,提出了一种基于纹理和光谱特征的高光谱影像信息向量机分类方法。该方法首先采用三维Gabor滤波器对高光谱影像数据立方体进行纹理特征提取,提取后的影像数据同时具有光谱和纹理特征,避免了传统纹理特征提取带来的高维特征和光谱不连续的问题;然后采用分类精度和效率都较高的信息向量机进行分类处理。通过AVIRIS高光谱影像实验,结果表明该方法不仅提高了影像的分类精度,而且还消除了分类结果图中的类别噪声现象。     

利用胶囊网络实现高光谱影像空谱联合分类

卷积神经网络等深度学习模型已经在高光谱影像分类任务中取得了理想的结果.然而,由于传统神经元只能进行标量计算,现有的深度学习模型无法对高光谱影像特征的实例化参数进行建模,因此无法在邻域范围受限的条件下获得令人满意的分类效果.通过引入胶囊网络结构设计了一种新型网络模型,该模型利用胶囊神经元进行向量计算,并利用权重矩阵编码特...     

结合空间信息的EDCC测度光谱匹配分类方法

光谱匹配分类方法以光谱相似性测度为分类准则,一种相似性测度只对应于光谱曲线的一种特征,用于光谱匹配分类效果并不好;组合不同类型的相似性测度能够有效改善分类效果,但光谱匹配分类往往忽略了相邻像元间的相关性。为了更好地利用空间信息,提高光谱匹配分类精度,首先组合欧氏距离测度和相关系数测度,得到欧氏距离-相关系数测度;其次通过加入空间乘子,得到结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度,从而在光谱匹配分类中增加了空间信息约束。采用两组高光谱影像进行实验验证,结果表明,相比于单一相似性测度及组合相似性测度,结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度用于光谱匹配分类能够有效改善分类精度。     

一种基于特征匹配的大位移变分光流方法

利用Horn-Schunck变分光流的通用模型,将描述符配准作为改进方法的支撑,结合经影像特征匹配所提取的同名特征,在光流条件中增加同名特征一致限制,提出一种基于特征匹配的变分光流方法。利用无人机视频影像对所提出的方法与原始变分光流算法进行了对比实验分析,实验结果表明该方法在目标位移过大时,能利用特征点信息解决光流连续性被打破的问题,准确获得大位移光流。     

基于光流估计的“珠海一号”高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法——以河南省济源示范区为例

本文提出了一种基于光流估计的高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法。首先,从序列数据的角度看待高光谱数据,引入DeepFlow光流估计技术提取光谱维度的亮度变化信息,作为更具判别性的光谱运动特征;然后,将提取的光谱运动特征与原始光谱特征相结合后输入至常用的支持向量机进行固废识别;最后,进一步提出固废识别后处理方法改善识别效果,并利用“珠海一号”高光谱卫星遥感数据,以河南省济源示范区为研究区展开试验。试验结果表明,本文方法能够对露天堆放的工业固体废弃物进行大范围的快速精准识别,初步锁定济源示范区内存在固废遗留和违规堆放行为的11个地域风险点,且识别精度优于传统的光谱特征提取和分类方法,为后期人工现地勘察固废和“清废”行动显著节省了时间和工作量。