基于暗原色先验的单幅雾天降质图像复原方法

恶劣的气象条件是制约遥感数据获取的重要因素之一。 首先引入“暗原色先验”作为约束条件用以获取场景深度和大气条件等参数,并基于雾天成像模型,设计单幅影像的去雾处理流程;然后针对其中大气透射率内插优化过程计算量巨大的实际问题,采用小波变换技术对原始影像进行预处理,将原来弥漫在整幅影像空间的低频薄雾信息集中到一个非常小的图像块内进行复原处理,大大降低了计算量,提高了处理效率;最后,利用多幅黄山地区的航空遥感影像进行试验,结果表明该方法能够快速、有效的去除薄雾影响。     

卫星传感器的地面几何检校模型分析

针对高分辨率卫星 CCD 线阵传感器,分析了像元尺寸变化模型、CCD 在焦平面内旋转变化模型、传感器镜头光学畸变模型;基于 ALOS 卫星的内方位附加参数模型,构建了卫星传感器内方位自检校综合模型;分析了卫星传感器严格成像模型及外方位检校参数内容,给出了自检校光束法区域网平差解算方案;结合外方位元素 PPM 内插模型,利用 SPOT5 模拟数据进行区域网平差实验,实验结果验证了模型方案的可行性。     

线阵CCD影像多视匹配模型研究

针对线阵CCD影像,分析了GC^3多视匹配模型,引入了MVLL多视匹配模型。研究了GC^3与MVLL多视匹配模型的工作过程,综合比较了两种模型的异同。利用ADS40影像,针对相似、遮挡特征,做了多视匹配试验。结果表明,多视匹配模型能够综合利用多张重叠影像信息,提高匹配可靠性,具有较高的匹配优势。     

基于SGM的多分辨率影像匹配方法

分析了SGM影像匹配算法的基本思想及其不足,给出了半全局影像匹配算法的基本模型;在此基础上,对该SGM算法模型进行了多分辨率扩展,设计了一种多分辨率半全局影像匹配方法 P-SGM,并讨论了该方法的实现步骤及其技术细节;利用实际影像数据进行了P-SGM影像匹配实验。实验结果表明,该方法能够完成大场景、大幅面遥感影像的密集匹配工作,获取实验区密集匹配点云;并具有较高的匹配性能和匹配精度。     

一种区域立体快速自适应重建方法

传统的正射立体影像制作对于地形复杂区域易受到大高差的影响,产生局部立体感不足或者复视现象,从而造成视觉疲劳。针对这一问题,本文引入了深度映射模型,设计了非线性映射函数依据实际地形自适应地进行高程变换,利用视差函数进行逐像元迭代求解生成立体影像。提供了一种能够自适应快速生成符合人眼视觉感受的立体影像对的算法和流程。     

卫星影像像控点的自动转点方法研究

针对以往多源影像中人工选取同名点费时费力并且精度低,本文首先利用SIFT特征匹配得到的同名像点作初值进行仿射变换,生成变换后影像,然后对基准影像与变换后影像进行相关系数匹配并利用双向匹配删除误匹配点,最后通过仿射逆变换得到原始影像上的同名像点位置。利用此方法对资源三号影像后视影像和实践九号全色影像进行试验,实验证明,结果明显优于在原始影像上直接进行相关系数匹配,可以很好地代替人工选点工作,大大减小了人工选取同名点的工作量。     

用于ADS40传感器的多视觉立体匹配算法模型

提出了一种新的用于航空三线阵数字影像匹配的算法模型.该模型能同时匹配任意数量(大于2)的影像,并且在匹配过程中间接地运用了核线约束条件.运用这一算法模型,可以融合不同立体像对的信息并得到最终的决策结果.同时,探讨了影像遮挡问题的解决方法,并以ADS40机载三线阵数字传感器所获取的数字影像为例,对所提出的算法模型进行了实验验证.最后提出需进一步研究解决的问题.     

高分七号卫星足印影像激光光斑质心提取方法

足印影像激光光斑质心提取是精确获取激光指向位置的基础,对于提升高分七号卫星激光测高数据精度具有重要意义.设计一种基于最小二乘椭圆拟合的激光光斑提取方法,并根据反馈结果利用累计矩阵对序列影像进行粗差剔除,实现了高分七号足印影像激光光斑提取.通过仿真数据和高分七号真实足印影像进行实验,验证了该方法具有较好准确性和稳定性.未来我国在星载激光测高领域将拥有更广阔的前景,所研究的相关成果可以为后续国产激光测高技术研究提供参考.     

遥感影像条带噪声去除的小波变分法

为了避免条带噪声去除过程中丢失影像细节,提出一种基于小波变分法去除遥感影像条带噪声。首先,对含有条带噪声的遥感影像进行小波分解;其次,通过构建的条带保留变分模型(SPVM)去除低层高频分量(含条带噪声)中的细节信息而保留条带噪声,从而有效分离出低层高频分量(含条带噪声)中的细节信息;通过构建的条带去除变分模型(DVM)去除高层高频分量(含条带噪声)中的条带噪声,从而有效地保留高层高频分量(含条带噪声)中的细节信息;最后,通过小波重构,获得去噪影像。试验证明本文方法在去除条带噪声的同时基本没有丢失影像细节,去噪后的影像对比度及质量都是最优的。     

基于AMMGC三线阵影像多视匹配模型的DSM自动提取

提出了适用于三线阵数字影像多视匹配的AMMGC模型,该模型综合利用多张线阵影像,减少信息盲区,提高匹配成功率,较大程度上克服了传统双像匹配模型的不足。AMMGC模型通过金字塔影像传递匹配初值,利用匹配检查策略检验匹配结果,非常适用于特征点与格网点匹配。运用ADS40三线阵数字影像对AMMGC匹配模型进行系统试验,结果表明:该模型能够从影像上获取大量同名像点,生成密集DSM,在DSM自动采集方面具有较强的可行性与实用性。