利用多尺度Hough变换提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构

提出了一种利用多尺度Hough变换从高分辨率SAR图像提取建筑物L型结构的方法。针对高分辨率SAR图像建筑物L型结构的特点,建立了建筑物L型结构简化几何模型,并采用从粗到精的思路利用多尺度Hough变换提取建筑物L型结构方向线。并提出了一种L型结构组合度函数对提取直线进行编组,确定建筑物L型结构的方向和拐点。最后,采用基于扫描线的方法计算L型结构线宽,得到完整规则的建筑物L型结构。多幅真实机载高分辨率SAR图像实验结果表明,本方法可以有效地提取高分辨率SAR图像建筑物L型结构,提取结果与实际位置吻合较好。     

应用于SAR图像配准的自适应SIFT特征均匀分布算法

SAR图像配准要求提取出稳定且分布均匀的同名点,但是传统的SIFT算法没有考虑特征点的空间分布情况,提取的特征呈块状分布。针对SAR图像数据的特点,提出了一种自适应控制SIFT特征均匀分布算法,利用局部纹理特征,并结合最优化筛选策略,在保证特征点稳定性和准确性的同时,自适应控制特征在不同空间的分布情况,实现SIFT特征点在图像空间和尺度空间的合理分布。最后从提取效率、匹配正确率和分布质量等方面进行对比试验,验证了算法应用于SAR图像配准的能力。     

利用3维成像仪快速生成遥感地学编码图像

机载３维成像仪是集成了ＧＰＳ、姿态测量装置、扫描激光测距仪和扫描光谱成像仪的 一代航空遥感系统,它能利用飞行所获取的原始数据直接生成数字正射影像图,而无需任何地面控制点,本文首先简要介绍了机载３维成像仪系统的基本原理,然后在计算出扫描激光要样点３维坐标的基础上,着重分析了快速生成遥感地学编码影像的算法,包括利用激光测路点坐标精确纠正原始图像,图像的灰度快速内插和各航带间的全自动无终拼接等算法,经过试验研究,该方法切实可行,可以满足种种上实时,准实时的遥感应用要求。     

机载高分辨率SAR图像直接对地定位原理及精度分析

依据机载SAR成像的原理,给出了一种实用的机载SAR直接对地定位公式,并结合获取的高分辨率图像进行了定位纠正,取得了较好的效果。根据机载SAR图像对地定位的原理,推导了定位误差的传播公式,并进行了一些误差模拟研究。     

SAR和光学异源遥感图像匹配方法的探讨

本文针对SAR和光学遥感图像的异源遥感图像匹配的问题,采用6种基于图像灰度信息的相似性度量方法进行研究和实验。在求得图像间旋转和尺度参数的基础上,重点比较了如何提取平移量。采用了包括归一化互相关、相似率、结构相似性、交互方差、互信息和f散度的方法,并根据SAR图像特性进行了部分改进,得到了不同场景下的实验结果,最后对结果进行了比较和分析。结果表明针对不同场景中匹配方法各有优势,其中归一化互相关方法和f散度方法在场景适应性及精度上表现出了很好的适应性。     

面阵图像定位精度提升方法研究

为了提升面阵相机成像定位精度,以吉林省松原市北部区域的机载面阵图像为实验对象,对成像过程进行误差分析与标定. 机载面阵相机成像存在由三个姿态角引起的定位误差以及由相机镜头畸变等因素产生的畸变误差. 针对以上问题,首先采用严密几何模型,得到面阵图像初步成像结果;然后,采用后方交会和多项式附加参数模型等方法解决内、外方位元素引起的误差问题,得到较为精确的定位结果;最后进行实验验证,测试结果表明,经过内、外方位元素的误差定标,能够控制在5 m以内的范围,精度提升94.37％,处理效果显著. 通过研究标定面阵成像过程中内、外方位元素产生的误差,提高了面阵相机定位精度,对面阵相机成像的应用和推广具有一定价值和科学参考依据.      

以卫星影像为底图的无人机图像自动拼接方法

针对无人机影像受成像角度倾斜、光照不均匀等影响,导致常规匹配方法拼接效果较差的问题,该文提出一种基于现有卫星影像的由粗到精无人机图像自动拼接方法。首先,在对图像进行粗匹配阶段,提出了一种基于环状描述子的尺度不变特征变换,用于解决图像间旋转和尺度的差异,较好地克服了SIFT算法描述子维度较高且计算量大的不足。其次,引入分块互信息进行精匹配,减少拼接过程中的累计误差。最后,采用该文提出算法对无人机图像进行拼接,实验结果表明,该文提出的无人机图像拼接算法在满足实时性要求的同时可以达到较高精度。     

顾及模糊度函数及残差的GPS快速定向算法

GPS除了能进行定位、测速和授时外，还可以进行方位的测量。对基于两片GPS OEM板同步载波相位观测量来测定载体的精确方位进行了算法研究。应用GPS的相位双差观测方程和两个天线间已知的准确距离，对方位角和俯仰角进行两维的搜索，搜索中采用了模糊度函数作为初始判断依据，然后再依据一定历元数据的残差进行分析得到比较准确的方位角。从而再反求出相位的模糊度，最后采用最小二乘原理计算出基线矢量，从而最终得到精确的方位和俯仰角。经过试验表明，该算法是切实可行，在5m基线下，方位精度能达到0．08度，而且定向时间一般只需40秒钟左右。     

基于Radon变换的星载SAR图像窄V尾迹检测

在Radon变换的基础上,提出了一种在Radon变换域附加检测规则对星载SAR图像中窄V尾迹进行检测的方法。附加的规则由去除短线规则和去除孤立点规则组成,将该方法应用于星载SAR图像中不同表现形式下的窄V尾迹,实验表明,该方法具有一定的普遍适用性。