地理本体驱动的遥感影像面向对象分析方法

针对遥感影像面向对象分析技术存在的“分类过程中专家分析不同带来的分类结果不一致”问题,提出地理本体驱动的“地理实体描述-模型构建-影像对象分类”解译框架。首先,利用地理本体建立影像对象客观特征与地理专家知识的联系,实现对地理实体的描述与表达;其次,利用知识工程方法以及计算机可操作的形式化本体语言构建影像对象特征、分类器的本体模型,形成语义网络模型;最后,联合语义网络模型与专家规则实现影像对象的语义分类。地表覆盖分类实验结果表明,该方法不仅能够得到反映真实地理对象的遥感影像分类结果,而且能够掌握地理实体的语义信息,实现地表覆盖分类知识的共享与语义网络模型的复用,为遥感影像面向对象分析提供了一种全局性的解译分析框架及其方法。     

分片纠正的球面全景影响匹配方法研究

针对球面全景影像等矩形投影易带来非线性畸变,而直接将传统特征匹配方法应用于全景影像很难满足实际应用需求的问题,该文提出了一种基于分片纠正的球面全景影像匹配方法:先将等距形投影的全景影像按经纬度分成N个子影像块,对每个子块进行投影转换以得到畸变纠正后的影像,并对其做SIFT特征提取及描述,将N个子影像的SIFT特征进行坐标转换并合并即可获得整幅全景影像的特征集,进而完成多幅全景影像间的匹配.经过分片纠正后的影像在较大程度上保证了空间物体的几何属性,提高了特征匹配的质量.     

顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法

基于特征匹配的多模态影像配准方法无法达到像素级配准精度要求。本文研究了一种顾及灰度和梯度信息的多模态影像配准算法。基于马尔科夫随机场（MRF）的非参数化配准模型充分利用多模态影像的图像信息进行相似性测量,同时考虑了灰度及梯度统计信息,求解方法上对值空间进行离散化,提高收敛速度。通过3组多模态影像的配准试验,验证了该算法的可行性。试验表明：本文算法的配准效果优于基于人工刺点的多项式模型配准和只考虑灰度信息的多模态影像配准;与此同时,该算法对于较大形变的影像配准也具有一定的适用性。在空间精度方面,平均配准误差小于1个像素,最大配准误差小于2个像素。     

一种改进的MODIS影像BRDF辐射校正方法

针对二向性造成的辐射失真,在核驱动模型的基础上提出了一种改进的二向性反射分布模型,并通过对MODIS影像的试验,得到了减弱辐射差异的较好效果,并对试验结果进行了分析和评价。     

扩展共线方程结合车载组合全景相机影像区域网平差

利用扩展共线方程实现组合相机单片影像的空中三角测量,通过该方法来提高全景影像的定位精度。由于组合全景相机中各子相机刚性固定,相机间的相对位姿参数可以精确标定,因此利用扩展共线方程模型,可以将组合全景相机的构像单元从单个子相机影像扩展为整个组合相机获取的多张影像。与已有的球模型方法,包括球理想模型和球严密模型方法相比,本文所用的扩展共线方程方法使用各子相机影像像点作为观测值,避免了球模型方法中由各子相机摄影中心不重合导致的球模型投影误差和摄站内重叠区域融合误差。试验结果表明:与球模型方法相比,本文方法无需模型投影和摄站内重叠区域融合等繁琐的处理过程,避免了由其引起的精度损失,保证了空三网稳定性的同时提高了定位精度。     

红外与可见光图像配准的梯度相关法

多模态图像配准是图像配准研究中的重难点问题。本文将实数域的灰度图像转换到复数域的梯度图像,借鉴SAR图像配准的相干系数法,提出了基于梯度相关性的多模态图像配准相似性测度。通过中波红外和可见光图像的配准实验验证了方法的可行性,为多模态图像配准研究提供了新思路。     

卫星在轨颤动检测的可行性研究

卫星在轨颤动检测对CCD相机成像质量检测具有决定性,对图像应用潜力也是决定性的。利用快速小面阵CCD获取图像序列,提取任意时刻的参考图像与颤动图像进行SIFT初定位,利用RANSAC剔除SIFT位存在的粗差,结合图像运动模型,解算颤动状态参数。通过实验论证,此种方法检测在轨颤动是可行的、有效的。     

基于ArcObjects的公路动态分段数据的组织与实现

介绍了ArcObjects处理空间数据的相关层次结构,在动态分段思想的基础上设计了公路分段数据存储结构,提出了公路分段数据处理过程中的组织方法,并对数据合并方法进行了改进,最后设计出了数据生产过程模型和相应的数据生产软件。     

POS辅助车载组合全景影像路面角点特征匹配算法

推荐了一种车载组合全景相机影像路面角点特征的匹配方法。路面到摄站的距离近,基高比大,是良好的区域网平差模型连接点,但是路面纹理匮乏,影像中存在移动物体和较为严重的尺度变化和仿射变形,难以匹配到正确的同名点。本文利用路面在一定范围内可近似为水平面的特点,根据相机与路面的距离确定近似路面,将影像路面角点投影到重叠影像,将同名点定位在一个小的矩形范围内;通过POS数据确定角点对应同名核线,矩形区域内距离核线最近的角点即为同名像点。本文匹配方法可获得一定数量的正确匹配同名点,显著降低了误匹配,内点率高,可以进一步精确估计像对间的基础矩阵,为其他地物的匹配提供了约束。     

基于影像多种特征的决策树分类方法

阐述了决策树分类CART算法原理,将纹理信息、NDVI指数引入决策树方法对影像进行分类,并将分类结果与最大似然分类结果进行比较,研究表明决策树分类方法相对传统分类方法总体精度提高了8.9148%,Kappa系数提高了0.1074。