基于DFT模型的大场景InSAR图像配准

图像配准是实现干涉合成孔径雷达(InSAR)高精度相位提取及地形高程反演的关键,大场景图像的高效高精度配准成为近年高分宽幅InSAR成像应用研究的难点问题之一。由于大场景图像中不同区域偏移量及变化规律差异较大,传统最大相干系数配准方法需多分块及插值处理,面临计算量大且配准精度低等问题。针对此问题,本文提出一种基于DFT模型的大场景InSAR高效高精度图像配准算法。该方法利用最小均方差准则构建InSAR复图像配准的DFT模型,采用四叉树自适应分块及矩阵相乘DFT快速重采样配准方法,实现大场景InSAR图像各子块区域的高效高精度亚像素配准。仿真和实测数据验证本文算法的有效性,结果表明该算法不仅可实现大场景InSAR复图像亚像素级配准,还具有较高的运算效率,其运算效率相对于传统FFT配准方法通常可提升3倍以上。     

基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法

遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。     

光学成像灰度级玻耳兹曼熵谱分析与图像分割

讨论玻耳兹曼关系式的状态数、熵及其常数与光学成像灰度级划分的谱关系．将热力学原理应用于光学成像过程的微观分析,提出实际图像、理想图像及其玻耳兹曼熵谱概念．认为实际图像灰度级处于平衡态,理想图像则是非平衡态的灰度级分布所构成．从平衡态到非平衡态转化是１个非自发过程,需要外部施加作用,利用平衡态和非平衡态之间的熵差分布实现图像分割．实验与分析表明图像分割的实质是在外力作用下实现从实际图像对理想图像的逼近．     

城市DSM的快速获取及其三维显示的研究

城市数字表面模型（DSM）作为城市的重要信息有着十分广泛的应用,机载三维成像可以快速获取DSM数据,而无需地面控制点。该文介绍了利用三维成像仪快速获取城市DSM图像的数据处理技术,阐述了基于城市DSM影像显示城市三维模型的原理,着重分析了显示城市DSM图像奇异表的方法和侧面处理思想。最后通过珠海、澳门地区飞行数据的处理和三维鸟瞰显示,说明了方法的可行性。     

江苏省基础预报业务图形图像自动化处理系统

图形图像自动化处理显示是提高预报员工作效率的基础，本文着重介绍了江苏省基础预报业务图形图像自动化处理系统的总体结构，功能及其特点，以利于系统的进一步推广应用和服务。     

天宫一号高光谱数据辐射校正的CUDA并行优化

高光谱图像经过辐射校正后,消除了探测元的响应差异,能更好地满足专题信息提取的数据要求.利用探测元的列均值、列标准差等统计信息对天宫一号高光谱短波红外数据进行辐射校正检验,并基于GPU CUDA计算模型对均值归一化、矩匹配、相邻列均衡等3种相对辐射校正算法进行了并行计算优化.通过辐射校正计算流程拆分,CPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并建立CUDA的计算单元与数据单元的映射关系,获得5—7倍的计算加速比,这些辐射校正算法依据图像自身统计信息,且易于进行并行计算优化,满足实时校正的处理时效要求,为未来高光谱数据在轨实时辐射校正提供了新思路.     

基于傅里叶描述子的高分辨率遥感图像地物形状特征表达

本文在对傅里叶描述子进行归一化的基础上,将该方法引入地物轮廓的形状特征描述中,针对建筑物、农田、道路和河道4种典型地物,分别从谱线特征、不同频段描述子对形状特征的贡献率、形状重构三个方面进行分析,结果表明,在谱线图中,直流分量对形状特征的贡献率在70%以上,低频和高频成分共占7%—24%左右,中频成分的贡献率只有2%—4%左右,仅低频成分（第1—5项）便能够很好地进行地物形状重构。最后将第1—5项描述子应用到基于决策树的面向对象分类中,得出实验区总体分类精度为98.48%,Kappa系数为0.9714。傅里叶描述子的方法能够很好的表达高分辨率遥感图像的地物形状特征。     

引入PLSA模型的光学遥感图像舰船检测

提出一种基于概率潜在语义分析(Probabilistic Latent Semantic Analysis,PLSA)的检测算法,首先通过PLSA将目标表述为潜在成分的概率组合,然后利用统计模式识别方法对获取的潜在成分概率进行判别,从而完成最终的检测。其中,生成的潜在成分反映了目标与特征之间相互出现的频率关系,并以潜在成分在目标中概率差异的形式对上述不对应现象给出了直观描述。实验结果表明,所提出的算法对多种复杂情况下的光学图像舰船检测具有很好的准确性和鲁棒性。     

相位误差、位置误差和灰度误差三者关系及SAR原始图像像元不确定性

由于SAR遥感的独特优势，使它得到了广泛的应用。因此，对SAR图像的不确定性研究也越来越必要和迫切了。针对数据分析方法的不足，该文着重从机理的角度探讨SAR原始像元的不确定性。相位误差、位置误差和灰度误差三者关系、各种误差分类和综合以及这些误差对SAR原始像元不确定性作用等问题往往是困扰从机理角度对SAR图像不确定性研究的主要障碍，该文重点讨论这些问题。     

基于分形理论的航空图像分类方法

提出一种基于分形理论和BP神经网络的航空遥感图像有监督分类方法。该方法尝试将航空图像的光谱信息和纹理特征相结合。它首先将彩色航空图像由RGB格式转化为HSI格式，然后，根据亮度计算分数维、多重分形广义维数谱q-D(q)和“空隙”等基于分形的纹理特征，同时加入归一化的色度和饱和度作为光谱特征，采用BP神经网络作为分类器。通过对彩色航空图像的分类实验，结果证实该方法行之有效。