OMIS-Ⅱ机载高光谱遥感图像边缘辐射畸变校正方法优选

OMIS-Ⅱ机载高光谱遥感成像由于受仪器、大气、地物反射非朗伯特性以及观测几何等的影响,图像上常存在扫描方向上的辐射亮度不均,无法直接利用图像进行基于地物光谱特征的定量或半定量应用。本研究尝试运用直方图匹配和矩匹配两种方法对OMIS-Ⅱ图像进行辐射校正,并从空间和光谱角度分析校正效果。研究表明:在空间维上,两种方法均能有效恢复图像边缘地物信息,校正效果没有显著差异;在光谱维上,矩匹配法更适合于机载高光谱OMIS-Ⅱ图像的边缘辐射校正。     

遥感图像高斯与椒盐噪声的PDE混合去噪模型研究

针对经过前期处理的遥感图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出一种基于PDE的混合去噪模型,该模型克服传统的纯各向异性扩散模型在平滑区域过度扩散、产生阶梯效应和四阶PDE模型在去噪的同时过多损失边缘信息的弱点,在有效去除遥感图像中混合噪声的同时,很好地保持图像的边缘和纹理细节信息.实验结果验证所提出模型的有效性和稳定性.     

结合多混沌映射和输出反馈的图像加密算法

提出了一种结合多个Logistic混沌映射和逐段正弦混沌映射的图像加密算法。通过m个Logistic混沌映射的多次迭代,分别产生m个分段正弦混沌映射的初值和参数值,由m个分段正弦混沌映射迭代产生图像加密密钥序列,并引入密文输出反馈机制,对图像像素值逐点进行2轮异或加密。实验表明,该算法使密文对明文和密钥都充分敏感,加密图像像素值具有类随机均匀分布特性,相邻像素具有零相关特性,而且算法具有密钥空间大、加密速度快的优越性。     

遥感图像色彩增强处理方法探讨

卫星遥感技术已在我国经济和社会发展及国防建设中得到了广泛应用并发挥了不可或缺的作用。随着应用的深入,人们对遥感信息质量的要求也在不断提高。图像色彩增强技术作为遥感图像处理的重要手段,可以有效地改善遥感图像的视觉效果、增强信息的识别率,实现遥感应用质量的显著提高。本文根据RGB、HSV和HSI三个色彩模型的功能特点,通过三个模型之间的转换实验以及彩色图像的灰度化实验,对遥感图像的增强处理方法进行探讨。     

遥感图像的融合方法研究

图像融合是遥感图像处理中的重要一环,本文着重论述了遥感图像的3个层次的融合方法,并进行了对比分析,最后指出遥感图像融合的发展方向。     

基于图像或者视频的3维建模技术的研究

在现存的3维建模技术和方法中,本文针对利用图像或视频的3维建模技术进行了深入的研究,分析了利用图像或视频进行3维建模技术的原理和方法,归纳了该方法的建模特点和适应领域。     

遥感技术在地质灾害调查中的应用

遥感技术的特点及其快速发展,已使遥感技术广泛地应用于地质灾害调查。地质灾害的日益严重和对突发性地质灾害抢灾救灾工作的时效性要求,应用遥感技术开展地质灾害调查是极其必要的,也是当代高新技术发展的必然趋势。遥感技术可以贯穿于地质灾害调查、监测、预警、评估的全过程。     

基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究

用传统的边缘检测方法效果不理想,针对遥感图像中存在的噪声问题,提出了一种基于小波变换和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。该方法充分利用小波多分辨率的特点,对图像进行去噪处理,然后用多结构元素灰度形态学的方法对图像的边缘进行检测。试验结果证明,此方法优于传统的边缘检测方法,具有边缘检测准确和良好的抗噪能力。     

基于粒子群优化算法的最大类间方差多阈值图像分割

最大类间方差法是图像分割中一种常用的阈值分割方法,对于单阈值分割具有显著的效果,但是对于多阈值分割,计算复杂度大、耗时较多。本文将粒子群优化算法与最大类间方差法结合,提出了一种新的图像分割方法,该方法利用粒子群优化算法的寻优高效性,并由灰度图像的最大类间方差值作为适应值,搜索最优分割阈值,实现图像的多阈值分割。实验结果显示,新方法大大缩短了寻找最优阈值的时间,降低了运算复杂度,提高了图像分割速度,说明基于粒子群优化算法的图像分割算法是可行的、有效的。     

基于UNet模型的智能海洋遥感分类框架研究

借助遥感影像和人工智能方法自动提取空间地物是遥感领域的热点方向,本文基于PyQGIS和改进的UNet模型,设计开发了智能海洋遥感分类程序。该程序可以实现面向大尺度遥感影像的用户自定义智能分类、裁剪、拼接、分类评价、影像可视化和地图操作(包括影像放大、缩小、属性查询等)。并以三类典型海洋地物为案例,基于开发的程序测试,实现了总体精度92%、Kappa系数0.87、平均交并比82%的改善结果。文中提出的智能海洋遥感分类框架可为研究人员和工程人员提供参考,为沿海地区规划、监管和综合治理提供决策支持。