一种新的聚焦点不同的近景影像融合方法

近景摄影测量是实现地面目标高精度三维建模的主要方法之一。实际摄影测量过程中,普通数字摄像机在拍摄与镜头距离不同的多个目标时,无法同时聚焦到所有目标而使近景影像各处都清晰。本文以不同聚焦点近景影像的融合为研究内容,以图像一层小波分解的高频系数能量为影像清晰度衡量指标。通过计算小波影像能量,将整幅影像划分为清晰区域、模糊区域及二者的交界区域。对于清晰区域和模糊区域,将清晰区域的像元值直接应用于融合影像,而对于二者的交界区域,将curvelet变换所得初始融合影像的像元值应用于对应位置处的融合影像,从而得到融合影像。最后,用两组实例数据对融合方法进行了验证,并采用信息熵、均方根误差和峰值信噪比三种客观评价准则,对所得融合影像进行定量分析。     

图像灰度匹配算法研究

图像配准是图像处理的基本任务之一,其效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。介绍了一种借助转动惯量计算惯量椭圆以进行遥感灰度图像配准的方法。     

我国海岸潟湖卫星遥感分类方法研究

参照Landsat-5TM和HJ-1CCD遥感影像,依据实地踏勘资料及解译经验,分析各种海岸潟湖地貌学成因和发育演变阶段,提出基于潟湖地貌学成因的遥感分类方法。并将我国海岸潟湖划分为滨外坝型、沙坝型、沙嘴型、湾顶坝型、连岛坝型和河口型共6种地貌类型。建立基于发育演变阶段的潟湖遥感分类标准,将海岸潟湖分为青壮年期、老年期和死亡期共3个发育演变过程;结合潟湖在影像中的特征,以近红外、红、绿波段组合后的假彩色影像为例,从色彩、纹理、地物邻接关系等方面建立不同潟湖类型的遥感解译标志;根据所建立的遥感解译标志,对山东省53个海岸潟湖进行遥感分类验证,结果吻合。     

一种基于分割图斑的海岸带遥感图像分类方法

传统的基于象元的分类方法在处理海岸带这类动态多变、混杂度大的地物时常出现“椒盐现象”,难以矢量化形成专题图。提出了一种新的遥感图像分类方法——基于分割图斑的分类法,即选择一个合适的尺度,利用光谱信息按照一定的策略将图像分割为一系列的图斑,并确保图斑内大多数象元的光谱特征相近,分别对图斑内诸象元进行统计,求出各个波段的均值,用该均值替换图斑内所有象元的原始亮度值,这样分类时可以确保同一图斑内的所有象元被分到同一个类别中,从而有效地避免了“椒盐现象”,使分类结果便于矢量化成图,也便于对特定地物的提取。实验结果表明,该方法还能在一定程度上提高分类精度。     

基于高斯混合模型的海冰图像非监督聚类分割研究

为了利用海冰图像识别技术获取海冰冰况信息, 探索了利用高斯混合模型进行海冰图像分割的技术途径, 描述了具体算法, 并利用高斯混合模型的最大期望值（EM）算法以及最小描述长度（MDL）准则对渤海海冰图像进行目标提取。研究结果表明, 该方法可以很好地实现海冰信息的有效提取和海冰图像的有效分割, 从而证明了建立在图像分割技术...     

基于船只尾迹遥感特征的航向提取方法研究

为解决单景遥感图像上航行船只航向的自动提取问题,研究了船只尾迹遥感特征和基于尾迹遥感特征的提取方法.对海上航行船只尾迹的形态特征和统计特征研究表明,湍流尾迹在遥感图像上出现概率高且特征稳定,其图像表现以条带状特征为主.考虑到湍流尾迹的线性特性,采用Randon变换算法进行了可以表征航向的尾迹提取.通过对10幅尾迹图像提...     

保持局域特征的多源海冰图像融合与分类

本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法,并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先,通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换,得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性,通过拉普拉斯特征分解,得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后,将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合,得到融合图像。在此基础上,本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点,在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系,而且考虑不同海冰类型的特征关系,因此其在多源图像（多光谱和合成孔径雷达（SAR）图像）的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。     

深度学习在水声目标识别中的应用研究

水声目标识别技术是水声信号处理的重要组成部分,是水声信息获取与水声信息对抗的重要技术支撑。针对水声目标识别时探测数据量大、自动化程度不高、识别效率低下等问题,研究了深度学习在水声目标识别中的应用。首先,介绍了水声目标识别技术的研究现状及当前形势下面临的挑战。然后,对深度学习的网络结构原理及改进型进行了分析,并分别对深度学习在水声声信号识别领域和水声图像信号识别领域的应用现状做了阐述。最后,指出了由于受当前技术条件和水下复杂环境的制约,此方法尚且存在着不足之处。该方法为进一步优化深度学习算法、拓展深度学习技术应用范畴、提升水声目标识别效率提供了参考。     

CLSM技术应用于化石硅藻微构造的尝试研究

首次采用激光扫描共聚焦显微系统(Confocal Laser Scanaing Microsystem)的新方法对西藏化石硅藻进行了微构造的尝试研究,通过对标本不同层面的系列扫描和三维重组立体图像的观察,揭示了采自西藏阿里地区和山南地区湖相沉积剖面的化石硅藻的微构造及形态特征,发现了某些对硅藻分类、示相特征的新标识,并在CLSM技术的应用方面获得了新的认识.     

基于遥感和GIS的建筑物震害损失评估方法研究与实现

介绍了一种使用遥感技术进行震后损失快速评估的方法,评估流程包括震害提取和损失评估两个部分。评估方式根据需求可以分为基于震害指数的评估和基于图像分类结果的评估两种模式,前者通过震害指数与烈度的关系得到地面居民住地的宏观震害情况,结合地震应急数据进行建筑物损失评估;后者采用图像处理技术,选取典型震害样本以图像分类技术得到地面居民住地的分级分类的震害结果,然后计算参数进行损失评估。损失评估的计算根据震害提取模式而不同。这种遥感震害评估方法和计算流程结合了遥感和GIS技术,以满足实际工作需求目标,提高了震害提取的自动化程度,实现多人工作模式,通过有效率的人机交互来提高遥感震害评估的速度。