基于WorldView-2的遥感影像预处理

对于国家新推出的地理国情普查项目,卫星遥感数据作为其基础数据有着至关重要的作用,直接影响着目视解译的结果。本文主要对WorldView-2影像进行分析,并对其整个预处理的流程进行分析整理。最终表明,WorldView-2影像可采取辐射校正-几何校正-影像融合-数据正射纠正的技术路线对整个影像进行预处理,为地理国情普查项目中的影像数据预处理提供了参考及依据,为后续的目视解译过程奠定良好的基础。     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。     

基于并行编程计算模型的索贝尔滤波技术

随着遥感影像数据量的骤增,单机环境下完成索贝尔边缘滤波运算所需的计算时间也剧增.根据遥感数据的分幅特征,结合MapReduce并行分布式计算模型,本文提出了一种将该运算迁徙到Hadoop集群环境中的方法,以完成海量影像数据的索贝尔滤波运算.实验结果表明集群运算能够显著缩短计算时间,并且该计算时间会随着集群节点数目的增加而趋于减少.     

几种天绘一号卫星影像分割方法及质量评价

为寻求更适合天绘一号卫星影像的分割方法,文章采用均值偏移分割、分水岭分割、数学形态学分割、连通分量分割4种图像分割方法对天绘一号卫星影像进行分割实验,并从视觉和定量两方面对分割结果进行评估.结果表明:均值偏移方法的分割质量更佳,且分割结果更有利于提升后续处理的效率;几何形态较规则、质地较均一、复杂度较低的地物类型分割质量较高,反之则较低.     

卫星影像DOM技术在生产及检查中的应用

随着卫星影像技术和计算机技术的不断发展,人类已进入了数字化的信息时代,卫星影像具有测量精度高、现势性好、分辨率高、信息丰富、直观真实且具有良好的可判读性和可量测性的特点,在人们生产生活中的应用也较为广泛,具有十分广阔的应用潜力。本文论述了卫星影像DOM技术在生产以及检查中的应用。     

倾斜航空摄影斜视影像分辨率分析

通过分析倾斜航摄仪的特点,提出一种面向倾斜影像的三维影像分辨率,介绍了3个方向分辨率概念以及推导了斜视影像分辨率的计算公式。结合当前市场上主流的倾斜航摄仪配置,分析了其影像分辨率变化的特点。本文得出的结论对航空摄影设计有重要指导意义,为影像量测精度分析打下了基础。     

顾及有效区域的Voronoi图的正射影像拼接

无人机影像的重叠度通常较大(60%~80%),对纠正后的正射影像进行拼接处理时,往往会产生很大的数据冗余。同时,影像越靠近边缘处变形越大,影响拼接精度。提出了一种顾及有效区域的Voronoi图的拼接线自动选取方法,基于整体构建拼接线网络,并根据影像有效区域优化拼接线,保证拼接的精度和效率。实验表明,该方法切实可行。     

关于现代城市影像地图集编制的探讨

城市影像地图集是一种基于航空影像和卫星遥感影像,以城市为空间表达对象的城市地图品种,本文以《乌海综合影像地图集》为例,探讨了现代影像地图集不同于以往影像地图集的特点和总体设计要点.     

运用SI-Harris算子提取遥感图像点特征

推导了SI-Harris算子(尺度不变Harris算子)的理论公式,并将其应用于遥感图像的点特征提取。重点对Harris算子与SI-Harris算子在不同空间分辨率遥感图像上的点特征提取进行实验比较,利用"重复率"指标对实验结果进行定量评价。实验表明:SI-Harris算子"重复率"较Harris算子有明显提升,可用于不同空间分辨率遥感图像的点特征提取,进而可服务于不同空间分辨率遥感图像的匹配。     

结合ASIFT和归一化的抗仿射变换遥感影像盲水印算法

针对遥感影像使用过程中,含水印影像经过仿射变换后水印与影像的同步性被破坏,导致水印无法正常检测的问题,本文提出了一种适用于遥感影像的抗仿射变换盲水印算法。首先通过ASIFT算法提取影像具有仿射不变性的特征点,根据特征尺度的大小与特征点间的欧式距离筛选适量特征点,构造对应的正方形特征区域;然后通过计算特征区域的仿射不变矩得出归一化变换函数的参数,对特征区域进行归一化处理,并以归一化特征区域的不变质心为中心提取子区域作为水印嵌入区域,对该区域进行二级离散小波变换,得到水印嵌入区域的低频信息;运用量化嵌入规则将水印嵌入到低频信息中,依次进行低频信息逆小波变换,水印嵌入前后特征区域差值图像反归一化,最后将反归一化差值图像叠加在原始影像特征区域上,完成水印的嵌入。实验选用了3000像素×3000像素的高分二号遥感影像作为载体影像,含版权信息的二值图像作为水印,实验表明：含水印的遥感影像经过旋转、平移、缩放在内的仿射变换后,仍能准确提取水印信息;算法可有效抵抗加噪、滤波、裁剪等常规水印攻击,攻击后影像提取的水印与原水印相关系数均高于0.9;水印具有良好不可感知性;在水印提取时无需原始遥感影像,属于盲水印算法。