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。     

基于模糊最大似然估计算法的遥感影像分割

针对模糊K-均值算法依赖于群集原型的初始估计和对于数据中所存在的子群数目做出假设的缺点,结合最大似然估计,提出了不依赖先验假设的模糊聚类法——基于模糊最大似然估计的遥感影像分割算法。该算法在模糊最大似然估计算法中用模糊协方差来计算后验概率,用后验概率矩阵代替隶属度矩阵来进行划分。先用模糊K-均值进行图像预处理,然后用模糊最大似然估计算法进行分割。此外,本文用性能指标参数——超体积指标FHV来评价最优的类别数目。本文通过对模拟影像和真实影像的实验,验证了该算法的有效性和准确性。     

基于Sentinel-1B SAR数据的洪水提取和监测

洪涝灾害是我国最严重的气象灾害之一,及时准确的洪灾监测是防灾减灾的重要前期工作和基础。本文利用sentinel-1B雷达数据,以黑瞎子岛为研究区,联合使用OSTU阈值分割法和随机森林面向对象分类法针对像素统计单波形、双波形、多波形SAR影像提取洪水要素,实现对洪灾淹没面积的时序监测,为灾情监测提供数据和技术支撑。     

一种基于极大曲率的机载LiDAR数据 地形特征提取方法

对于庞大的点云数据来说,从中直接提取多种数据特征是相当困难的。考虑到基于数字化等高线数据和数字地面模型提取地形特征受内插误差影响,提出一种基于极大曲率的地形特征提取方法。对初始地面点云进行极大曲率估计;结合欧氏聚类方法进行地形特征点粗提取;对粗提取特征点进行粗糙度分析,得到精确特征点。顾及离散曲率的特征,即曲率越大越接近特征线,得到可靠的地形特征分割结果。该方法不需要人工干预,直接基于机载LiDAR点云数据进行处理。试验表明采用基于极大曲率分割的方法能从点云中自动提取比较完整并且准确的地形特征点。     

海底小目标声呐图像一维最大熵分割的改进方法

作为海洋高新技术,水声技术日益成为海洋水下探测的主要手段,而且有时是惟一的手段(比如对浑水或对远距离的情况).海底物体搜索、海底救捞、海底探宝、海底“黑烟囱”探测、海底施工以及海洋军事活动(如探测水雷)等多方面都涉及海底小目标(这里的“目标”泛指物体,包括各种人工制造物和自然形成物)探测.对海底小目标探测是一个困难而有意义的课题.高分辨成像声呐在海底小目标探测方面具有良好的应用前景.将高分辨成像声呐应用于海底小目标探测,图像处理是关键.图像分割是图像处理中的主要问题,也是机器视觉领域低层视觉中的主要问题,同时它又是一个经典难题.     

基于SAR快速提取浒苔信息应用研究

2008年6月以来青岛近海出现的大面积浒苔对青岛奥帆赛场造成严重影响。如何快速、准确地发现浒苔,对治理浒苔具有显著的指导作用。采用卫星遥感数据,尤其是SAR数据对浒苔进行监测,运用一种基于区域增长面向对象的影像尺度分割方法,调整影像的分割尺度,快速提取浒苔信息,在浒苔遥感监测中效果显著。     

基于ArcIMS按需切图在构建WebGIS地图框架中的应用

结合ArcIMS体系架构的特点,提出了基于Ajax构建Web2.0的网络地理信息系统解决方案.本文主要介绍了基于缓存技术的按需切图原理以及WebGIS系统建设的关键技术.     

重力异常辅助惯性导航中匹配区提取方法

由于重力场中的重力异常数据是以格网的形式表示的,它与地形的DEM在数据结构上有一定的相似性.因此可借鉴一些数字地形分析的方法,提取重力场的特征区域(匹配区)用于辅助惯性导航.首先,对重力场进行特征提取,通过对特征的比较分析选取其中的某些因子作为重力场特征因子;然后,利用等值线方法对重力场特征数据进行区域分割,提取栅格特征数据区域的矢量边缘,并对这些矢量表示的区域进行聚类处理;最后,利用凸壳算法提取这些区域的凸壳范围线,获得重力异常变化比较显著的区域(匹配区).从而为重力匹配辅助导航提供了必要的参考数据.     

一种使用(ε,δ)连接区域分割图象的新算法

图象中目标具有相似灰度特征,在分割中,我们应考虑区域的整体灰度以及相邻象素灰度的变化,它们依靠于范围参数ε和毗邻参数δ。本文介绍了灰度图象的（ε,δ）连续区域及其模糊边缘测度,提出了通过相对模糊边缘度调整（ε,δ）参数,利用（ε,δ）目标连接集分割图象的一种新算法。实验结果表明该算法分割效果较好,提取边缘精度较高。