基于AM335X的农作物气象自动观测系统设计

为顺应农业气象现代化的发展需求,以及观测方式由人工观测向自动观测的转变,设计了一种基于AM335X的农业气象自动观测系统。系统依托Ubuntu嵌入式开发平台,从硬件和软件两方面设计考虑。硬件部分选取Cortex-A8核心工业控制MCU,应用于对农业观测要素的图像信息处理,利用模块化结构,提升硬件设计的层次化标准。软件部分采用Thread多线程通信机制,搭建C++函数动态链接库,将基于SSH安全协议的ftp上传软件WinSCP,作为测试系统与PC机的交互工具。基于SecureCRT软件仿真环境,对照系统各状态输出格式要求,对观测系统的要素状态文件信息与图像文件信息进行了模拟状态调试输出与上传ftp服务器功能测试。结果表明:系统能自动实现对农作物观测要素状态数据与实时生长图像的观测采集与信息上传,对以后农业气象观测自动化的推广应用提供了一定的技术参考。     

基于HOT影像优化的遥感影像去雾算法

针对BSHTI和IBSHTI两种算法对卫星影像云雾校正后,地表的色调和纹理等细节缺失严重的问题,提出OIBSHTI算法对IBSHTI算法得出的雾厚度图像进行地表信息削减。通过填洼算法去除暗色区域,并引入纹理和边缘信息等进行优化处理,在彻底去除云雾的同时保留地表的色调和纹理,特别是蓝色或红色建筑物房顶的校正效果较为明显。     

一种基于无人机位姿信息的航拍图像拼接方法

针对现有航拍图像拼接方法处理速度较慢的问题,提出一种基于无人机位姿信息的快速拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获得无人机航拍时的坐标和姿态角,根据每一幅航拍图像对应的无人机坐标和姿态角计算它们之间的单应变换矩阵,实现航拍图像之间的快速配准。然后通过单应变换矩阵的运算得到拼接图像之间的配准,最后完成多幅图像的拼接得到整个区域的全景图。试验结果证明该方法快速有效。     

侧扫声呐图像分割的中性集合与量子粒子群算法

针对现有的侧扫声呐图像分割方法存在分割准确率不高和效率偏低的问题,提出了一种基于中性集合和量子粒子群算法的侧扫声呐图像阈值分割方法。通过基于中性集合计算图像灰度共生矩阵,实现了侧扫声呐图像精细纹理的表达,提高了分割精度;基于二维最大熵理论,采用量子粒子群算法计算二维最优分割阈值向量,实现了分割阈值向量的快速准确获取,提高了分割效率和精度。最终实现了高噪声侧扫声呐图像目标的准确、高效分割。通过对含有不同目标的侧扫声呐图像的分割试验,验证了该算法的有效性。     

利用轨道参数修正的无控制点星载SAR图像几何校正方法

使用距离多普勒模型进行SAR图像几何校正时,卫星轨道误差、系统成像参数误差和DEM高程的误差会影响几何校正精度。本文提出了一种基于轨道参数修正的星载SAR图像几何校正方法。首先利用多项式对卫星轨道进行参数化,然后使用模拟SAR图像与真实SAR图像进行匹配得到控制点来修正轨道参数,最后利用修正后的参数进行几何精校正,从而提高几何校正精度。该方法无需地面控制点,适用于不易于人工测量获取地面控制点地区的SAR图像几何校正,与基于模拟SAR图像匹配并使用多项式改正的几何校正方法相比,本文方法具有更高的精度。使用Radarsat-2图像进行试验,并使用地面实测GPS控制点验证了本方法的有效性。     

一种基于投影变换的深度图像生成算法

深度图像的表示是实现三维目标识别、配准等工作的前提。针对地面三维激光扫描得到的点云数据,提出一种基于投影变换的深度图像生成算法。采用投影变换将三维点沿观察坐标系的法向量投影到观察平面上,使投影向量和观察平面垂直,这样观察点和观察平面间的距离就不会影响物体的投影大小和形状,有效避免了"失真"现象的发生。利用灰度图像生成深度图像,使用方案对地面激光扫描系统获取的建筑物实验数据进行具体处理。结果表明,文中基于投影变换的图像生成方法更能直观地反映建筑物表面的几何分布特征,为后续特征的提取奠定基础。     

混合智能优化算法的SAR图像特征选择

为提高SAR图像自动目标识别的准确率及实时性,提出了一种基于混合智能优化的SAR图像特征选择算法。首先,采用分形特征对SAR图像进行增强,基于分割后的图像提出了一种基于图像矩的方位角估计方法。然后基于未校正和校正后的图像分别提取Zernike矩、Gabor小波系数和灰度共生矩阵构成候选特征集合,使用遗传算法结合二值粒子群的混合优化算法实现SAR图像特征选择。最后,采用MSTAR数据库验证本文算法的有效性。实验结果表明,优化后的特征集合具有一定泛化能力,一方面提高了SAR目标识别的准确率,另一方面减小了SAR图像目标识别的时间。     

基于可量测影像的井壁病害面积精确提取

竖井井筒病害巡检是矿井安全监测的重要内容,高精度的病害面积提取为评估病害等级、研究病害发育等提供了有力的数据支撑。利用竖井井筒病害巡检系统对井壁原始影像进行拼接配准,可以得到带有空间坐标位置的粗精度井壁拼接图像。在此基础上,对这些影像利用竖井井壁罐梁分布特征取特征点并结合Givens变换求解纠正多项式进行分块空间纠正,得到高精度配准图像,最后通过计算机图形区域生长算法,提取病害图形得出高精度的病害面积数据,满足了实际应用的需要。     

高光谱遥感图像分类精度对比研究

根据国家重点基础研究发展规划项目"干旱、半干旱地区的环境动力机制重大理论基础研究"的需要,开展各种针对高光谱图像的经典分类精度对比研究.采用ENVI软件中常规高光谱分类算法和自编的模糊算法程序,对3个典型的试验区进行对比试验.结果表明,经典分类算法中的光谱角填图(SAM)、欧氏最小距离、马氏距离分类精度较高,模糊识别法中的相关系数法、绝对指数法、相对指数法、夹角余弦法的精度均比较高而且比较稳定;其它方法精度比较低.虽然有多种因素影响分类的精度,但是只要措施适当,还是可以取得比较满意的分类精度.     

侧扫声纳数据库管理设计

海底地貌声纳图像作为新的遥感影像数据源，其数据管理问题日益突出。针对声纳图像的特点，分析研究了声纳图像的管理方法，并实现声纳图像数据库管理的功能。