基于单邻点多波段预测的高光谱图像无损压缩算法

提出了一种基于聚类-单邻点、多波段预测-熵编码的高光谱数据无损压缩方法。根据谱向特征,进行高光谱图像矢量聚类。对各个分类,采用单个空间位置邻点、多个波段作为预测数据,训练预测系数,进行三维预测。残差采用Golomb-Rice编码。实验证实了算法的有效性。     

企业级遥感图像处理系统——ERDAS IMAGINE V9.1介绍续(一)

ERDAS IMAGINE是业界唯一一个3S集成的企业级遥感图像处理系统,其发展方向侧重于遥感图像处理,同时致力于与地理信息系统的紧密结合,并且已经实现了与全球定位系统的集成.ERDAS IMAGINE系统还提供了完善的数字摄影测量、立体方式3D信息提取和雷达图像处理模块,不仅可以满足科研或教学需要,而且强调了大型工程建设工作的流程一体化、高效化和综合化.     

一种基于人工免疫的图像分割算法

图像二维熵分割,一直因耗时长而限制了实际应用。本文借鉴生物免疫思想,提出二维熵图像分割的人工免疫算法。在克隆选择算法中引入疫苗的免疫接种,用于优化最优分割阈值对的搜索过程。在遥感高分辨率图像上的实验显示,该算法不仅能准确搜索到最优阈值对,而且计算时间只有传统算法的1.8%。该算法也验证了人工免疫思想用于图像分割的可行性和有效性。     

遥感图像中GPS控制点的建立

利用GPS和高精度GAMIT计算软件,沿长江建立了以宜昌、监利、锣山、武汉4个地区的遥感控制点。每个测区采用设置长时间控制点观测,将其与武昌九峰GPS观测点进行联合处理,使得每个控制点的精度高于0.5m,保证了控制点精度满足1m遥感卫星图像的纠正要求。     

遥感图像中云层遮挡影响消除方法研究述评

 综合评述了目前用于消除遥感图像云层遮挡影响方法的原理、应用现状及处理过程中存在的问题，并在同一实验区比较了同态滤波和Kriging插值等方法的处理效果，结果表明，Kriging插值处理具有一定的优越性。     

一种深度图像拟合圆柱的优化方法

圆柱状构件广泛存在于古建筑仿真中,为了提高古建筑深度图像圆柱拟合的精度,针对古建筑仿真3维建模的特点,提出基于高斯图获取圆柱拟合参数初始值,然后利用圆柱距离函数参数化法进行非线性最小二乘拟合的圆柱拟合方法.实验证明,该方法不仅具有较高的精度,而且拟合结果稳定可靠.     

遥感数据融合研究进展与文献定量分析(1992—2018)

近年来,遥感应用的快速发展推动了遥感载荷指标性能的不断提升。但由于遥感传感器的硬件技术瓶颈,遥感数据无法同时具有高空间分辨率、高光谱分辨率、高时间分辨率的指标特性。遥感数据融合是解决该问题的有效方法。为了深入了解目前遥感数据融合技术的研究进展情况,本文对国内外1992年—2018年间在该领域有一定影响力的相关成果进行了调研、分析与归纳总结。首先对遥感数据融合相关论文的年发文量、发文国家与机构、发表刊物以及关键词等进行了统计,梳理其发展历史及趋势;系统性的总结了各类数据融合算法,将其分为面向空间维提升的融合算法、面向光谱维提升的融合算法以及面向时间维提升的融合算法3类,并对各类算法的优势与适用性进行了分析;归纳总结了遥感数据融合的质量评价指标,包括有参考影像的融合评价指标以及无参考影像的融合评价指标;最后对遥感数据融合进展进行了总结与展望。     

基于卫星加速度恢复地球重力场的去相关滤波法

基于加速度法恢复地球重力场时,卫星加速度是由卫星轨道数值微分得到,而数值微分会放大高频误差,进而降低了重力场解算结果的精度.针对数值微分导出的加速度误差具有有色噪声的特性,提出利用去相关算法构造白化滤波器对加速度有色噪声进行滤波处理,并根据去相关的基本原理分别构造了基于三点差分和ARMA模型的白化滤波器.采用不同噪声背景的CHAMP卫星模拟轨道数据进行解算,结果表明:基于去相关滤波解算的重力场模型精度均要比等权解算的重力场模型精度高,初步验证了去相关滤波方法的有效性.     

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。     

形态学边缘检测和区域生长相结合的遥感图像水体分割

遥感图像水体区域中因水体自身流动和波动等因素造成图像噪声,利用传统方法直接分割水体容易导致分割精度较低。为此,利用遥感图像中水体区域具有连通性强以及像素灰度值相近等特点,提出了一种利用多结构元素形态学重构边缘检测结合区域生长实现遥感图像水体分割的方法。首先将遥感图像转化为灰度图像,运用多结构元素形态学重构边缘检测,在去除噪声的同时增强水体边缘,保持水体区域边缘的较准确定位;然后利用灰度直方图自动选取种子点,确定水体区域灰度范围,利用该灰度范围内像素的均值和方差、种子点及已生长区域灰度特性作为生长准则,实现对水体区域的分割。实验结果表明,该方法能够对因水体扰动等因素导致的噪声图像进行有效分割,且水体区域分割精度较高。