基于自适应四叉树分割的遥感图像压缩算法

遥感图像具有不同于一般图像的特点,针对遥感图像对压缩算法的特殊要求,提出了自适应四叉树分割算法实现图像的分块,以各像块的均值近似表示该像块的灰度值,从而以尺量少的数值获得对原始图像的最佳逼近,再对辐近误差进行自适应分割和基于像块方差的自适应量化,最后对各分量进行Huffman编码.实验表明,本算法能表现出良好的实用性能,比JPEG算法更适用于遥感图像的压缩.     

NOAA相邻卫片的自动镶嵌

图象镶嵌是个麻烦而且费时的工作。本文通过分析相邻图象的关系，给出了图象自动镶嵌的算法，即通过寻找相邻图象象素最小偏差平方和出现的位置来自动确定镶嵌需要偏移的行列数，这种方法容易实现。通过对NOAA图象镶嵌的试验，表明该算法是有效的。     

基于知识的遥感图像分类方法的探讨

本文提出了一种基于知识的遥感图像土地利用分类法。包括知识的获取和表达 ,以及将知识用于土地利用分类。知识的获取和表达包括两方面。一是将原有的GIS土地利用数据与新的遥感图像配准、叠加、集成 ,并从中挖掘各类型的光谱知识。二是通过对研究区各土地利用类型变化特点进行分析研究 ,并从中得到原有各土地利用类型经数年后变成其它类型的可能性及其大小。并将其定量化表达成新遥感图像上各类型的先验性概率。在知识的应用和分类方面 ,分别对原土地利用各类型所对应的遥感图像进行知识的应用和处理 ,利用各自可能出现的类型及其各类型的先验性概率进行最大似然法分类。研究表明 ,该方法将原有的GIS数据和各种土地利用类型变化的先验性知识综合集成用于新的遥感图像的分类中。这不仅可以促进GIS数据更新的自动化 ,而且还可以得到比常规最大似然法高的分类精度。     

地图模式识别的主要研究内容

地图模式识别是实现扫描方式地图自动数字化的核心技术，它对建立地图数据库，以及ＧＩＳ的数据快速采集具有非常重要的意义。本文从地图模式信息的获取、预处理、分类特征的提取、定位分割和自动识别等方面论述了地图模式识别的主要研究内容。     

星载SAR图象斑点噪声消除方法效果的比较研究

星载（ＳＡＲ）图象一般都存在相干斑点噪声，严重干扰地物信息的提取与ＳＡＲ图象的应用效果，因此斑点噪声的消除问题引起微波遥感科技工作者的普遍关注，先后有多位学者提出各种不同的处理方法，其中最为常用的有均值平滑滤波、中值平滑滤波、Ｆｒｏｓｔ自适应滤波、Ｌｅｅ自适应滤波以及近期由Ｐ．Ｖ．ＮａｒａｓｉｍｈａＲａｏ等人提出的改良Ｋ－均值自适应滤波等方法。本文分析了这几种方法的数学基础，并选择了有代表性的实验区开展对比试验，结果表明：改良Ｋ－均值自适应滤波法效果最佳。     

微循环图像的预处理与分割

介绍了微循环图像预处理的方法，并提出了一种改进的快速区域种子像素填充算法。实验表明，填充算法运算速度快，所需空间少，适合于一般的图像处理与图像识别。     

图象恢复在工业CT中的应用

对于以影象增强器为检测系统的目标旋转式工业ＣＴ，分析了其图象退化的因素，采用对一维投影数据进行图象恢复的方法来提高ＣＴ图象质量。文中给出图象恢复公式，从计算机模拟和实验图象恢复的结果可看到所用方法提高了图象清晰度。     

最优分割法在采煤工作面突水量预报中的应用

矿坑突水量预报是一个在理论和实践上尚未解决的问题，本文首次将最优分割应用于突水水量预报问题中，确定出适合于采煤工作面突水量的预报方案。最优分割法是以因子的取顺序对预报量进行最优二分割的，如果因子与预报量之间呈正相关、负相关或某种趋势联系，这些规律往往在因子分段之后才能反映出来，这正是其它预报方法无法比拟的。     

多级SPOT立体影像匹配

立体影像匹配是自动提取SPOT影像高程信息的关键技术。本文根据SPOT影像在几何构像关系和影像质量上的特点,提出了多级匹配的结构策略。实际像对匹配实验表明,多级匹配法具有较好的可靠性和精度水平,而且运算速度快,在快速生成DEM数据辅助遥感信息分析方面,有重要的应用价值。