利用MATLAB实现图像处理与分析

本文通过对图像的均衡操作、二值图像的处理、小波去噪等实例，介绍了MATLAB进行图像处理和分析的实用方法与技巧，它对各种软钉包、进行图像处理和分析等，提供了高效便捷的方法。     

遥感技术在腾冲西南地区地热资源研究预测中的应用

利用TM数据,对滇西腾冲西南地区进行地质构造解译,阐明了该区多地热活动的原因.通过对TM6波段热红外异常信息的提取,经构造解译与地热异常分布区的叠加分析,发现了该区地热富集的规律性,提出了地热田的遥感影像模式.据此,预测出腾冲西南地区62处水热活动Ⅰ级异常区.     

Stochastic Structural Modeling

A consistent stochastic model for faults and horizons is described. The faults are represented as a parametric invertible deformation operator. The faults may truncate each other. The horizons are modeled as correlated Gaussian fields and are represented in a grid. Petrophysical variables may be modeled in a reservoir before faulting in order to describe the juxtaposition effect of the faulting. It is possible to condition the realization on petrophysics, horizons, and fault plane observations in wells in addition to seismic data. The transmissibility in the fault plane may also be included in the model. Four different methods to integrate the fault and horizon models in a common model is described. The method is illustrated on an example from a real petroleum field with 18 interpreted faults that are handled stochastically.     

基于正交投影和广义投影(POCS)算法的研究进展

目的 在于提请有关读者关注近年来关于图像重建的凸集投影算法的进展，这一重要的方法及应用。方法 主要讨论了基于正交投影和广义投影的算法。对基于正交投影的算法，并讨论了一般形式的加权松驰格式，这包含了分块格式和同时格式。并以三个定理报道有关的算法收敛性结果。结果 分别包含了相容和不相容条件和弱强收敛下的结果。对基于广义投影的算法，有关的基本概念和例子，基本算法的收敛性结果。结论 报道最近关于引入松弛系数的工作和在CT图像重建中的应用。     

一种基于多项式的图像压缩方法

介绍了数字图像压缩的一种新的思维方法，即在将给定的图像块根据纹理特征分为平滑块、斜面块、曲面块、边缘块后，在基于不同多项式对不同类图像块分别进行处理的过程中，对于包含大量高频信息的边缘块，通过提取边缘轮廓位置信息，减少图像块内的高频信息量，而后再对被边缘轮廓分割的新图像块进行分类、处理：由于把图像边缘轮廓的大部分高频信息分解于边沿信息中，因此提高压缩比时不会丢失太多高频细节，减少了物体的边界噪声和可见的图块边界，从而在相同压缩比的前提下，更加保证了图像的视觉效果。文章中给出了此种方法的理论公式、推导过程以及整个实现过程，并通过实例比较了此方法与二维离散余弦变换在图像压缩中的性能差异。     

RS与GIS集成环境下的遥感图像分析技术

通过多源数据融合，将目前GIS中包含的地理信息作为辅助数据，引入到RS图像分析过程中。GIS数据在空间信息、目标属性和目标范围等方面对RS图像分析具有重要的引导作用。     

图像噪声的Wiener谱分析

本文讨论图像处理过程中分析噪声的主要手段，RMS颗粒度，自相关函数，Wiener谱的定义和测试方法以及噪声仿真技术。     

隐伏煤田的TM信息提取及地质效果

在遥感图像上,被巨厚第四系冲积层覆盖的煤田区隐伏地质构造和火成岩分布信息是一种非直接的、微弱的隐伏信息,本文以淮北煤田为实例,探讨了从TM图像上提取这种信息的可行性与方法,并分析了其地质效果。     

用几何光学模型对方向变化和直方图建模(英文)

森林和林地的图象二向性反射函数是一个统计函数，较之小尺度的树冠，它更多地用于大尺度的均匀覆盖的地块。用航空象片和高空间分辨率扫描仪数据作的图象热点影响研究在小尺度下显示出很大方差，而且，太阳和观测角度的交互变化进一步增加了这种反射各向异性变化的方差并有规律地继续呈现在分辨率低的图象中，这被称作ＢＲＶＦ或二向性反射方差函数。近年来，作为一种解释结构的手段，高分辨率图象的方向性方差和直方图结构越来越受到重视，这方面的数据也越来越多。这项工作是利用图象方差来解释结构问题（Ｓｔｒａｈｌｅｒ和李小文倡导）的一种延伸，并在过去１５年中由众多人员作了大量工作。在树冠尺度下，森林的直方图和二向反射方差函数可以计算出来，这里利用了近似迭代函数来处理这些数据并和数值积分模拟进行了对比，结果显示可对二向性反射方差函数的测量和引入直方图的各向异性进行准确建模。     

机载模拟POLDER多角度图象配准(英文)

多角度成象对于获取多角度遥感数据是非常重要的。在对多角度数据进行分析之前，首先要对多角度图象进行配准。经过配准，可以识别出相同的地面目标。在配准过程中，一个主要的困难是由于观察角度的不同、双向反射变化及大气的影响造成的图象灰度变化。如何解决灰度变化的影响关系到图象的配准精度。我们在该文中介绍一种多角度图象配准过程，包括预处理、基于层次结构的图象灰度相关配准。为了去掉大角度造成的灰度变化，我们用改进的模板匹配进行配准。这种方法的优点是与配准模板灰度均值无关，只与灰度变化程度有关。配准过程中也同时考虑到纹理的变化。整个配准过程是沿着观测角度增大的方向进行的序列图象配准，以提高大角度图象配准精度。最后，图象的纠正采用局部自适应几何纠正以获得较满意的结果。我们用法国ＣＮＥＳ提供的ＰＯＬＤＥＲ飞机模拟多角度图象进行配准，并提取了小麦和水稻等植被的多角度信息。