Novel fusion approach on automatic object extraction from spatial data: case study Worldview-2 and TOPO5000

The automatic extraction of information content from remotely sensed data is always challenging. We suggest a novel fusion approach to improve the extraction of this information from mono-satellite images. A Worldview-2 (WV-2) pan-sharpened image and a 1/5000-scaled topographic vector map (TOPO5000) were used as the sample data. Firstly, the buildings and roads were manually extracted from WV-2 to point out the maximum extractable information content. Subsequently, object-based automatic extractions were performed. After achieving two-dimensional results, a normalized digital surface model (nDSM) was generated from the underlying digital aerial photos of TOPO5000, and the automatic extraction was repeated by fusion with the nDSM to include individual object heights as an additional band for classification. The contribution was tested by precision, completeness and overall quality. Novel fusion technique increased the success of automatic extraction by 7% for the number of buildings and by 23% for the length of roads.     

大面积含云卫星遥感影像匀光算法的改进

针对卫星影像生产过程中现有匀光算法不适用于大面积含云影像的缺点,提出一种基于快速云检测的影像匀光改进策略。首先使用Otsu算法实现影像云区检测,然后使用分类处理的策略,在匀光时仅对非云区域影像进行统计和处理。实验表明,对于Mask和Wallis等常用匀光算法,改进后可有效改善含云影像晴空区域的匀光效果,更符合实际生产的需要。     

一种提高影像信息熵的图像预处理方法

简述了影像定量评价对图像处理的重要性,针对图像预处理方法进行了讨论,提出了一种提高影像信息熵的图像预处理方法。通过卫星遥感影像、近景影像和无人机影像的试验,验证了该方法能在有效去除影像噪声影响的同时提高影像信息熵,为有效提高影像匹配成功率及目标识别概率提供了理论基础及解决途径。     

最小传递路径的正射影像色彩一致性处理方法

针对区域范围内多幅正射影像之间色彩不一致问题,设计了一种基于重叠区域的正射影像匀色方法,提取正射影像的有效区域外部轮廓并进行多边形拟合,利用Wallis滤波器根据有效区域的重叠区域进行处理。为了减小多次匀色造成的积累误差,提出一种结合Voronoi图和Dijkstra算法的方法确定最小传递路径。最后,通过相应实验验证了最小传递路径的正射影像色彩一致性处理方法的有效性。     

基于Mask原理的遥感影像恢复技术研究

从传统摄影复制技术中的Mask晒像原理出发 ,针对航空航天遥感影像上出现四周减光、照度与颜色不均匀、对比度下降、影像模糊等质量退化情况 ,提出将影响影像退化的各种因素综合考虑 ,通过一种基于Mask的影像复制技术来建立影像降质模型 ,并以此Mask影像对遥感影像进行恢复处理。试验结果表明 ,该恢复算法是可行的。     

航空遥感影像阴影的自动检测与补偿

通过对阴影特性进行分析,选取能够有效检测阴影的特征组合,改进了Otsu阈值算法,可以自动获取各特征的合适阈值,实现阴影的自动检测;同时提出了改进的Wallis滤波阴影补偿策略,突出阴影区域的地物信息。实验结果表明,该检测算法阴影补偿效果明显,真实再现了被阴影遮蔽的地物细节。     

彩色点云匀色的Wallis算法

通过可见光相机与三维激光扫描仪之间的精确标定,可以生成具有颜色信息的点云,在文物建模、移动测图、地下空间调查等领域具有广泛应用。点云的色彩质量依赖可见光相机的成像质量,受硬件水平、光照条件、拍摄参数等诸多因素干扰,经常出现偏暗、过曝、不均匀等现象,然而目前缺乏点云色彩匀色方法的研究。因此,本文将Wallis匀色算法从二维拓展到三维,利用模板影像的颜色信息,改善三维点云的色彩效果。实验证明,三维Wallis匀色算法可以有效改善点云的波段比例、亮度与对比度。     

基于Wallis滤波器的异源遥感影像匀光方法

针对异源遥感影像由于辐射水平差异导致地物在相邻图像上亮度值存在差异的现象,分析了造成影像间色调差异的各种原因以及现有处理方法在进行影像间色彩平衡处理时存在的问题,实现了基于Wallis滤波器进行匀光的相关算法,并通过多组匀光实验取得了较好的色彩平衡效果。     

光学遥感影像的自动匀光处理及应用

针对光学遥感获取的影像存在一幅影像内部以及区域范围内多幅影像之间的色彩不平衡现象，提出了自动匀光处理方法和处理流程，通过影像匀光软件GeoDodging 4．0对原理和流程进行了实现，并结合实际工程应用取得了良好的效果。     

自适应分块加权Wallis并行匀色

针对区域范围内多幅待镶嵌影像之间的色彩差异问题,提出一种基于GPU的分块加权Wallis并行匀色算法。首先,根据变异系数对影像自适应分块并利用双线性插值确定每一个像素的变换参数,利用加权Wallis变换消除影像间的色彩差异。然后,为了控制区域整体的匀色质量,利用Voronoi图和Dijkstra算法确定影像间的处理顺序。最后,利用GPU技术进行并行任务设计并从配置划分、存储器访问和指令吞吐量等方面进行优化,提高算法运算效率。实验结果表明,本文方法既能有效地消除影像间色彩差异,又能消除影像间的对比度差异。与CPU串行算法相比,GPU并行算法显著减少了计算时间,加速比最高达到60倍以上。