基于Savitzky-Golay加权拟合的红外图像非均匀性条带校正方法

针对红外成像探测器单元响应不一致等因素导致的图像非均匀性条带问题, 提出了基于直方图加权和Savitzky-Golay拟合的非均匀性条带校正方法。首先, 计算每列的归一化直方图函数并将其作为权值对图像进行加权运算;然后, 利用Savitzky-Golay滤波器对加权后的图像列均值和列方差进行拟合, 并将结果带入校正公式, 通过可调参数的迭代完成校正。实验结果表明:该方法能有效地去除非均匀性条带, 保留图像的光谱辐射信息和纹理细节, 各项评价指标均提高10%。     

从SAR遥感图像中提取水域的一种双模式结合方法

水域是SAR图像的一个重要特征,针对SAR图像水域的检测问题,提出了一种利用形态学和信息跟踪双模式相结合的检测方法。采用形态学的开运算,提取基本的水域轮廓,再结合改进的信息编码,进行跟踪检测,进一步精确定位水域区域。实验结果表明,双模式结合的水域检测方法,可以较准确的提取SAR图像的水域区域,效果要优于单一模式的检测方法,而且跟信息熵方法相比较还提高了运算效率。     

动态测量的高光谱图像压缩感知

针对高光谱图像相邻波段之间具有强光谱相关性的特点,为了提高高光谱图像压缩感知的重构效果,本文提出一种利用边缘信息设计动态测量率的压缩感知算法。首先,通过随机投影的分块压缩感知方法对每个图像块以固定测量率采样,重构出单波段图像作为其他波段的先验信息,并对其提取出图像边缘区域;然后,根据每个图像块边缘信息的丰富程度来自适应分配测量值。在固定总测量数的前提下,对不同图像块分配不同的测量次数。最后,利用分配好的测量次数对其余波段进行采集和重构。仿真结果表明,在相同总测量数情况下,本文提出的动态测量算法重构出的高光谱图像质量（PSNR）与传统固定测量压缩感知策略相比提高了1~4 dB,相比较下的重构时间也减少,在成功重构高光谱图像的基础上更增强了细节处的图像质量。