基于畸变率的图像几何校正

大视场成像光学系统中的畸变会降低图像质量，必须预以校正。提出一种新的校正方法，即根据畸变率的定义推导出畸变校正公式。根据公式，在镜头畸变率已知的情况下可以很容易地校正畸变。对于畸变率未知的情况，给出了建立畸变模型的方法，通过畸变模型可近似计算畸变率。得出通过控制畸变模型中某一个形状的参数可以控制畸变量大小的结论。提出的方法已经在实际工程中采用。实践证明，这种模型可以满足大多数镜头的畸变校正要求。     

图像显示系统几何畸变的测量及校正

为了保证图像显示系统能够产生120°的大视场,在系统中使用了超广角耦合物镜,这样就不可避免地存在几何畸变。提出了一种基于点物成像原理,并采用数码相机和精密单轴转台进行畸变测量的方法,介绍了测量原理和测量过程,根据测量后得到的畸变规律,采用数字图像处理的方法对几何畸变进行了校正。校正后,图像显示系统的畸变小于0.4%,完全能够满足导弹景象匹配系统定位误差及定位概率的检测要求。     

全景图像几何畸变校正的算法研究及其软件实现

对于360°视场的全景图像,本文提出了分别对其进行切向和径向畸变校正的处理算法,并用插值处理提高处理精度。达到了将全景图像恢复为常规视场平面像的目的。它是进一步图像分析的前期工作。     

一种基于畸变等效曲面的图像畸变校正

介绍了一种图像畸变的等效曲面模型,用于修正由于光学系统或图像传感器产生的畸变。分析了球形畸变模型的原理,推导出基于球形模型的畸变校正公式,并给出了基于球形模型的畸变校正的具体实现方法,通过实验对这种畸变校正的效果进行了验证。这种曲面畸变模型的校正具有实现简单,不需求解方程组等优点,并可以推广到其他曲面,具有比较广泛的实用性。     

一种光学成像垂轴几何畸变校正方法

光学成像系统非线性几何畸变的校正仍是一个未能很好解决的课题，一些方法还不能很好地实用。本文对成像系统主要因镜头的失常导致的非线性几何畸变，分析了成像过程。提出一种以径向几何畸变为主的非线性几何畸变模型。依据此模型，提出一种通用的校正方法，应用计算机处理，可对实际的非线性几何畸变图像进行校正。文中用所提出的方法对实际成像的畸变进行了校正，给出了校正实验结果，校正效果良好，有一定的实验价值。     

一种成像测量图像径向几何畸变的校正方法

通过对具有径向畸变的摄像机模型的分析,设计了一套求解图像径向几何畸变中心和畸变多项式系数的方案。首先,依据校正样板曲线的弯曲程度应用一元线性回归法和逐次逼近法求取光学图像的几何畸变中心,然后应用递推最小二乘法求解径向几何畸变的多项式系数,最后根据所得到的畸变中心和畸变多项式系数对图像进行校正得到满足要求的图像。仿真试验证明:该方法可以通过一次采集单幅图像对成像系统进行高精度标定,能够对成像测量系统的径向几何畸变进行一定精度的校正。实践证明:该方法通过图像处理的方法提高成像测量系统的精度,降低了系统的设计成本,可以作为成像测量系统中单独标定摄像机畸变参数的一种简单有效的方法。     

提高广角成像系统几何畸变数字校正精度的方法

光学成像系统非线性几何畸变的高精度数字校正仍然是一个未能很好解决的问题。其中 ,衡量畸变程度的参数难以精确测量是最重要的原因之一。在以径向几何畸变为主的非线性几何畸变模型中 ,通过对影响畸变参数测量精度的各种因素的分析 ,提出了提高畸变参数测量精度的方法。详细介绍了通过计算机自动测量畸变参数的算法 ,并给出了实现数字校正的算法。实验表明 ,能够比较精确地测出实现畸变校正所需的各参数。应用到不规则平面物体面积的测量中 ,获得了很好的效果     

高准确度光电成像测量系统图像畸变校正算法

在以CCD为核心器件的光电成像测量系统对物体进行线度测量中,成像光学系统的固有特性使得数字图像存在畸变,根据像差理论建立了三次多项式的畸变校正模型,分析比较了不同的灰度重建方法的优缺点,进行了双线性插值的灰度重建.对一种校正图像进行了噪音点滤除,进行了仿真实验.校正后的图像可用于高准确度的成像测量.     

广角成像系统光学畸变的数字校正方法

光学系统的畸变除了利用像差理论来实现校正外，还可以利用数字图像处理技术来进行校正。这为某些受其他条件的限制，很难用像差校正方法来实现其畸变校正的光学系统，如内窥镜光学系统和机器视觉光学系统等，提供了另一种畸变校正的方法。在讨论利用数字图像处理技术进行畸变校正的理论后。接着详细介绍了点阵样板校正方法，并给出校正实例。最后，为了评价校正的精度，文中分析了校正的主要误差来源，并通过比较校正前后视场各位置     

投影式幻影成像中局域几何畸变的校正方法研究

在幻影成像系统中,投影式成像装置具有制造成本低、成像系统操作便捷的优点,但由于投影光线发散和光源处光束偏轴角的存在,投影图像照射到四棱锥斜面时会发生几何畸变,导致三维模型失真.针对该问题,提出一种投影图像局域几何畸变的校正方法.通过提取投影图片,分析并建立投影图像形状和三维模型失真程度的映射关系,利用透视变换,构建投影...     

基于偏振信息的遥感图像大气散射校正

大气散射严重影响了航空遥感图像的质量。为了提高航空遥感图像的识别能力,提出一种基于偏振信息的航空遥感图像大气散射校正方法。大气散射具有显著的偏振特性,而对于垂直探测的地物辐射信号偏振度非常低,该方法正是利用大气散射偏振特性与地物目标偏振特性的差别,从图像中提取地物目标辐射信息,从而提高遥感图像的质量。通过机载多波段偏振CCD相机获取航空偏振遥感图像数据,并采用一组443 nm波段的航空偏振图像数据进行图像大气散射校正实验,实验结果表明该方法能有效地进行航空遥感图像的大气散射校正,从而提高了航空遥感图像的识别能力。     

Multiscale Geometric Analysis Fusion-Based Unsupervised Change Detection in Remote Sensing Images via FLICM Model

Remote sensing image change detection is widely used in land use and natural disaster detection. In order to improve the accuracy of change detection, a robust change detection method based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT) fusion and fuzzy local information C-means clustering (FLICM) model is introduced in this paper. Firstly, the log-ratio and mean-ratio operators are used to generate the difference image (DI), respectively; then, the NSCT fusion model is utilized to fuse the two difference images, and one new DI is obtained. The fused DI can not only reflect the real change trend but also suppress the background. The FLICM is performed on the new DI to obtain the final change detection map. Four groups of homogeneous remote sensing images are selected for simulation experiments, and the experimental results demonstrate that the proposed homogeneous change detection method has a superior performance than other state-of-the-art algorithms.     

An Adaptive Rate Blocked Compressive Sensing Method for Video

An adaptive rate Compressive Sensing (CS) method for video signals is proposed. The Blocked Compressive Sensing (BCS) scheme is adopted in this method. Firstly, each video frame is blocked and measured by the BCS scheme, and then the mean and variance of each image block are estimated by observing the CS measurement results. Using the mean and variance of each image block, the sparsity of the block is estimated and then the block can be classified. Adaptive rate sampling is realized by assigning different sampling rates to different classes. At the same time, in order to make better use of the correlation between video frames, a reference block subtraction method is also designed in this paper, which uses the estimates of the sparsity of image blocks as the basis for the reference block update. All operations of the proposed method only depend on the CS measurement results of image blocks and all calculations are simple. Thus, the proposed method is suitable for implementation in CS sampling devices with limited computational performance. Experiment results show that, compared with the actual values, the sparsity estimates and block classification results of the proposed method are accurate. Compared with the latest adaptive Compressive Video Sensing methods, the reconstructed image quality of the proposed method is better.     

可调节自适应遥感影像融合方法研究

大部分常用的遥感影像融合方法都存在一个缺陷:只能产生一个特定的融合结果,用户无法控制最终的结果应该保留多少光谱信息或细节信息。提出了一种基于小波变换的可调节自适应遥感影像融合方法,该方法首先分别将待融合影像进行小波分解,然后,通过引入2个可调节参量,在小波域内融合,最后通过小波逆变换得到融合结果。使用法国地球资源探测卫星(SPOT)图像和陆地资源卫星专题绘图仪(landsat TM)图像,将该方法与传统的小波变换融合法、强度色散饱和变换融合法和主成分变换法进行对比试验,结果表明,该方法可以在细节保留和光谱保持两方面达到不同程度的平衡,在合理的参量组合下,融合图像的目视效果和统计指标优于传统融合方法。     

Signal-Dependent Noise Parameter Estimation of Hyperspectral Remote Sensing Images

In new-generation hyperspectral sensors, the electronic noise is not dominant and the photon noise has to be taken into account. Therefore, a parametric model that accounts for both signal-dependent and signal-independent noise on the useful signal is established. A novel algorithm to estimate the parameters of the model is proposed, which consists of two steps. First, the residual image is calculated by the multiple linear regression in spectral domain to decouple the strong spectral correlation. Then, local sample statistics of the hyperspectral image and its residual image are calculated, and the system of linear equations with respect to the signal-dependent and signal-independent noise variances is established. The least square solution of the equations is the estimation of the signal-dependent and signal-independent noise variances. Experiments on the simulated hyperspectral data analyze the accuracy of the method and experiments on the real-life data show its effectiveness.     

高分辨率空间光学遥感器波像差的无波前传感器自适应光学校正

高分辨率空间光学遥感器在轨工作时,由于受到各种因素的影响,无法清晰成像,目前多采用自适应光学方法与技术进行校正.传统自适应光学系统体积较大,结构复杂,难以应用于高分辨率空间光学系统的在轨校正.无波前传感器自适应光学系统去除了传统自适应光学中的波前传感器,大大简化了系统结构,具有体积小、易于实现等优势,特别适用于高分辨率...     

前向像移补偿下航空测绘相机畸变的纠正方法

为了提高航空测绘相机的制图精度,研究了前向像移补偿过程中测绘相机畸变的纠正方法。根据光学像差理论对畸变的影响因素进行了分析,得到了前向像移补偿过程中影响畸变的关键参数。考察了主点、主距等参数变化对畸变的影响规律,在此基础上提出前向像移补偿下畸变的计算模型。依据提出的模型对前向像移补偿下的航空测绘相机进行了数学仿真及外场飞行实验。结果表明,提出的算法稳定、有效,可以有效地纠正前向像移补偿时航空测绘相机的畸变,平面位置中误差较传统纠正方法可提高1.38倍。     

一种改进的计算探测器校正因子的相关抽样方法

对于小尺寸探测器处于大块介质的情形, 在探测器的校正因子的Monte Carlo模拟中, 存在两个难题: 一是由于探测器尺寸很小粒子难以到达探测器并发生碰撞; 二是两个随机变量比值难以达到要求精度. 本文使用经过改进的粒子碰撞自动重要抽样方法, 再结合相关抽样方法, 解决了这两个难题, 并在MCNP-4C程序平台上加以实现. 除了粒子碰撞自动重要抽样以外, 还选用了其他3种方法: 直接模拟、区域分裂、强迫碰撞+Dxtran球分别与相关抽样方法结合, 对一个简化的探测器校正因子计算模型进行了计算. 实际计算结果表明, 相关抽样方法无论与哪种方法结合, 都起到了提高相关量计算效率的作用; 而它与粒子碰撞自动重要抽样结合, 比其他方法具有明显的优越性.     

背景高斯化的遥感图像目标检测

在假设单一地表遥感图像灰度起伏符合马尔可夫模型的条件下,得到了理想单一地表灰度起伏符合高斯分布的结果。将这一结果应用于遥感图像的目标检测,提出了一种新的基于背景高斯化的遥感图像目标检测方法。该方法首先将遥感图像进行高斯化处理,将其作为近似理想背景,然后将原图像与高斯化背景做差得到残差图,进而对残差图进行目标检测。由于目标本身的信息远离背景高斯化模型,因此在背景消减的过程中,目标信息得到了很好的保持,比在原图上进行目标检测性能得到了很大的提高。实验结果进一步验证了算法具有很好的检测性能。