彩色遥感图像去薄云新方法

提出一种基于改进型多尺度Retinex彩色图像的增强方法，以实现彩色遥感图像去薄云的新方法。采用改进型Retinex算法增强后的图像突出了黑暗区域的信息，但是云在遥感图像中出现在较亮区域时，一般来讲Retinex不能直接实现去云。如果将有云的遥感图像取补色，则原来亮的区域就变成了暗的区域。该文利用改进后的多尺度Retinex算法对这个区域实现增强，将黑暗的区域呈现出层次感，再将增强后的图像取补色，突出了原图像中亮区域的层次感，从而达到去除薄云的目的。实验结果表明:该方法去薄云效果良好。     

一种高分辨率遥感图像去雾霾方法

基于遥感多光谱图像中不同谱段对雾霾的不同探测能力,利用对雾霾敏感的蓝谱段构建了雾霾图和非雾霾图;利用对雾霾不敏感的红谱段并采用mean-shift分割来识别亮目标,并对雾霾图进行了修正和补偿,完成了去雾霾处理。以国产高分辨率遥感图像为测试对象,基于常用高分辨率遥感图像质量参数对校正效果进行了评价。研究结果表明,各谱段去雾霾处理后遥感图像质量参数较校正前均得到了提升,非雾霾区域校正后的图像光谱色彩特征与校正前保持了良好的一致性,校正后雾霾区域的细节信息得到了恢复。     

基于光学遥感图像的南海北部内孤立波振幅反演模型与应用

收集2015年1月至2018年12月共计4年的MODIS光学遥感图像,利用神经网络算法建立适用于南海北部深海与浅海的内孤立波振幅反演模型。模型的计算结果与现有的南海实测数据对比,无论对于浅海(文昌海域)还是深海(东沙岛附近海域和深海盆地),反演精度都高于15%。利用模型得到了南海北部内孤立波的振幅分布,发现振幅分布与水深呈正相关,相关系数为0.81。计算了南海北部文昌海域、东沙岛附近海域以及深海盆地的内孤立波振幅分布,发现同一条内孤立波,振幅不同。南海北部文昌海域、东沙岛附近海域以及深海盆地的单条内孤立波振幅与水深呈正相关,相关系数分别为0.79,0.91,0.81。本文为南海北部海域深海与浅海的内孤立波振幅反演提供借鉴。     

Matlab在遥感图像杂散光处理中的应用

为了消除杂散光的影响,建立了定量化杂散光模板。利用Matlab强大的矩阵计算能力和丰富的函数库,在以离散采样方式建立分段解析的折镜光阑的基础上,首先对与直射杂散光相关的光机构件建立空间坐标,然后变换成单位球面坐标并投影到平面极坐标上,采用顶点方式和点阵方式建立了直射杂散光的定量模板。通过快速傅里叶正反变换,提出了以图像与定量模板的卷积来模拟和消除直射杂散光影响的方法。通过边缘提取函数,将地球圆盘与冷空间分离,以定量考察处理效果。     

增量维纳滤波法在波前探测解卷积中的应用

一个常规的自适应光学系统通常包含三个重要环节：波前探测、波前校正和波前重构。因此对系统的技术要求非常高,造成系统复杂,成本昂贵。基于哈特曼-夏克波前探测的图像解卷积处理就是“事后”处理的一种,它省去了波前校正环节,使常规的自适应光学系统得到简化,降低了系统成本。其基本原理为对瞬时波面进行短时间曝光探测,同时记录相应的短时间曝光图像,来进行解卷积处理。将增量维纳滤波法应用于基于哈特曼-夏克波前探测的解卷积中,并对室内模拟点源情况下的三组畸变光斑图像数据进行了解卷积恢复处理。结果表明,将增量维纳滤波法应用于基于波前探测的解卷积是完全可行的,在室内模拟点源情况下,恢复的图像可以达到衍射极限分辨力。与维纳滤波相比,它扩展了噪声抑制因子的选取范围,在噪声抑制因子选取不正确的情况下,仍能得到比维纳滤波更好的结果。     

线阵CCD在几何量测量中的图像边缘提取方法研究

介绍线阵CCD在几何量测量中的二值化边缘提取法和模糊成像提取法，并对影响系统测量分辨率的一些因素作了分析，提出了相关的建议。     

支持向量机方法在热波检测图像分割中的应用

作为热波无损检测技术中的关键环节,热波图像分割对结构损伤的有效识别与准确评估具有重要影响。为克服红外热波图像背景噪声大,对比度低等因素对损伤识别的影响,提出了一种基于支持向量机的热波图像分割方法。该方法首先采用Wiener滤波对热波图像进行预处理,然后随机选取目标区域和背景区域内多个像素点的像素值组成目标向量与背景向量,对基于多项式核函数的支持向量机进行训练,最后将训练好的分类器应用于不同的热波图像,实现热波图像的分割。试验结果表明：该方法可有效克服热波图像背景噪声大的问题,较好地保留了缺陷区域分割的完整性;与基于硬阈值的图像分割方法相比,该方法能更好地抑制背景区域的噪声干扰,更有利于损伤的识别与评估。     

中高分辨力遥感图像中飞机目标自动识别算法研究

提出了一种中高分辨力的航空航天遥感图像中飞机目标快速自动识别的新算法。在分割和分类过程中充分利用飞机目标的先验知识,提出了一种改进区域分割方法,并应用树分类器对飞机目标进行自动识别。所提出的改进区域分割方法较好地实现了区域分割中阈值的准确自动选取,克服了复杂背景图像中小目标的全局阈值自动分割的失效问题。采用二叉树分类器,通过提取简单的目标几何特征,分层进行种类识别,提高了识别速度,降低了漏检率和虚警率。运用该方法进行了实验。结果表明,识别率达到了100%。     

单帧两次记录技术在图像测速中的应用

利用电视图像技术的隔行扫描原理,把摄像机的一幅图像拆分为前后两场,经过最小误差示踪粒子匹配方法的图像处理,获得了较好的瞬时流矢图,CCD图像及计算机技术在大学物理实验教学中的应用是教学内容和教学方法改革的一个初步尝试。     

小波变换在区域波前重构算法中的应用

在自适应光学中使用区域法进行波前重构的一个主要困难是计算量非常大。通过对重构矩阵进行小波变换 ,并对生成的矩阵选取门限 ,获得稀疏矩阵 ,从而可在对重构精度仅有轻微影响的情况下 ,显著降低计算量 ,提高计算速度。文中根据 Bowman[1 ]的理论分析 ,证实了小波变换应用于 Kolmogorov大气扰动重构的适用性 ,提出了适合工程设计应用的门限选择方法和评价参数 ,针对 Kovlmogorov大气扰动进行了计算机仿真 ,给出了有实际应用价值的结果     

彩色遥感图像薄云去除方法

针对彩色遥感图像中薄云带来的降质问题,提出了一种基于低秩矩阵分解的去云方法。将彩色遥感图像分成三个单通道图像,对每一个通道进行低秩矩阵分解,得到单通道薄云信息;根据薄云在三个通道中均匀分布的特点,选取合适的阈值对薄云信息进行自动判定,提取代表三个通道的薄云图像;用三个通道的图像分别减去对应通道的薄云图像,并融合三个通道的结果得到去云后的彩色遥感图像。实验结果表明,该方法不仅能够保留无云区域信息的完整性,而且对有云区域的处理在主观视觉效果和客观评价指标上都具有较好的效果。     

静止卫星遥感图像海岸线检测

静止卫星采用遥感图像中的地标进行自动导航,海岸线的检测是图像导航的重要一步。将检测结果与全球标准模板库中相应区域的海岸线匹配,依据获得的偏移量调整卫星姿态。根据静止卫星图像导航过程的特点,提出了一种适用于静止卫星红外通道的海陆分界线检测方法,进行云检测并依据地标模板库初始化后,采用C-V模型推动曲线进行演化。实验结果表明,此方法针对静止卫星红外通道的特征,不仅具有计算量小、精度高的特点,而且具有较好的稳定性和普适性。     

基于反射率特性的高光谱遥感图像云检测方法研究

为了提高光谱遥感图像数据的利用率,提出了一种基于光谱反射率特性的星载高光谱图像云检测方法。首先分析了各类地物在不同光谱下的反射率特征,根据其特点从星载高光谱图像中选取特定5个波长的图像数据,然后依照图像地物反射率及阈值判定法区分出高云区和中低云区,最后对二者合并,得到目标云区。试验结果表明,该方法的云检测率可达90%以上,虚警率在1%以内,可以准确区分云与雪地区域、沙漠区域以及植被区域,实现云检测。     

大气湍流对遥感系统分辨力的影响

以平面波为例,分别针对较弱和较强的湍流模型,通过计算到达角起伏讨论了高空光学遥感系统由大气湍流引起的地面图像分辨力问题。结果表明,对于给定的遥感系统口径和高度,较强湍流引起的图像分辨力的1cm左右;而较强湍流引起的图像分辨力则可达10cm量级。对于自身的地面分辨力具有m的量级的传统光学遥感系统,上述影响并不明显。对于现代高辨力光学遥感系统,这种影响便不容忽略,特别是对较强的湍流,往往需要用自适应光学等方法加以补偿。     

基于CMOS图像传感器的可见光遥感相机原型系统设计

遥感器是遥感技术应用的基础设备,它决定了遥感系统的成像质量。介绍了光电传感器在可见光遥感中的应用,阐述了光电遥感器的结构与关键技术,提出了CMOS数字传感器在遥感领域应用中所具有的优势,设计并实现了基于CMOS传感器的光电成像原型系统。结果表明,遥感相机的图像获取、数据存储的基本功能为CMOS在可见光遥感应用中的相关问题提供了研究平台和技术储备。     

自适应双树复小波遥感图像复原

由于遥感图像先验知识难以获取,提出了一种自适应的双树复小波迭代收缩复原算法。该算法根据模糊程度和噪声程度估计正则化参数,并利用经验公式计算收缩阈值。在实际应用中,算法能有效解决两步迭代算法使用固定参数的缺点,从而达到提高图像复原质量的目的。实验表明：相对于两步迭代算法,该算法复原图像的峰值信噪比提高0.64~12.23 dB,收敛速度提高1.4~16倍;同时,算法在提高图像复原质量、抑制噪声干扰及减少计算时间方面优势明显。     

功率谱在高分辨率遥感相机检调焦中的应用

检调焦是高分辨力遥感相机得到高质量图像的关键技术之一。线阵CCD遥感相机在推扫过程中地面景物不断变化,而一般的图像清晰度评价函数只能在相同的图像内容下作比较来判断系统是否合焦。在介绍了遥感相机离焦原因及常用检调焦方法的基础上,用遥感图像验证了图像的功率谱对自然景物具有一定的不变性,分析了将其用于相机检调焦的可行性。实验表明,在系统合焦时,不同图像的功率谱值基本相同;而系统离焦时,功率谱值随着离焦程度的增加而逐渐减小,以此提出了以两幅不同图像功率谱的比值作为CCD遥感相机调焦的评价函数。     

点扩散函数高斯拟合估计与遥感图像恢复

为了减轻或消除航天遥感相机成像过程中图像退化造成的模糊,突出图像的特征目标,对获取的图像进行了恢复处理。首先,采用陷波滤波器在频率域对遥感图像进行了去噪预处理。然后,通过图像中具有刀刃边缘的地物估计成像系统的退化函数,即点扩散函数;同时,利用高斯拟合对估计的点扩散函数进行校正。最后,利用拟合后的点扩散函数,采用自适应维纳滤波对图像进行恢复。实验结果表明：陷波滤波器基本消除了图像中叠加的条带噪声。与原图相比,细节图像恢复后其方差增大4.395,灰度平均梯度增大1.799,Laplacian梯度增大10.014,图像目视效果更清晰。高斯拟合的点扩散函数用于遥感图像恢复,减轻了图像模糊,使图像细节突出,纹理清晰,利于图像的判读和分析。     

适于遥感图像实时压缩的小波基的选择

遥感图像相关性弱,纹理细节丰富,故对其采用基于小波变换的图像编码方法进行编码压缩,而在对图像进行小波变换时,小波基的选取是至关重要的,它直接影响到变换速度和编码效率。在详细分析小波基的基本性质及其与图像编码的关系的基础上,选出数种典型小波基进行实验比较。实验结果表明D5/3双正交小波基最适合于遥感图像实时压缩,最后经实验验证其选取是合理的。