基于全变分的航空图像条带噪声消除方法

条带噪声会影响推扫式航空相机成像质量,去除条带噪声是提高后续数据分析精度的关键环节。分析了航空图像条带噪声的主要来源和模型,提出了一种基于全变分的抑制条带噪声方法。根据相对平坦区域估计每个像元的增益和偏置值,利用全变分模型,采用梯度下降法迭代求解进行图像重构。实验结果表明,仿真图像峰值信噪比从31dB提高到40dB,实际航拍图像辐射质量提升因子提高到9dB。与传统方法相比,该方法处理的图像变异逆系数和辐射质量提升因子有所提高,有效去除图像中的条带噪声,保留原图像的细节信息。     

基于权重变分模型的地基IDOAS条带噪声去除

成像差分吸收光谱技术是成像光谱技术和差分吸收光谱技术的结合,能够采集图谱合一的数据立方,并通过光谱反演得到痕量气体浓度的二维分布信息.地基IDOAS仪器通过安装平台的水平旋转实现摆扫成像,可用于识别污染气体的排放源和监测气体的扩散情况.然而和所有的成像光谱技术相类似,地基IDOAS也容易出现条带噪声的问题,会产生相应的...     

基于BiGRU-CNN的宽带电磁图像条带噪声去除方法研究

电磁探测成像系统能够对电磁干扰源进行大范围、宽频带且快速的定位,系统主要由抛物反射面和多通道超宽频带信号采集系统组成。由于各个通道器件参数受限于制造工艺的影响不可能完全一致,探测不同频率干扰源的响应特性也不相同,导致获得的电磁图像中存在的条带噪声随干扰源的频率变化而呈现出不同的特征,严重地影响定位的精度。构建了双向门控循环单元（BiGRU）-卷积神经网络（CNN）模型,根据实测数据构建数据集作为模型的输入,BiGRU和CNN利用图像相邻行间的强相关性,从过去和未来的输入中广泛收集冗余信息,对条带噪声进行提取并对空间信息进行整合处理,利用数据之间的差值对这个过程进行循环迭代。通过大量的实验对模型进行验证,BiGRU-CNN方法与测试的经典方法相比更优,在垂直梯度能量方面降低了15.2%,在残差非均匀性方面降低了21.9%。     

基于方向金字塔框架变换的遥感图像融合算法

为了综合利用多光谱遥感图像与全色遥感图像之间的互补信息,提出了一种方向金字塔框架变换(SPFT),并基于此变换提出了一种遥感图像融合算法。具体融合过程是将多光谱图像的每个波段分别与高分辨力全色图像进行融合,首先将高分辨力全色图像与多光谱图像的待融合波段进行直方图匹配,然后对该波段图像以及直方图匹配后的高分辨力全色图像分别进行方向金字塔框架变换分解,融合过程就是对两图像方向金字塔框架变换分解后的系数进行组合,最后对组合后的系数进行方向金字塔框架逆变换即可得到该波段图像与高分辨力全色图像的融合图像。实验结果表明该算法在性能上优于基于亮度-色调-饱和度(1HS)的彩色空间变换以及基于离散小波框架变换(DWFT)的遥感图像融合方法,尤其对源图像之间存在配准误差的情况。     

改进的插值法用于IIM影像条带噪声去除

摘 要：针对嫦娥一号(CE-1)干涉成像光谱仪(IIM)影像中的条带噪声,应用常用的频域滤波方法和线性插值法进行了IIM条带去除试验,并提出结合了三阶插值的改进线性插值方法。对噪声点定位后,根据图像中噪声点上下行相应点的数值差别是否超过预设阈值,确定是采用线性插值还是三阶插值算法,修正噪声点像素值。实验结果的均值和标准偏差以及图像质量因子(IQ因子)的比较表明：改进的方法IQ值达到13.9081,而线性插值算法为9.8428,改进的线性插值方法在去除IIM影像条带噪声方面明显优于线性插值方法。     

基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器

图像去噪是遥感图像复原的重要步骤。在去除图像噪声的同时希望尽可能多地保留图像的纹理细节信息。受较差的成像环境和图像数据远距离传输的影响,遥感图像中一般都含有较强的高斯-脉冲混合噪声,而在现有的图像去噪算法中,能够同时去除图像中的高斯-脉冲混合噪声的通用噪声滤波器很少。以非局部平均方法的滤波思想为基础,通过引入邻域相似度评价的概念和脉冲噪声探测器,提出了基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器。实验结果表明:基于邻域特征匹配的通用噪声滤波器具备有很好地去除图像高斯-脉冲混合噪声的能力,在去除高斯-脉冲混合噪声的同时能够很好地保持图像的复杂纹理和精细细节,并且便于向DSP/FPGA多处理器平台上移植。     

去除大气邻近效应影响的遥感图像MTF计算方法

考虑到大气对遥感影像成像的模糊作用,在常用刃边法测量调制传递函数(MTF)的基础上,在大气校正中对邻近像元效应进行校正来去除大气MTF的影响,在真实的表反射率图像上利用刃边法计算MTF,结果更加接近实验室测量值,客观反映了传感器的MTF。此外,通过模拟实验分析了气溶胶光学厚度对在轨测量MTF的影响,表明该方法比传统刃边法更加适合在轨测量传感器MTF,更客观反映了传感器真实成像特性。     

基于非局部平均的多光谱遥感图像除噪声

非局部平均除噪声的方法合理利用了图像自身的冗余性和邻域的相似性,可以获得非常好的除噪声的效果。但是目前大多关于非局部平均算法的研究主要集中在对单波段图像的除噪声方面。单独平滑多光谱遥感图像的每个波段会比较严重地损失图像的光谱特征。为此,文章提出了两方面的改进:首先,改进了非局部平均的平滑核函数,让核函数中的加权系数与每个波段建立联系而不是只涉及单一波段;其次,引入相关系数来衡量不同像素邻域的光谱相似性,并把这种光谱相似性作为非局部平均平滑约束的一部分。通过两方面的改进,传统的非局部平均的方法可以适应多光谱遥感图像的平滑除噪声。最后用不同卫星图像在不同的噪声水平下对算法进行了充分的测试,实验证明本文提出的方法更好的平滑掉了噪声而且更好的保持了图像的光谱特征。     

一种融合边缘信息的面向对象遥感图像分割方法

针对高分辨率遥感图像边缘突出、上下文信息丰富等特点,提出一种融合边缘特征的区域分割算法,基于面向对象图像分析方法,综合考虑遥感图像的光谱和空间特征。首先应用SUSAN算子对全色波段图像提取边缘信息,然后对融合后的彩色图像进行两阶段分割,第一阶段采用倒四叉树融合成初始图像对象,在第二阶段中通过在区域异质性判据中增加边界强度特征的方式融合已提取的边缘信息进行分级区域合并,形成图像分割结果。文中用三峡库区某区域QuickBird数据进行了实验,并与ENVI Zoom和Definiens下的分割结果进行了效果对比和定量评价,结果表明该方法可行、有效。     

基于旋转不变特征的遥感图像飞机目标检测方法

为了解决在动态飞机监管系统中,遥感图像飞机多目标检测准确率低的问题,提出一种目标检测方法.首先引入两种全新的旋转不变性特征,中心质点角与H向量;接着对遥感飞机图像进行滑窗检测,分别计算每一重叠块的中心质点角集、H向量相关系数;根据模板特征匹配度设计了相应的得分系统,再结合非极大值抑制等算法确定检测窗口内是否存在飞机.用不同场景下的遥感图像飞机进行多目标检测实验,结果表明该方法平均F1分数达到90%以上,相比传统方法,召回率与查准率更高,且适用范围更为广泛.     

小波变换和模糊聚类的SAR图像斑点噪声去除

合成孔径雷达SAR图像的相干成像特性,不可避免的形成特有的相干斑点噪声,严重影响图像的地物信息提取和分类,需要进行去噪预处理。针对SAR图像斑点噪声的特点,针对SAR图像斑点噪声的特点,对图像进行小波变换分解,提出模糊聚类和软阈值收缩去噪的方法,利用模糊C均值聚类将小波系数分成包含信号能量和只包含斑点噪声能量两大类,对前一类小波系数进行软阈值降噪处理,而对后一类小波系数直接置零。实验结果的目视效果和评价指标均表明,小波模糊聚类和软阈值收缩有效地去除了SAR图像斑点噪声,图像视觉效果清晰,较好地保持地物目标的边缘等图像细节信息,去噪效果优于小波软阈值收缩。     

模式清洁器的噪声转化与输出场噪声分析

根据三镜腔模式清洁器的反射光场及透射光场的传输特性,推导了反射光场和透射光场中振幅和相位两个正交分量的噪声转化函数,理论证明模式清洁器可以实现半导体激光器振幅噪声和相位噪声的相互转化.搭建三镜腔模式清洁器和自平衡零拍探测实验系统,测量了模式清洁器反射光场和透射光场的振幅噪声谱,实验结果与理论结果一致.根据模式清洁器的噪...     

去除大气邻近效应影响的遥感图像MTF计算方法EI北大核心CSCD

考虑到大气对遥感影像成像的模糊作用,在常用刃边法测量调制传递函数(MTF)的基础上,在大气校正中对邻近像元效应进行校正来去除大气MTF的影响,在真实的表反射率图像上利用刃边法计算MTF,结果更加接近实验室测量值,客观反映了传感器的MTF。此外,通过模拟实验分析了气溶胶光学厚度对在轨测量MTF的影响,表明该方法比传统刃边法更加适合在轨测量传感器MTF,更客观反映了传感器真实成像特性。     

卫星遥感图像的量化等级确定及影响因素分析

在分析人眼视觉特性的基础上,提出图像量化位数的选择取决于图像的最终用途的观点.从天基预警类成像探测仪的基本原理出发,建立了信噪比与探测概率之间的关系,进而研究了量化级数确定问题.就图像显示和人眼观看而言,8 bit量化已能满足要求.当用于预警和目标探测目的,在满足信息处理需要前提下,虚警不超过10－4/Frame边界条件下的最小量化级数可进一步降低为5 bit,较理想的量化级数为6 bit.     

FY-4B GHI长波红外波段的发射前辐射表征和定标

静止轨道快速成像仪（GHI）是风云四号B星（FY-4B）的主要有效载荷之一。针对该仪器长波红外波段的大视场、高空间分辨率等特点,提出了相应的发射前辐射定标和表征方法。建立了一套定标系统装置,实现了长波红外波段的发射前辐射定标,定标不确定度优于0.67 K@300 K。测量并研究了长波红外波段的空间噪声特性。根据长波红外焦平面4个线阵的设计特点,提出了两种最佳成像探元选择方法,即基于信噪比最大化和响应信号固定图形噪声最小化的方法。测量并分析了这两种最佳成像探元组合线阵的温度探测灵敏度,均优于任务要求,平均水平达到了50～60 mK@300 K。评估了星上黑体参考标准的精度,星上黑体标称亮温比真实亮温偏低约0.42 K@300 K,该结果对黑体的在轨应用具有重要参考意义。     

遥感图像林地与农田小波特征的神经网络识别

为了解决仅仅依赖遥感图像光谱特征较难正确区分光谱相近的植被覆盖下垫面林地与农田的问题,对美国Landsat 7 ETM卫星遥感图像进行小波变换分解,研究林地、农田样点的小波系数特征的差异,研究BP人工神经网络识别光谱相近的林地与农田的方法。结果表明,小波变换对遥感图像地物的空间变化非常敏感,在一定尺度下能分离林地与农田地物的细节特点的差异,其多波段小波系数特征存在差异,可以构成光谱相近地物林地、农田的识别特征向量,使用BP神经网络对样本训练后可有效地识别光谱相近的林地与农田地物。     

车辆天窗气动噪声的数值分析与实验研究

本文从汽车天窗气动噪声的机理入手,利用与实车几何尺寸为1:5的简化模型进行了空腔绕流的数值计算,分析了其流场结构及气动噪声产生的原因.在低速静音风洞中进行了不同流速下的流场和声场实验研究,研究了天窗不同位置的速度剪切层变化,以及不同流速下的声压级变化,发现了除了特征频率下的风振噪声,还存在较大频率范围的气动噪声,其随着...     

基于Moreau包络平滑l_1/全变差范数模型的图像脉冲噪声去除方法

脉冲噪声是导致图像退化的主要原因之一,低密度脉冲噪声去除比较容易,但高密度比较困难。为了有效去除高密度的脉冲噪声,提高边缘和细节纹理的保持能力,提出了一种基于莫罗(Moreau)包络平滑l1/全变差范数(l1/TV)模型的脉冲噪声去除方法。此方法具有修复前后图像对比度和形态不变,不易产生局部模糊等优点。由于l1/TV模型中的两个目标函数均为不可微凸函数,无法直接求解,提出了利用解耦形式的Moreau包络对全变差范数进行平滑化处理,平滑后的函数是原函数的可微紧下界,具有迭代形式的解析解,证明了它也是原函数的解。仿真表明该算法具有很强的去噪能力,并能较好地保持边缘和细节信息。此外,还提出了该算法的加速策略,可以大大提高收敛速度。