遥感影像匹配技术研究

影像匹配技术是一门迅速发展的图像处理技术,在图像镶嵌,图像融合,军事侦察等领域有广泛应用。影像匹配就是将图像归一化到统一的坐标系统中去,将两幅图像或者图像与地图进行空间对准,进而将两幅图像拼接在一起,其主要分为空间域和频率域匹配两大部分。笔者对该领域的经典方法进行了总结归纳,并从原理和性能上对各种算法进行了对比分析,指出各算法在影像匹配中的优势及存在的问题。     

基于相邻像素灰度改正比的遥感图像拼接缝消除

针对常用的拼接缝消除方法在图像间灰度差较大的情况下适用性差,甚至会导致新灰度突变的问题, 提出一种新的拼接缝消除方法。首先以拼接缝两侧相邻像素的改正比值为基准比值, 再将其分别在改正范围内逐渐过渡得到其他像素的改正比值, 然后沿拼接缝方向对改正比值进行卷积平滑以避免条纹状的改正痕迹现象, 最后与原图像加权融合得到无缝的结果图像。实验结果表明, 算法既实现灰度的平滑过渡又较好地保持了原图像的灰度特征, 与原图像的相似度和吻合度更高, 结果图像具有良好的视觉效果和较高的图像质量, 尤其对灰度差增大的情况仍能得到令人满意的结果。此外, 根据拼接缝两侧平均灰度差值提出一种改正范围与灰度差成正比的自动确定改正宽度的方法, 算法可行、有效, 具有较强的适用性。     

无人机图像侦察目标定位方法及精度分析

为了提高无人机目标定位的速度和精度,提出了一种可靠的基于无人机图像侦察的目标定位算法：首先利用无人机光电系统获得实时侦察目标的图像信息,然后把目标在图像上坐标和无人机自身飞行参数相结合,通过坐标变换和几何求解等过程,构建出目标定位方程,计算出目标的大地坐标。在考虑整个定位过程中存在实际误差的情况下,根据无人机飞行时记录的数据,利用蒙特卡罗模拟法进行仿真实验。实验结果表明,此目标定位算法能快速准确地定位目标,定位精度达到了12.683195 m,说明该算法良好的实时性、精确性、可靠性和可行性。     

多特征融合的高分辨率遥感图像海陆分离

为解决目前大多数海陆分离方法仅利用单一特征对图像进行处理,从而导致误分割或存在大量孤立区域,造成后续处理工作难度大或无法开展的问题,提出一种联合灰度、梯度和纹理等多特征的海陆分离方法。针对不同的陆地类型选用不同的特征进行分离,配合形态学处理,基本实现海陆分离;再采用像素标记与纹理聚类策略对结果进行优化,去除孤立区域,得到最终的海陆分离结果;最后利用直方图统计法将陆地屏蔽。此方法的陆地检测率与正确检测率都在99%以上,计算时间仅为其他方法的一半。实验结果表明,该方法与常用的海陆分离方法相比能够快速准确地实现海陆分离并将陆地屏蔽,有利于后续处理的进行。     

航空滤光片阵列多光谱图像条带灰度校正算法

针对航空滤光片阵列多光谱图像中存在的条带灰度差异问题,提出条带灰度校正算法。首先,对多光谱图像构建条带图像模板,基于SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法提取图像特征点并计算图像间坐标转换矩阵,用于确定条带图像重叠区域；其次,依次计算各条带图像重叠区域像素灰度均值,并以中间图像各条带灰度为基准,依次拟合相邻图像间灰度校正系数；最后,利用投影后的图像模板依次提取序列单波段条带并进行拼接,得到灰度一致的单波段图像。实验结果表明:该方法可以有效解决航空滤光片阵列多光谱图像条带灰度差异,且能够最大限度保持地物光谱信息特征。     

基于变换基阵的三维SDCT表示方法

对三维SDCT(sub-matrices discrete cosine transform)表示方法进行了研究。首先,定义了4种新的三维矩阵运算方法;其次,在构建了变换基阵的基础上,详细描述了三维SDCT的运算原理;最后,对三维SDCT算法特性进行了分析。通过理论分析表明,三维SDCT运算方法使三维DCT的表达简洁,理解容易,计算便捷。     

面向海上目标的海陆分离方法研究

随着信息技术的发展,越来越多的国家将关注焦点放在海洋上。快速有效地将海洋与陆地分离对实现海上目标解译、目标检测、识别与提取以及场景理解等具有重要的作用。首先介绍了海陆分离的重要意义和主要内容,在总结各海陆分离方法的基础上将其分为基于先验信息的海陆分离和基于图像特征差异的海陆分离两大类;然后对各方法进行了系统的综述并进行对比分析,指出存在的一些问题;最后给出了总结和展望。     

联合多特征提取与内部优化的海陆分离

目前大多数海陆分离方法依靠先验信息或仅利用灰度特征对图像进行处理,对导致的误分割或大量孤立区域无法较好处理,造成后续处理工作难度大。针对这一问题,提出一种联合多特征提取与分离结果优化的海陆分离方法。针对不同的陆地类型提取不同的特征进行分割,对得到的结果采用面积与纹理相结合的方式进行优化,进而得到最终的海陆分离结果。实验结果表明,本文方法与常用的海陆分离方法相比能够快速完整地实现海陆分离并将陆地屏蔽,有利于后续处理工作的进行。     

航空面阵图像拼接的累积误差消除方法

针对航空面阵遥感图像拼接算法一般存在误差累积的问题,提出了航空面阵图像拼接的累积误差消除方法。首先,利用航空遥感平台位置信息与姿态信息完成每幅图像投影变换与粗拼接,确保了每幅投影变换后图像拼接误差的独立性,从而避免了误差累积现象;然后,采用SIFT算法提取粗拼接相邻图像重叠区域的同名像点对,并根据同名像点对的位置差异,按照误差均分的原则,逐张独立地进行坐标微调及坐标精调,直到满足一定精度为止,以提高图像拼接精度,同时避免坐标调整时产生的误差累积。最后,通过主观评价（对比校正后卫星图像和文中拼接效果图像的地理对应关系）和客观评价（SSIM算法）对图像拼接质量进行评价。理论分析与实验结果表明:该方法能有效规避图像拼接中的误差累积问题,相对当前主要拼接方法,能够很好地与地理空间二维坐标保持一致性,且具有很好的实用价值和应用前景。     

遥感图像配准方法研究——综述

图像配准技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一,是图像融合、图像镶嵌、超分辨率图像处理等领域所不可缺少的关键步骤.对遥感图像自动配准领域出现的最新技术进行了总结,并将图像配准方法分为三类:基于区域灰度的配准方法、基于图像特征的配准方法和基于对图像的理解和解释的配准方法.从原理和配准性能上对各类方法进行了分析,并指出了它们各自的优势和存在的问题.