基于各向异性的遥感影像匀光匀色算法

为解决现有的遥感影像匀光匀色方法关注重点停留在全局、半全局统计参数的变换基础上,存在全局性的特点,缺乏局部特征信息引导的内容驱动,无法顾及到每张影像内容的差异性,导致匀色效果不佳,影像对比度损失,残留色差明显等问题,本文通过分析影像间出现色差的本质原因,把同名特征在不同观测环境下的观测值作为观测条件,并辅助加以局部空间约束与改正量正则约束,研究构建针对具有重叠区影像集的各向异性优化方法,利用凸优化理论求解出特征点处的改正量,然后以此改正量作为锚点空间辐射至整幅影像,线性加权改正得到最优匀光匀色效果。结果表明本文提出的基于各向异性的遥感影像匀光匀色算法,相对于传统的匀光匀色算法,理论跟完备,无假设条件,效果更佳,重叠区域影像局部范围内色差更小。可见本文提出的匀光匀色算法具有效果的有效性,和对各向异性匀光匀色算法研究的参考价值。     

基于多元回归模型的GB-SAR监测误差改正及形变分析

针对基于地基合成孔径雷达(GB-SAR)露天矿边坡监测原始影像干涉相位误差改正不准确导致形变数据精度偏低的关键问题,以马兰庄露天铁矿GB-SAR原始影像为数据源,对原始影像干涉相位误差来源和分布特征进行了分析.提出了利用三重阈值提取PS点和高质量PS点的方法,并基于高质量PS点相位与像元坐标建立了多元回归模型.依据该模型对PS点进行相位改正以获取准确形变相位和单幅影像形变量,并在时间序列上进行叠加分析.研究结果表明,基于多元回归模型的GB-SAR形变监测误差改正方法可以准确改正GB-SAR形变监测误差,提高了形变监测数据的精度.     

一种基于单幅照片影像的物体材质反求算法

随着计算机光照系统技术的不断成熟及CCD摄像机的普及,获取零件的照片影像变得越来越便捷,从而为基于照片影像的反求技术提供了一个强大的后盾.根据Torrance-Sparrow (T-S)物体表面反射模型,提出一种基于单幅照片求解表面参数的方法,并提出了对所求各表面参数进行迭代优化的算法,最后通过试验验证了算法的可行性,从而为基于单幅照片影像的物体材质反求提供一种更有效且具有一定鲁棒性的算法.     

高程起伏对雷达景像匹配的影响及改正方法

雷达景像匹配由于具有全天候的特征，在飞行器导航与定位中受到重视。针对实时雷达景像以及参考基准图像的成像方式，分析了地面高程起伏对实时雷达景像以及参考基准图像构像的影响，及合成孔径雷达（SAR）影像上因地形起伏产生的影像变形的改正；推导出实时雷达景像上，影像像点位移与地面高程起伏的关系式，以及由此产生的影像变形的改正方法和具体改正步骤，同时利用数字地面模型（DEM）对模拟实时雷达图像进行反纠正，在辐射特性一致的条件下，通过匹配试验分析因地形起伏产生的实时雷达景像变形对匹配精度的影响。     

基于有理函数模型的QuickBird立体定位精度分析

针对有理函数模型具有与传感器类型无关,是一种通用成像模型等特点,以上海地区的QuickBird异轨立体像对为例,利用原始影像提供的有理多项式系数,探讨了基于有理函数模型的卫星影像立体定位算法,系统分析了其定位误差的分布特点.在此基础上,提出了提高基于有理函数模型立体定位精度的多种补偿模型.实验结果表明,在该区域使用一阶仿射变换模型进行补偿,在5～6个均匀分布的控制点支持下,即可达到0.6～0.8 m的平面精度和1.0 m左右的高程精度.     

基于边缘检测的深度图与单视图配准算法

为解决由单视点图像和相关深度数据所创建的立体图像部分存在的重影问题,提出基于边缘检测的深度图与单视图配准算法.对单视图和深度图进行边缘检测得到各自的边界后,以单视图的边界为基准,配准深度图的边界及其邻域的深度数据.实验结果表明,该算法与已有的算法相比,匹配质量明显提高,使在立体图像中的重影现象得到了缓解.     

SPOT多光谱影像与全色影像融合研究

图像融合是解决多源遥感图像综合的有效技术手段,针对不同数据源选择最佳的融合方法是提高图像融合质量的关键.分析Gram_Schmidt融合算法的理论、算法和融合步骤的基础上,对SPOT的多光谱波段影像和全色波段影像进行融合,目视效果从色调、纹理和清晰度等方面进行定性分析,定量分析是根据均值、标准方差、扭曲程度指标进行分析,对融合后影像质量做出了评价.研究结果表明:SPOT影像采用Gram_Schmidt变换融合效果保持了较高的空间分辨率同时光谱保持较好,Gram_Schmidt融合算法适合高分辨遥感影像融合.     

影像反求外形设计理论与应用研究

简要介绍了"影像反求外形设计理论与应用研究"项目的研究工作.第一,探讨了影像反求外形设计的方法和透视图中几何元素的反求图解法.第二,研制开发出影像反求外形CAD系统.按照系统的总体设计思路开发了用于反求设计的智能化、参数化命令;为系统设计与定制了帮助文件;运用菜单定制技术在系统中调用新增命令.     

基于点特征匹配的SUSAN,Harris算子比较

基于点特征的影像匹配是计算机视觉界比较流行的匹配方法,包括特征提取和特征匹配2个步骤.在介绍保持结构的形态学方法--SUSAN算子和Harris算子原理的基础上,根据真实影像,就特征点提取的数量、分布及匹配有效性等方面对上述2种算子进行分析比较.编程实现SUSAN,Harris算子影像的点特征提取,基于匹配支持度的松弛匹配算法,从而获得研究实验数据.实验表明这2种算子在特征提取及影像匹配等方面各自具有其独特的优势,且均具有操作简单、易于实现的特点.     

两种影像融合方法在分类中的应用与比较

随着遥感影像融合技术的应用越来越广泛，影像融合不仅要求能够提高空间分辨率，更重要的是保持原有影像的光谱信息，减少失真。文章以两种具有代表性的融合算法（IHS变换与主成分变换）在ETM＋影像中的分类应用为例，对两种算法的分类结果进行定性和定量的对比与分析。