一种改进的隐含相似性光学和SAR图像配准算法

光学和SAR(synthetic aperture radar)图像信息的互补性和特征表现的差异性使得两者的配准成为目前多源遥感图像处理的研究重点.隐含相似性配准从图像间存在结构上的相似性出发,将传统复杂的特征匹配过程简化为特征点集的迁移和仅需在单幅图像上对配准参数进行迭代搜索的过程,为光学和SAR图像配准提供新的思路.基于上述配准思想,研究用Canny算子改进特征点集提取过程,引入联合马尔可夫模型提高SAR图像去噪质量,以改进后的量子粒子群算法优化配准参数搜索过程,最终实现光学和SAR图像的配准.经实验证明,改进后的隐含相似性光学和SAR图像配准算法能达到像素级甚至亚像素级的配准精度.     

一种基于共性特征的SAR图像与卫星光学图像匹配方法

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达(SAR)图像与卫星光学图像匹配算法.在这种算法中,针对SAR图像固有特性提出了一种边缘特征的提取方法,并提出了一种新的基于边缘连续性密度加权的子模板Hausdorff距离矩阵度量方式,采用子模板Hausdorff距离矩阵的Frobenius范数来描述整个矩阵的"大小"的尺度,从而建立图像相似性测度.这种测度具有可靠,鲁棒,易于并行实现的优点.试验结果表明,这种算法鲁棒性好,匹配精度高,计算速度快.     

影像中的世界*

本文从认识世界的方式入手,分析了传统的金字塔结构影像和最新的时间序列GigaPan影像结构,指出了其存在的局限性,即实际所见的是与现实目标源不一致的该区域的分裂的全要素数据,同时提出了一种面向事件的可以表现多尺度世界中动静状态的新的影像结构。通过分析从现实世界到影像世界的映射关系,探讨了未来遥感影像研究的发展方向。     

基于空间结构约束的改进迭代最近点影像配准

提出了一种改进的基于空间结构约束的迭代最近点(ICP)影像配准方法.该方法通过结合特征点的空间结构相似性和特征相似性获得特征点的匹配矩阵,其中特征相似性通过特征点的局部特征描述算子进行计算,空间相似性则通过特征点的空间位置进行计算.特征点之间的空间结构相似性不仅包括了对应特征点之间的空间距离,还包含了特征点到邻近特征点的空间距离.在匹配过程中,分别从参考影像和待配准影像的角度出发,实现了匹配的对称性处理.通过对具有不同影像特征的真实遥感影像进行实验,结果表明该算法具有较高的配准精度.     

基于传感器光谱特性与分类的遥感图像融合

为了提高多光谱图像和全色图像的融合质量,提出了一种基于广义亮度色度饱合度(IHS)变换与分类思想相结合的遥感图像融合算法.在充分考虑各波段传感器的相对光谱响应的基础上,在强度分量的构造和空间细节信息的注入方面进行了改进.改进后的方法首先对图像进行分类,然后采用高斯概率密度函数对分类构造后的影像进行加权融合,有效地改善了...