基于数字纠正的核线影像生成方法研究

本文围绕着利用航空立体影像对自动生成核线影像的问题,介绍了基于数字影像几何纠正的核线解析方法的实现过程。包括影像内定向参数确定、核线影像的像素坐标系与其像平面坐标系之间的变换关系,核线影像的生成等问题的研究。     

航空立体像对生成核线影像初探

针对航空立体像对,在已知其内外方位元素的条件下,详细推导了基于数字影像几何纠正提取核线生成核线影像的方法。并通过选取若干对同名点,对生成的核线影像进行实验分析,证实其在Y方向上的视差很小,从而证明此方法的可行性。     

基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法

针对遥感影像稠密匹配效率较低、匹配精度和密度不够高的缺陷,提出了一种基于倾斜校正和视差估计的遥感影像稠密匹配方法。首先基于稀疏同名点、通过倾斜校正生成核线影像;利用稀疏同名点构造三角网,以三角形为插值单元,预测核线影像对中各像素的初始视差;在初始视差的邻域内沿核线一维搜索最佳匹配点,搜索时增量计算匹配窗口的灰度均值,且将搜索步长设为2,以提高搜索效率。实验结果表明,本文方法可以达到逐像素的匹配密度,且匹配的正确率和精度很高;基于稠密点重建的真实感三维场景证明了本文方法的有效性和实用性。     

一种基于无人机影像的高精地图车道线检测与提取方法

高精度地图是实现自动驾驶技术必不可少的基础设施,车道线是高精度地图车道级路网的重要组成部分。以往高精度地图的车道线检测多基于车载摄像头数据,存在成像范围有限、需要透视变换和多次拼接造成的效率问题。基于无人机航拍影像,采用U-Net网络识别道路区域,过滤非道路区域噪声,通过HSL颜色变换和Sobel算子分别计算车道线颜色和边缘梯度特征,使用Otsu算法自动确定特征分割阈值获得二值化车道线特征图,通过局部最大值算法确定滑动窗口的初始位置,最后借助滑动窗口算法和多项式检测拟合车道线。实验结果表明,在保证一定检测精度的前提下,单条车道线检测长度超过了百米,道路检测效率达到25.2 m/s,对比于地面影像的检测算法具有明显的效率优势。     

一种改进的高分卫星影像数字表面模型生成方法

针对高分辨率卫星立体影像生成数字表面模型(DSM)过程中由于影像几何和辐射差异造成匹配困难和误匹配等问题,综合运用尺度不变特征转换(SIFT)算子和归一化互相关(NCC)算子,并考虑核线和视差约束,提出了一种基于三角网视差约束的影像分层匹配方法,同时对匹配窗口进行自适应优化改进,实现特征点、格网点和特征线的匹配,从高分辨率卫星影像生成DSM.将提出的方法应用于上海崇明WorldView-1和浙江舟山资源三号卫星影像生成对应区域的DSM,与地面控制点和已有DSM对比分析,高程精度与像素分辨率相当,验证了所提出方法的有效性.     

基于核模糊聚类的遥感影像分类

基于模糊模式识别原理和核方法特性,提出了基于核的模糊聚类算法,用核目标函数取代模糊C均值中的目标函数,选用高斯核函数实例研究了模糊核聚类在遥感影像分类中 的应用。结果表明：与传统的模糊聚类算法相比,模糊核聚类算法能够有效改善遥感影像分类效果,从而拓宽了模糊模式识别的应用范围。     

基于Delaunay三角网约束的倾斜影像匹配

针对倾斜影像存在尺度变化大、匹配困难的问题,提出一种基于Delaunay三角网约束的倾斜影像匹配方法.首先检测影像上的最大稳定极值区域(Maximally Stable Extremal Regions, MSER)作为初始匹配点,然后利用这些初始匹配点构建Delaunay三角网,并以同名三角形、核线、灰度等作为约束条件,迭代匹配左、右影像上三角网内的尺度不变特征变换(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)特征点.试验表明：所提方法能获得可靠的匹配结果,匹配点分布均匀,具有较高的匹配正确率和匹配精度.     

基于模拟影像的山地SAR影像配准方法研究

针对目前常规SAR影像配准方法在困难地区配准可靠性较低的问题,提出了一种基于模拟影像的山地SAR影像配准方法.该方法借助研究区的辅助DEM数据、真实SAR影像的卫星轨道数据和RD模型生成模拟SAR影像,并创建DEM地理坐标相一致的查找表.利用SIFT匹配算法对模拟影像和真实影像进行匹配,间接获取真实SAR影像的特征点,再利用仿射变换通过最小二乘法确定参考影像和待配准影像的变换模型,并进行重采样,最终实现山地SAR影像的配准.采用两种传感器类型的山地SAR影像数据进行了实验验证.结果表明,在地形起伏较大的山地区域,所提方法的配准精度相对于传统配准算法有明显提高,较好地克服了传统SAR影像配准方法对山地SAR影像配准适应性较差、精度较低的缺点,能够有效解决山地SAR影像配准问题.     

基于深度极限学习机的高光谱遥感影像分类研究

高光谱遥感数据越来越普及并为人们广泛使用,基于高光谱遥感数据的地面物体精确分类是高光谱遥感技术的核心应用之一.针对高光谱遥感影像的分类问题,提出一种基于深度极限学习机(D-ELM)的分类方法.该方法利用一种新的深度学习模型——深度极限学习机对高光谱遥感影像进行分类,并与基于极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)、核极限学习机(ELMK)分类方法进行了比较分析.研究结果表明:相对于ELM、SVM、ELMK分类方法,D-ELM分类方法能够更加准确地挖掘高光谱遥感影像的空间分布规律,提高分类的准确度.     

基于线特征的SPOT影像几何纠正方法

探讨了利用线特征实现SPOT影像的精确几何纠正问题.在研究SPOT卫星影像星历参数的应用基础上,提出了利用卫星星历参数确定纠正模型的初始参数,将直线方程作为纠正模型的约束条件,通过迭代计算获取纠正模型的精确参数,实现SPOT卫星影像的精确纠正.结果表明,提出的线特征SPOT影像几何纠正方法,可以满足1∶5万数字正射影像的精度要求.     

量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类

极限学习机初始参数具有随机性,容易导致其对高分辨率遥感影像的分类结果出现局部最优现象.为了解决上述问题,提出了一种基于量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类方法.该方法利用量子粒子群算法对核极限学习机的核参数与正则化参数进行优化,根据参数优化后的结果构建量子粒子群优化核极限学习机的遥感影像分类模型（QPSO-KELM）.通过实验对比了SVM、KELM、PSO-KELM、QPSO-KELM这几种分类方法对高分二号遥感影像数据的分类精度与效率.结果表明：QPSO-KELM的分类精度、运行速度均优于其他几种分类方法,该方法能有效提取遥感影像上的地物要素信息.     

改进的Mean-Shift遥感影像分割方法

基于高斯核Mean-Shift(MS)算法因收敛速度慢难以满足遥感图像处理的实时应用要求,提出一种改进的MS算法应用于遥感图像分割.针对传统MS算法需多次人工试用来确定固定带宽的问题,给出几种类型遥感影像的空间带宽参考值,且不同波段影像用plug-in规则分别计算值域带宽.针对遥感影像数据量大、MS迭代计算时间长的不足,使用一些加速策略来加速收敛;由于采用MS算法检测出的模点数较多,采用基于全局模点融合来稳定遥感影像分割结果;可用于分割遥感影像的特征很多,模点检测时用灰度特征,全局模点融合时用纹理特征,这样充分利用了遥感影像多维特征且不降低计算速度.采用Quickbird影像进行分割试验,研究结果表明:本文算法自适应程度高,速度和精度也能满足应用要求,是一种稳健的自动分割方法.     

数字X线影像技术应用体会

目的:探讨数字X线影像技术应用。方法:对数字X线影像(DR)技术及影像进行分析总结。结果:DR成像过程中,X线的接收至数字信号的输出均在平板探测器内完成,图像信噪比及分辨率更高,图像层次更加丰富,动态范围广,曝光宽容度大,曝光条件易掌握,从而减少了辐射量,在曝光后几秒内显示图像,可立即网络传输数字X影像。结论:基于DR的诸多优势,必将成为今后影像发展的主流方向。     

基于mean-shift聚类过程的遥感影像自动分类方法

提出了一种稳健的自动分类方法——自适应mean-shift(AMS)算法.该方法基于mean-shift聚类过程,不需要假定数据分布类型,也不需要指定类别的数目,自动化程度较高.自适应mean-shift算法根据数据分布特点自适应地确定带宽的大小,利用采样点估计模式来设计自适应估计器,自适应估计器将每个数据点与不同尺度的核函数联系起来,当核函数满足一定的条件时,AMS迭代过程收敛于极值点(mode),自适应AMS算法是一种归一化的密度梯度估计算法.采用TM影像进行分类试验,试验结果表明:该算法自适应程度高,精度也能满足要求,是一种稳健的自动分类方法.     

遥感影像提取改扩建道路的DLG辅助算法

随着城市化进程的加快,作为城市脉络的道路网的更新要求越来越高。基于人工测图的传统更新方式速度慢、效率低,难以满足数据更新的需求。利用数字线划地图(Digital Line Graphic,DLG)数据作为先验信息,采用基于特征的方法,从高分辨率遥感影像中提取道路,实现道路的自动更新。算法适用于DLG中以双边缘平行线对表示的城市主要道路。实验结果表明,该方法在道路拓宽、延伸等情况均有良好的效果。     

基于广义判别分析的高光谱影像特征提取

为提高高光谱影像地物识别的精度与速度,采用基于核方法的广义判别分析进行高光谱影像的非线性特征提取.研究了广义判别分析的数学模型、模型求解方法及特征提取过程,并进行了高光谱影像特征提取与分类实验.结果表明:样本点在特征空间中,同类目标大体聚集成团,异类彼此分离,具有良好的紧致性,特征提取结果优于线性判别分析结果.     

基于Oracle9i的遥感影像数据库技术研究与实现

通过对遥感影像数据库管理系统的研究背景、现状和管理模式及存在的主要问题的分析，进行了基于Oracle9i的遥感影像数据库管理系统关键技术实验，开发了一个原型系统。实验结果表明，基于Oracle9i数据库来管理遥感影像数据是可行的和优越的。     

影像辅助下基于地面LiDAR的建筑物特征精细提取方法

面向建筑物精细建模,探讨了在影像辅助下基于地面Li DAR的建筑物几何特征精细提取方法.首先在基于梯度方向进行建筑物特征初步提取的基础上,引入建筑结构完整性约束规则,进行了特征边缘线段合并与角点处特征线的闭合处理.然后利用影像与Li DAR点云配准关系将建筑物影像特征线映射到三维点云空间,即获得影像三维空间坐标.在此辅助下,最后通过估算点云法向、曲率,得到精细的几何特征,从而更好地表达地理场景中的建筑物.研究实例表明,本文的特征提取方法严谨可靠,能有效提高点云特征提取的效率和精度.     

一种高分辨率遥感影像道路提取方法

文章采用了基于核的Fisher线性判别特征分类和形状特征相结合的方法进行道路提取.首先,对标记的样本进行色彩信息的抽取;其次,利用基于核的FLD根据抽取的信息对遥感影像进行特征训练分类,将影像分为道路和非道路两类;接着利用道路的形状特征去除误提的信息;最后利用形态学对道路网进行优化处理.实验证明,本方法可以实现具有颜色信息的遥感影像道路的提取.     

航空影像管理系统

分析了航空影像保存中存在的问题，在利用遥感知识进行航空影像判读并以VISUAL FOXPRO 6．0为平台建立数据库的基础上，对航空影像进行数字化，建立一个便于管理保存的航空影像管理系统。在该系统中主要设王了航空影像的查询、测宽、航向演示等功能，通过对各功能的不断完善，解决了航空影像的保存问题，提高了影像的管理效率。