资源一号02C卫星PMS数据处理方法研究

本文介绍了资源一号02C卫星的基本情况,并对其接收的PMS数据的基本参数及质量情况进行了评价。同时,重点对PMS数据的纠正、配准、融合等几个处理步骤进行了试验研究,总结出一种利用资源一号02C卫星PMS数据进行遥感影像制作的方法。     

“资源一号”02C卫星影像几何校正方法试验

遥感影像纠正质量是制约国产卫星数据广泛应用的重要环节之一。文章对02C数据卫星HR全色数据进行了几何校正试验,总结出具有普遍性适合02C卫星HR全色数据的最优纠正模型和最佳控制点数量,为规模化生产提供参考依据。     

一种用于制作CBERS-02C卫星融合影像的配准方法

提出了一种用于制作资源一号02C卫星(CBERS-02C)融合影像的配准方法.首先对多光谱及全色影像进行几何精纠正,并采用SIFT算法对两种纠正影像的缩略图进行粗匹配;然后通过提取Harris特征点,并根据粗匹配的结果预测对应同名点的位置,使用基于灰度相关的匹配方法进行精匹配;待剔除匹配点粗差后,再采用基于三角网的面元纠正实现影像的精确配准.多组数据的试验验证了所提方法的可行性.该方法已成功应用于CBERS-02C卫星数据的自动化处理系统.     

基于奇异值分解与融合的音频盲认证算法

提出一种适用于检验音频真实性和完整性的盲音频认证方法。它采用奇异值分解(SVD)与融合技术相结合，将音频奇异值分解所得的奇异值作为不变特征，利用融合将其嵌入到原始音频中。验证时无需原始音频数据，利用融合的逆过程提取不变特征，进行匹配，达到音频认证的目的。实验结果表明，该算法不但可以有效地检测出音频中被篡改内容的位置，而且能将随机噪声同恶意篡改区分开。     

基于奇异值分解的图像质量评价

分析了传统的基于灰度误差的图像质量评价算法的局限,扩展了图像质量评价的定义.考虑原始图像和畸变图像尺寸不一致的情况,提出了用奇异值分解把图像矩阵转为向量,用奇异值向量之间的夹角作为图像的质量评价指标.实验表明:提出的基于奇异值向量夹角的准则对压缩、噪声和旋转、平移、尺度等几何畸变等都具有好的性质;且适于文中扩展的质量评价的定义.最后对实验结果和人类视觉系统的主观评价进行了比较分析.     

资源一号02C星数据在土地利用分类中的应用

以资源一号02C星的2.36mHRC和10mMUX影像为数据源,根据试验区特点进行数据预处理,得到同时具有多光谱和高分辨率特征的影像,采用面向对象的分类方法进行土地利用分类,总结资源一号02C星的数据特点及应用潜力。结果显示:Pansharp融合法能有效保持02C影像的空间和光谱信息;面向对象的分类方法能充分利用02C高分辨率融合影像具有的丰富光谱、形状、纹理等特征信息,总体分类精度达到93.04%,Kappa系数达到0.89,结果优于传统基于像元的分类法。表明资源一号02C影像能较好地应用于土地利用宏观监测。     

基于奇异值分解与融合的音频盲认证算法

提出一种适用于检验音频真实性和完整性的盲音频认证方法.它采用奇异值分解(SVD)与融合技术相结合,将音频奇异值分解所得的奇异值作为不变特征,利用融合将其嵌入到原始音频中.验证时无需原始音频数据,利用融合的逆过程提取不变特征,进行匹配,达到音频认证的目的.实验结果表明,该算法不但可以有效地检测出音频中被篡改内容的位置,而且能将随机噪声同恶意篡改区分开.     

基于奇异值分解的无参考立体图像质量评价

针对非对称失真立体图像,提出了一种基于奇异值分解的无参考评价算法.该方法首先考虑人眼对空间频率变化敏感的特性和双目融合特性,对立体图像进行Gabor滤波,基于奇异值分解的融合策略生成融合图.然后,采用亮度加权直方图的局部二值模式算法分别对融合图、左右子图像提取特征,并将左右子图像的特征向量融合、采用欧几里得距离和夹角余弦进行向量之间的比较;为度量非对称失真差异,利用图像相似度算法计算左右子图像之间的相似性.最后,将融合图的特征向量、子图像的融合及比较特征向量、子图像的相似度特征向量级联,利用支持向量回归(SVR)算法完成特征到主观质量分数的回归映射.在LIVE3DⅡ、Waterloo-IVCⅠ和Waterloo-IVCⅡ立体图像库上对本算法进行测试.实验结果表明,本算法性能良好,优于目前主流的立体图像质量评价算法.     

基于小波高频奇异值分解的无参考模糊图像质量评价

针对传统无参考模糊图像质量评价方法通常需要进行学习训练或构造参考图像再进行质量评价从而导致算法较复杂且计算量大的问题,文中提出一种简捷有效的图像高频奇异值分解的无参考模糊图像质量评价方法。该方法根据自然图像同尺度不同方向高频子带小波系数相关性随模糊程度加深而降低的特性,利用奇异值分解获取图像高频子带结构特征,计算同尺度不同方向高频子带结构特征向量夹角作为质量评价指标。通过LIVE2,CSIQ和TID2013图像数据库实验表明,提出的方法与主观评价具有较好的一致性,而且算法无需训练或构造参考图像,较传统评价算法运行更为简便,实用性更强。     

基于奇异值分解的多评价结论集结方法

针对综合评价中存在的“多评价结论非一致性”问题,提出了一种基于奇异值分解的多评价结论集结方法.对多个不一致评价结论组成的数值矩阵进行奇异值分解,并通过对定义的一致度与可信度两个性能指标的均衡确定出需保留奇异值的个数,运用奇异值分解的原理求出原评价结论的近似结论矩阵,而近似结论是对原有结论的优化.该方法具有提取多评价结论共性信息、削弱极端评价结论影响及对集结过程进行柔性控制等特点.最后,用一个算例验证了方法的有效性.     

基于奇异值分解(SVD)的图像压缩

根据奇异值分解的基本原理及其特点,给出了运用奇异值分解进行图像压缩的方法.通过简单的例子说明了该方法进行图像压缩的基本过程,给出了压缩流程.并通过MAT-LAB编程对实际图像进行处理,表明了该方法的有效性.     

Shape classification based on singular value decomposition transform

In this paper, a new shape classification system based on singular value decomposition (SVD) transform using nearest neighbour classifier was proposed. The gray scale image of the shape object was converted into a black and white image. The squared Euclidean distance transform on binary image was applied to extract the boundary image of the shape. SVD transform features were extracted from the the boundary of the object shapes. In this paper, the proposed classification system based on SVD transform feature...     

Shape classification based on singular value decomposition transform

In this paper, a new shape classification system based on singular value decomposition (SVD) transform using nearest neighbour classifier was proposed. The gray scale image of the shape object was converted into a black and white image. The squared Euclidean distance transform on binary image was applied to extract the boundary image of the shape. SVD transform features were extracted from the the boundary of the object shapes. In this paper, the proposed classification system based on SVD transform feature extraction method was compared with classifier based on moment invariants using nearest neighbour classifier. The experimental results showed the advantage of our proposed classification system.     

基于奇异值分解的视频拷贝检测研究

针对传统的视频拷贝检测算法计算量大、对视频变化敏感等问题,提出一种新的视频指纹算法来产生包含时空域信息的关键帧。采用奇异值分解的方法提取视频关键帧的特征向量,对视频特征序列进行降维。改进的视频拷贝检测算法对噪声、帧平移、帧旋转、丢帧等有很好的鲁棒性。与以往的拷贝算法相比,提高了视频拷贝检测的查全率和准确率,降低了误码率,与源视频具有较高的匹配率。     

基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法

针对证据理论中证据冲突度量这一关键问题,提出了基于矩阵奇异值分解的证据冲突度量算法.首先将证据的BPA向量投影到单位圆上,然后运用投影后证据向量的BPA矩阵和焦元关联矩阵构造归一化BPA矩阵,接着对其进行奇异值分解,最后根据奇异值定义证据的最大干扰分量与主分量,并将二者比值作为冲突度量.通过对Zadeh悖论扩展形式、完全冲突证据和焦元为嵌套子集等多种情况进行对比实验,验证了本文算法是较为理想的证据冲突度量方式,能够正确预测证据集的冲突程度.     

基于CORDIC矩阵奇异值分解的FPGA实现

在矩阵的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)过程中,随着矩阵维数的增加,SVD的计算量呈指数型增长,从而降低了算法运行的实时性。针对这个问题,基于Hestenes-Jacobi数值计算方法,提出了一种改进的基于坐标旋转数字计算机(coordinate rotation digital computer,CORDIC)的逻辑设计,该逻辑设计采用并行的全流水线设计思想,能够提高Jacobi平面旋转变换的运行速度,进而加快任意维矩阵奇异值分解的计算速度。分析了基于Hestenes-Jacobi方法的SVD的数值计算过程,介绍了CORDIC算法的基本原理,并具体说明了基于CORDIC算法的Jacobi平面旋转模块的设计,利用Verilog语言实现设计并验证,在现场可编程门阵列(field-programmable gate array,FPGA)上运行该逻辑设计单元,与Matlab软件的运行结果进行对比。实验测试结果表明,该结构能够减少计算时间,适应高速数据处理的要求。     

基于奇异值分解的空间变异地震动模拟

提出一种新的基于奇异值分解的地震动合成方法.该方法在合成多点地震动时采用复功率谱矩阵的奇异值分解,将复功率谱矩阵分解为一个埃尔米特矩阵与其共轭转置矩阵的乘积.该埃尔米特矩阵及其共轭转置矩阵分别由低阶的左、右特征值矩阵及奇异值平方根组成的矩阵近似表示,这一过程极大地降低了复功率谱矩阵的分解难度.算例验证表明:奇异值分解法既能避免科列斯基分解法及特征正交分解法中不合理元素的出现,又可通过分解矩阵的降维节省大量的存储空间,在保证精度的前提下提高合成效率.地震动合成实例计算分析表明使用该方法可快速高效地生成大量模拟点处的地震动时程.     

基于奇异矩阵分解法的河道糙率反演计算方法

为了提高河道糙率计算的精度,在奇异矩阵分解法的基础上提出了河道糙率反演计算方法,并通过编程实现了算法.该算法以水位计算值与实测值在非恒定流整个计算时程中误差逐渐减小作为目标函数,并通过对计算域中测点值输出误差的不断迭代校正,达到求解目的.东江108km天然河道糙率率定结果表明,该河道糙率反演计算方法精度较高,可用于河道过流能力及复杂河网水动力模拟分析,可解决欠定的糙率率定问题并提高模型的实用性和洪水预报精度.