显象管调制传递函数的测量

本文介绍研制的显象管调制传递函数测量仪器,用客观的方法测量各种工作条件及屏面不同位置的调制传递函数,精度为±3%。并可以执行国家标准来测试显象管的分辨能力.提出了压缩法测量分辨率时避免假分辨现象的方法.     

基于小波的遥感影像特征信息融合模式研究

在数字图像小波多分辨率分析的理论基础上,采用小波变换方法对高分辨遥感图像的目标地物边缘进行信息增强,然后与多光谱遥感图像进行特征信息融合.在融合过程中,首先对多光谱图像中的R、G、B 3个波段的图像进行小波分解,得到相应的低频图像,并对特征增强后的高分辨率图像进行小波分解,再将分解后的高频图像分别与低频图像进行融合,然后经RGB合成为彩色图像.该方法既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原图像的光谱信息.最后通过融合实验验证了上述结论.     

不同融合算法对ETM＋遥感影像分类精度的影响分析

以福州市南台岛的ETM＋遥感影像为基础数据,利用ERDAS Imagine8.7、ENV14.0等遥感影像处理软件,运用主成分法（PCA）、乘积法（MLT）、Brovey变换和HIS变换融合算法对ETM＋遥感影像全色波段（第8波段）与多光谱波段（第1-5、7波段）进行融合试验;从融合影像的光谱保真度、高频空间信息融入度等角度对融合后的影像进行比较分析;对各种融合后影像进行非监督分类,并评价各种分类结果进行精度,为用户进行影像分类前选择融合方法提供参考。     

基于有约束CNMF的遥感高光谱多光谱图像融合

针对高光谱图像空间分辨率较低的问题,设计了一种基于光谱解混的高光谱、多光谱图像融合算法（VSC-CNMF）. 结合遥感图像的实际物理特性,在混合像元分解时加入端元单形体最小体积约束和丰度稀疏约束,通过光谱退化、空间退化和迭代解混,实现不同图像间端元和丰度的匹配,获得了具有高空间分辨率的融合图像. 仿真实验表明,VSC-CNMF可得到具有更高空间质量和光谱质量的融合图像.     

基于QUICKBIRD的遥感影像融合

在GIS的工作中对获取的遥感影像资料必须要进行一定的预处理,预处理中将遥感影像全色波段的数据和多分辨率的数据进行融合,以提高影像的质量,是其中非常关键的一步．目前在遥感领域应用较广的融合方法主要有IHS变换,Brovey变换,主成成分变换．文章从定性和定量的角度对以上三种融合方法进行分析、综合,比较得出针对QUICKBIRD影像三种融合方法的结果对比．     

基于Landsat 8遥感影像融合方法和评价

不同卫星所拍摄的遥感影像对融合算法具有不同的适应性,人们需要根据不同的需求选择不同的融合算法。本文以Landsat 8遥感影像为研究对象,进行全色影像和多光谱影像的融合,同时选择4种影像融合算法,对校正后的Landsat 8多光谱影像和全色影像进行融合处理,并对融合后结果进行定性和定量评价。试验结果表明,Brovey融合算法均值最大为168.266 737,融合效果相对较差;PC融合算法的均值最小为161.863477,影像光谱保真度最好;HSV融合算法信息熵和平均梯度依次为5.286 542、18.826 124,其表达空间细节的能力最佳,但其光谱保真度较差;NNDiffuse融合算法各项评价指标综合效果最好。     

LANDSAT 8 OLI影像不同融合方法的地类信息提取

为了探究影像融合技术在土地分类中的适用性,找出适用于不同地物提取的融合方法,以LANDSAT 8 OLI 15m全色/30m多光谱影像为数据源,采用PC变换、Brovey变换、GS变换三种融合法对全色和多光谱影像进行融合,并对融合结果进行了定性和定量评价.基于地物光谱特征、决策树分类法提取研究区地类信息,比较多光谱影像和融合影像的信息提取精度.结果表明,三种融合方法均在空间细节表现能力得到提升,GS融合影像对建筑物识别能力较强,适用于城市建筑提取,而PC融合影像信息量最为丰富,突出显示水和植被信息,总分类精度和Kappa系数均为最高,是最适于农业信息提取的融合方法.     

IKONOS影像融合技术对比研究

本文以赣州市章贡区工业园某时期IKONOS影像数据为基础,采用Brovey变换,G-S变换,PC变换,P-S变换4种方法进行融合比较,然后通过主观和客观两方面对融合效果进行对比评价。通过实验对比分析可得,4种融合方法均提高了影像的纹理光谱信息,但P-S变换法融合的IKONOS影像效果突出,较高程度地保持了纹理和分辨率的空间信息,是保持空间信息综合效应的最佳方法。     

SIFT特征匹配无人飞艇多光谱影像拼接

无人飞艇抗风能力弱、稳定性差且不符合航摄规范,采用传统方法对其所获取的影像进行拼接往往达不到较高的精度. 为此,该文提出一种基于尺度不变的特征变换进行多光谱遥感影像特征匹配的拼接. 将多光谱信息引入SIFT特征向量集,采用BBF(best-bin-first)算法和随机抽样一致性方法进行粗、精匹配处理和误差剔除,以SIFT特征匹配计算的最优变换矩阵实现光谱影像拼接. 对无人飞艇获取的多光谱影像拼接实验结果表明,所提出的方法能获取大量匹配特征点,且影像间的变换矩阵稳健,光谱影像拼接精度和效果能满足判读解译的需求.     

基于压缩感知的多光谱图像融合算法

为提高融合效果,降低融合时间,提出了一种基于压缩感知的多光谱图像融合算法。对多光谱图像的强度分量和全色图像分别进行小波分解,仅对高频细节分量进行压缩感知测量,得到对应的观测值矩阵,利用正交匹配追踪算法对高频系数进行恢复,再利用高频系数融合准则,得到融合后的高频细节分量,最后进行小波逆变换和IHS逆变换,得到融合后的多光谱图像。实验结果表明:本文提出的压缩感知多光谱图像融合算法明显改善了融合结果图像的主观视觉效果和客观评价指标,处理数据量大大减少,融合时间缩短约60 s。     

小波域内循环平移操作的图像高分辨率重建算法

为解决传统的图像插值算法因具有全局性而不能较好地处理图像边缘细节信息,且易在细节区域产生锯齿线的问题,提出了一种图像分辨率和对比度增强算法。该算法先用小波零填充算法得到高分辨率图像,并通过纠正残差过程来弥补丢失的边缘和纹理特征,然后对其进行定向循环平移操作。考虑到图像小波分解后水平、垂直、对角方向的高频分量能够反映图像这3个方向的边缘变化情况,从而利用图像不同方向的高频分量来刻画图像像素点不同方向的突变程度。根据这个突变程度来实现循环平移操作的自适应融合过程,这样可以避免过度抑制边缘细节信息。最后对重建的高分辨率图像小波分解后的高频分量使用非线性增强函数,提高图像对比度,突出边缘和轮廓信息。实验结果表明,该算法在增强图像空间分辨率和对比度的同时,保留了原图像包含的边缘和轮廓信息,不仅有较好的视觉效果,还有一定的抗噪能力。     

小波系数插值支持下的遥感影像混合像元分解

针对遥感混合像元分解中不能有效利用空间邻域信息的问题,提出一种基于超分辨率重建的分解方法. 通过小波系数双线性插值获得遥感影像的超分辨率影像,对超分辨率影像进行监督分类生成超分辨率分类图,最后通过窗口统计得到原始分辨率下各地物的丰度图. 广州城区的模拟TM遥感影像试验表明,该方法的分解精度
在3种方法中最优,能够较充分利用空间邻域信息,提高混合像元分解精度,为混合像元分解提供了新的途径.     

基于NSCT与压缩感知的红外影像融合

针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法.首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利...     

基于DCT域纹理特征的多聚焦图像融合

现有的基于离散余弦变换(discrete cosine transform, DCT)的多聚焦图像融合算法容易使融合图像出现块效应和伪影,为此提出一种基于DCT域纹理特征的图像融合算法.该算法以8×8 DCT块中反映能量方向性的纹理区域作为图像融合单位,根据纹理区域的频谱相似度,选择能量较大的区域或以区域加权叠加的方式获得融合区域.实验结果表明,与现有基于DCT域的多聚焦图像融合算法相比,该算法获得的融合图像主观质量较好,能有效避免明显的块效应与伪影.     

高光谱图像分块压缩感知采样及谱间预测重构

压缩感知理论提供了一种新的数据采集思路. 基于该理论提出了一种高光谱数据采集和图像重构方法,以波段分组的方式将高光谱各波段分为参考波段和普通波段,对各波段图像单独采用分块压缩感知测量以获取高光谱数据. 在图像重构过程中,参考波段采用平滑投影Landweber算法重构. 对于普通波段,结合谱间预测和平滑投影Landweber提出了一种新算法: 先采用谱间双向预测得到预测图像,然后对预测图像进行分块压缩感知测量获得测量值,并计算它与该波段原测量值之间的差值,再由测量差值重构预测差值来迭代恢复原波段图像. 该方法在数据重构过程中充分考虑了高光谱图像的谱间相关性和空间相关性,能提高图像重构精度. 实验结果表明,利用所提出的方法重构高光谱图像,其性能优于多向量压缩感知方法和分块压缩感知测量后直接对各波段图像单独重构的方法.     

MIMO信号调制方式盲识别

提出一种基于盲信号分离的方法对MIMO信号进行调制识别. 该方法对接收信号的相关矩阵作奇异值分解,用于估算发射天线数目,并对信号进行白化. 采用特征值矩阵的联合近似对角化(joint approximate diagonalisation of eigen-matrices, JADE)算法对接收信号进行分离,恢复发送端信号. 通过分析信号的频谱特征,提出4 个新的特征参数,并结合四阶累积量实现对MIMO体制下6 种信号调制方式的识别. 识别过程中无需估计载波频率和符号率等参数,具有较强的实用性. 仿真结果表明文中提出的方法具有良好的性能.     

用直方图加子波增强炭素材料X射线图像

针对炭素材料X射线图像增强方法存在的增强效果问题,提出了基于小波变换与传统方法融合的增强方法.该方法充分利用了直方图均衡化能改善整幅图像对比度的能力和小波变换多尺度分析能力,首先用直方图均衡化方法对整幅图像进行灰度调整,然后对调整后的图像进行基于软阀值的小波高频增强,最后利用卷积滤波,平滑图像.实验结果表明,该方法对原图像中对比度差的细节有效地进行了增强,突出了图像的边缘特征,改善了图像的质量,其处理结果比现有的图像增强方法更令人满意.     

结合图像质量评价参数的多尺度分解融合策略

图像多尺度分解的融合策略是提升融合图像质量的关键. 为了充分利用图像多尺度分解过程中的信息,提出了利用图像质量评价参数进行图像融合的策略. 该策略主要分为两部分：在近似图像融合的策略中,利用上一分解层图像信息对应的显著性特征来构造当前层图像融合所需的权重;在细节图像的融合策略中,则引入空间频率、对比度来确定细节图像的选取. 实验表明,该文所提出的融合策略与目前常见的融合策略相比,所获得的主观视觉效果和客观参数评价效果均较好.