基于地形图的西宁市遥感影像预处理方法试验

介绍了利用遥感图像处理软件ERDASIMAGING 8.6对西宁市卫星影像及地形图进行选择、几何精校正、图像合成、图像镶嵌的方法，结果表明：多项式法对地形较平坦地区的卫星影像纠正具有较高的精度，为遥感影像的进一步处理提供数据.     

环境与灾害监测卫星红外相机图像地球自转引入的畸变校正

红外相机在卫星绕地球飞行获取遥感图像时,地球也在进行自转.同一幅图像内不同条带的成像时间不一致,将会导致条带间的几何错位,即地球自转引起的几何畸变.在对红外相机成像方式及地球自转模型进行分析的基础上,给出了消除地球自转影响的方法,并进行了校正.     

航空影像几何校正方法的研究

研究了机载航空图像的几何校正.利用某新型军用侦察机试飞所获取的图像、定位和飞行姿态等数据,将三维投影变换引入几何校正模型中,推导出了对于同一地物在不同航片上的图像坐标变换关系,实现了图像的自动校正.通过对某地区实验飞行获取的5条航带图像进行几何校正和多航带镶嵌处理,效果理想.     

一种视频测井图像畸变校正方法

根据侧向多镜头视频测井装置获取图像的原理,提出了基于空间坐标变换的图像畸变校正方法.该方法首先通过畸变图像与校正图像之间控制点对的映射关系建立几何畸变模型,其次根据多项式拟合公式实现畸变图像的校正,最后通过双线性插值算法对图像进行灰度重建.通过采用直接和间接两种空间坐标变换方法对畸变图像进行仿真校正处理,结果表明,间接法校正图像的准确度高,像素过度平滑,满足了测井图像的精度要求.     

CBERS-02B卫星影像特征分析及几何校正方法比较

对02B卫星影像数据质量及校正方法进行了研究与分析,影像特征分析采用统计特征参数法,并与分辨率相近的ALOS和SPOT5影像进行比较.影像几何校正采用了基于自动匹配法的小样条、RPC及多项式模型3种方法进行校正实验,对它们精度成果进行比较分析.该研究可为02B影像的实际应用提供参考依据.     

大视场CMOS相机图像的畸变校正

由于光学成像系统存在着非线性误差,大视场CMOS成像相机获取的图像会产生较严重的几何畸变.为了改善其图像质量,必须对其进行畸变校正.分析了畸变校正的思路,建立了畸变校正的模型,并通过对标准正方形网格成像的办法进行曲线拟合得到所需的校正系数,然后利用最近邻点法和双线性插值法分别对失真的网格进行校正.对比其校正效果,可以看出采用双线性插值法时,网格的直线形状保持较好,图像质量比最近邻点法时有所改善.最后对CMOS获取的图像进行校正,获得了较好的校正效果.     

极轨气象卫星NOAA AVHRR数据的高精度定位

针对极轨气象卫星 Ｎ Ｏ Ａ Ａ Ａ Ｖ Ｈ Ｒ Ｒ 数据的高精度定位,提出了一种从直接定位、导航定位、几何精校正三方面综合考虑的方案。该方案通过建立精确的卫星运动轨道模型、卫星摄动模型,采用对称椭球体的地球形态模型和融入卫星姿态的地面扫描点位置的计算方法,使直接定位精度达到３ 个像元。通过定量分析影响导航定位精度的主要因素,提出了融合卫星时间漂移校正、调整卫星轨道根数和估算卫星姿态偏差的导航定位新算法。在导航定位和几何精校正中,利用具有足够定位精度的１∶１００ 万数字地图数据和高分辨率 Ｌａｎｄｓａｔ Ｔ Ｍ 图像,提取地面控制点和控制块,使 Ａ Ｖ Ｈ Ｒ Ｒ 数据导航定位精度达到１ 个像元,几何精校正定位精度达到０５ 个像元     

桂林市大型彩色卫星影像地图的制作

在卫星影地图制作过程中，通过对遥感资料选择，几何校正，图像合成，图像增强，图像镶嵌（拼接）及地形要素与专题要素的表示等相关技术的讨论，探讨了大幅面卫星影像地图的设计与制作技术。     

几何校正在大区域地理影像数据处理中的应用

遥感资料的准备和处理是遥感技术在实际应用中的核心工作,几何校正是利用地面控制点(GCP)对遥感影像进行的几何纠正。文章用多种RS软件对卫星数据进行几何校正,并对相关模型参数设置、控制点输入和几何校正作了探讨。     

考虑高层建筑的高分辨率卫星影像几何定位

研究城市高层建筑环境下高分辨率卫星立体影像的几何校正方法和精度分析.实验结果表明,为了提高基于有理函数模型的定位精度,需要加入部分地面控制点.但是当控制点位于地面时,传统物方几何校正模型可以对平坦地面点进行有效几何校正,而建筑物楼顶点会出现高程外推计算错误.为此,提出一种改进的物方几何校正模型,可以消除建筑物高程差过大造成的几何定位影响.计算结果显示,在上海城市中心区域的实验中可以达到平面方向0.6 m和高程方向0.8 m的定位精度,证明了该改进模型的有效性.     

Landsat卫星不同分辨率影像的分级几何校正比较研究

以快速、准确地对Landsat卫星的系列影像几何精校正为研究内容，以长江口附近为研究区域，先用地形图对高空间分辨率影像几何精校正，后用该影像对低分辨率影像进行校正。研究结果表明：用校正好的高空间分辨率影像ETM＋-Pan对低空间分辨率影像进行校正，具有较好的效果；而相同空间分辨率的影像（如ETM＋-MULTI和TM）之间一般不适宜相互进行校正。     

基于间接校正的高分三号正射影像生成

由于高分三号卫星(gaofen-3 satellite, GF-3)数据问世时间较短、参数不足,现有软件未针对GF-3数据添加传感器支持,导致难以利用现有各类软件生成其正射影像。提出一种基于间接校正的GF-3正射影像生成方法。模拟待校正区域卫星成像过程,采用RD模型利用与该区域对应的DEM数据构建模拟GF-3影像;在模拟与真实GF-3影像中分别提取特征点,并配准提取的特征点对,进而建立两影像间的映射关系;利用模拟GF-3影像分别与DEM数据和真实GF-3影像之间的映射关系,间接完成正射校正,生成正射影像。针对GF-3多成像模式的特点,选取3种具有代表性成像模式的影像进行正射影像生成试验,取得了较好的实验结果。将真实GF-3影像与模拟GF-3影像的对应像元坐标进行比较表明,x和y方向误差均小于一个像元,精度较高。提出算法充分考虑到了GF-3系统的成像特点,在不同的地形细节均取得了较好的结果。定性和定量的分析实验结果验证了提出方法的可行性及有效性。     

Satellite Image Adaptive Restoration Using Periodic Plus Smooth Image Decomposition and Complex Wavelet Packet Transforms

A satellite image adaptive restoration method was developed that avoids ringing artifacts at the image boundary and retains oriented features. The method combines periodic plus smooth image decomposition with complex wavelet packet transforms. The framework first decomposes a degraded satellite image into the sum of a "periodic component" and a "smooth component". The Bayesian method is then used to estimate the modulation transfer function degradation parameters and the noise. The periodic component is deconvoluted using complex wavelet packet transforms with the deconvolution result of the periodic component then combined with the smooth component to get the final recovered result. Tests show that this strategy effectively avoids ringing artifacts while preserving local image details (especially directional textures) without amplifying the noise. Quantitative comparisons illustrate that the results are comparable with previous methods. Another benefit is that this approach can process large satellite images with parallel processing, which is important for practical use.     

基于人工免疫算法的光学影像与SAR影像配准方法

提出了一种基于人工免疫算法的光学影像和SAR影像配准方法,该方法从影像上的面状地物入手,仅从识别性较好的光学影像上提取面状地物,先随机给定一组配准参数,将光学影像上面状地物的坐标经仿射变换获得新的坐标,以转换后新坐标在SAR影像上对应区域的均质性为评价标准,并利用人工免疫算法对配准参数进行优化,从而得到影像配准结果.最后,利用WorldView-2和RadarSat-2影像的配准实验验证该方法的有效性,结果表明该方法配准精度可优于2像素.     

基于混合神经网络的脑部MRI图像语义分割算法

针对传统医学图像对缺乏标注的数据进行自动分割时存在分割精度不高、边缘模糊等问题,提出了一种利用混合神经网络对脑部核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的图像进行语义分割的算法。利用仿射网络对脑部MRI图像进行线性几何变换,基于卷积神经网络进行3D医学图像仿射变换,加入稠密模块减轻梯度消失和加强特征传递问题; 通过空间转换网络对脑部MRI进行空间转换,基于图谱的分割法获得脑部图像的分割结果。采用MICCAI的公共数据集BraTs2019进行实验验证,结果表明,算法可由脑部肿瘤MRI图像获得较好的分割精度和分割效率,为脑部MRI图像语义分割的研究提供一种新的实验方案。     

基于边缘特征的多源影像空间配准精度研究

图像配准技术是数字图像处理的关键技术之一.以甘肃省张掖市为研究区,获取ASTER与MODIS两种数据进行空间配准研究,首先以ASTER数据为基准选择同名点对MODIS数据进行空间配准,然后使用两种方式对其配准精度进行评价：第一种方法充分考虑研究区的地表覆盖特征,利用图像分割、边缘提取及图像匹配等技术,以先验知识为基础提取边缘并进行拟合分析,提出基于边缘进行空间配准精度的分析方法;第二种方法借鉴传统配准方式,选择同名点进行空间配准精度分析.研究表明,经过配准后的几何校正精度优于0.5个像元,能够满足精度要求.     

图像校正中颜色模型的选取方法

在全景图像的拼接中，各子图间颜色不匹配会严重影响全景图像的效果，甚至会产生错误的拼接。选取一种基于统计学的图像颜色校正方法，然后对各种不同失真情况的图像分别在RGB、YUV、HSV几个颜色模型中进行图像颜色校正，并对比所得的实验结果；讨论了针对不同的失真情况，如何选取合适的颜色模型，使图像校正取得更好的效果。结果表明选取合适的颜色空间校正图像，可以显著地提高所生成全景图像的质量。     

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.