基于对偶树复小波变换的遥感图像薄云去除

在卫星传感器获得的遥感图像中,由于受气候影响,图像可能存在被云雾噪声覆盖的区域.提出一种基于对偶树复小波变换的薄云去除方法,利用该变换将含云遥感图像分解成高频和低频成分,通过对高频补偿和低频抑制处理,有效去除遥感图像中的薄云,恢复云覆盖区域的地物信息.实验结果表明,该方法优于常用的薄云去除方法,在去除薄云的同时能有效恢复云覆盖下的地物信息,此效果源于对偶树复小波变换具有的近似平移不变性和良好的方向选择性.     

基于空间二次过滤的遥感数据单时相全覆盖检索方法

随着对地观测技术的日新月异,遥感数据已形成大数据、海量化的发展趋势.面对海量遥感数据的应用需求,如何快速、准确地查找到所需数据是目前遥感数据组织管理研究的问题之一,而在众多遥感数据查找方式中,针对某一地区单时相全覆盖影像数据集筛选又是遥感数据应用过程的重要一环.然而,目前国内外主要遥感数据服务平台都缺乏相关工具,单时相全覆盖影像数据集的筛选主要还是通过人工方式完成,不仅效率极低,还容易造成遗漏等问题.因此,本文结合实际需求,提出了一种基于空间二次过滤的遥感数据单时相全覆盖检索方法,通过对比实验,该方法在低云量数据充分的情况下,能够自动、快速、准确地筛选出目标区域最新单一时相全覆盖遥感影像数据集,具有很好的实用意义.     

直方图均衡化的Matlab实现

为了解决灰度遥感影像对比度偏低的问题,以Matlab为平台,采用直方图的理论基础,直方图均衡化的概念及理论,对某地区遥感TM单波段遥感影像进行直方图均衡化的实验;并给出了具体程序、实验结果图像、直方图及变换函数。实验结果表明:原来偏暗且对比度较低的图像经过直方图均衡化后对比度及平均亮度明显提高,直方图均衡化处理能有效改善灰度图像的对比度差和灰度动态范围;该算法是一种行之有效的图像增强算法。     

多时相遥感影像样本迁移模型与地表覆盖智能分类

利用时间序列遥感影像重建过去几十年的地表覆盖是实现时空多维地理场景感知与动态建模的基础,但存档历史遥感影像分类面临样本选择难、多时相影像协同解译水平低的问题。研究提出了一种基于已有土地覆盖产品与对应遥感影像中几何及属性特征约束的样本时空迁移方法,将迁移获得的训练样本嵌入多时相地表覆盖分类框架,获得多期地表覆盖分类结果,实现历史时期地表环境的智能感知与动态制图。太湖流域多时相分类的结果表明,无监督样本迁移方法可以充分利用先验几何约束和光谱属性,从参考地表覆盖产品中快速获得可靠的训练样本,多时相分类精度均高于89%,满足大区域多时相地表覆盖的分类需求,为地理环境演变建模提供了有效支持。     

云环境下基于预分片的遥感数据并行重采样方法

面向海量高分辨率遥感影像数据快速发布需求,针对当前云环境下遥感影像数据并行重采样存在的难题,结合云平台MapReduce并行计算框架特性和遥感影像数据处理特点,提出了一种基于预分片的遥感影像数据并行重采样方法,通过预分片机制有效实现了该框架中对影像数据分片和并行重采样任务的控制,解决了MapReduce难以用于并行处理非结构化、具有空间位置特征的遥感影像数据的问题,从而实现了云环境下遥感影像数据的高效并行重采样.通过在开源云平台Hadoop上的实验和分析表明,该方法具有良好的重采样性能,能够实现高分辨率遥感影像数据的高效重采样.     

一种基于Snake模型的遥感影像道路网半自动提取方法

在遥感影像中,道路不仅是一种重要的基础地理信息,而且还是提取其它地物目标的线索和参考,道路的正确提取对遥感影像的深入应用具有重要意义.然而,到目前为止,遥感影像道路网的全自动化提取仍处于探索阶段,现有研究仍多侧重于道路的半自动提取方法.本研究在归纳和总结现有典型的几种道路半自动提取方法基础上,提出了一种基于Snake模型的遥感影像道路网半自动提取方法,针对该方法中能量函数的构造、收敛迭代条件的设置、道路中角点的判断、角点及道路网中交点的提取等问题进行了讨论.最后对所提出的方法进行了实验验证,结果表明:基于Snake模型的遥感影像道路网半自动提取方法能够从覆盖范围大、场景复杂、噪声较多的遥感影像中实现道路网的提取且只需少量的人机交互,从而极大地提高了道路提取的效率.     

基于改进的NDBI指数法的遥感影像城镇用地信息自动提取

针对目前遥感影像城镇用地信息提取存在精度不高、不够客观等问题,在分析Landsat ETM影像上各主要地物光谱特征的基础上,提出了一种基于改进的归一化建筑指数(NDBI)的遥感影像城镇用地信息自动提取方法.利用南京市主城区的Landsat ETM影像对该方法进行了验证,结果表明:该方法能够有效提取研究区的城镇用地信息;相对于常规的NDBI指数法,改进后的方法消除了稀疏植被对城镇用地提取精度的影响,大大提高了城镇用地信息的精度,并具有快速、客观等优点.     

一种用于遥感影像完整性认证的感知哈希算法

为了实现遥感影像的完整性认证,提出了一种基于边缘特征的遥感影像感知哈希算法.首先,对影像进行格网划分,并对格网单元进行自适应的预处理.其次,采用Canny算子提取格网单元的边缘特征,进一步生成边缘特征矩阵.然后,对边缘特征矩阵进行奇异值分解,选择较大的奇异值作为格网单元的特征,并采用Hash函数进行归一化.最后,串联所有格网单元的归一化特征,得到影像的感知哈希散列.在影像接收端,计算待认证影像的感知哈希散列,并与收到的感知哈希散列进行匹配,实现遥感影像的完整性认证.实验结果表明,该算法能够有效检测遥感影像的局部细节篡改,对于保持影像内容不变的操作具备较好的鲁棒性,且运行效率较高,为遥感影像的内容完整性认证提供了一种高效途径.     

多源卫星影像二次联合平差技术应用

卫星遥感影像中山体阴影、云雾遮挡、雪山水体反光和摄影"漏洞"等影像缺陷严重影响和制约立体测图的效率和成果精度。本论述结合项目实践,介绍了综合利用多源卫星影像二次联合平差的技术方法。通过对实验成果数据精度分析和类似工程实践应用,此方法技术可靠,能够有效解决此类问题。     

多源遥感数据在植被覆盖区的水体信息提取

针对单一遥感影像难以准确提取南方植被覆盖区水体信息的问题,提出了先对光学影像进行混合像元分解,消除植被干扰,增强水体信息,再联合雷达影像的多源遥感数据提取方法。以地物类型丰富,水体发育的湖南衡阳地区为研究对象,选择Landsat8光学影像和PALSAR雷达影像为主要数据源,先利用混合像元分解模型从Landsat8光学影像提取出植被信息,对水体光谱进行重建,再综合去除植被的Landsat8影像的光谱信息和PALSAR影像的纹理信息进行面向对象的多源遥感水体信息提取,并与单源影像的水体信息提取结果进行对比。结果表明,该方法进行水体信息提取的精度更高,尤其在水陆过渡带,能够较好地去除植被干扰,提取被覆盖的水体信息,在南方植被覆盖区水体信息定量提取上具有很好的效果和潜力。     

基于Hessian矩阵和熵的眼底图像血管分割

为了实现眼底图像血管自动准确分割,研究了一种基于Hessian矩阵线状滤波和熵阈值的分割方法.采用基于Hessian矩阵的多尺度线状滤波增强血管区域,结合滤波后灰度和具有方向性的线状邻域内灰度均值建立二维直方图,再根据直方图的最大类熵确定阈值,得到血管的二值化分割结果.实验表明,相比其它两种已有方法,提出的方法能够自动地得到更完整、更准确的眼底图像血管分割结果.     

提高胸透X光图象质量的处理方法

在分析和比较全局性直方图均衡化和适应直方图均衡化增强胸透Ｘ光图象的基础上，采用快速适应直方图均衡化来进行图象处理，效果较为理想。引外，利用帧平均法和傅里叶阻滤波法对图象处理中产生的图象噪声进行了消噪声声处理，提高了原胸透Ｘ光图象的质量。     

有雾天气图像的清晰化方法

为了改善雾天图像的退化现象,本文提出了一种有雾天气图像的清晰化方法。该方法根据正态分布将图像分为非天空区域与天空区域,然后以全局直方图均衡算法(HE)和子块部分重叠的局部直方图均衡算法(POSHE)为基础对雾天图像进行均衡化处理,均衡后的图像能够保持图像细节,同时也能够避免图像的过增强。实验结果表明:该算法能够有效改善图像的退化现象,提高图像的对比度和分辨率,增强后的图像更加自然。     

基于直方图均衡与小波变换的超声图像增强

针对超声图像对比度低、成像质量差的问题,提出了一种基于小波变换的直方图均衡算法,用于超声图像对比度增强,并使信息熵有很大提高。直方图均衡可以使图像灰度分布接近均匀,提高图像对比度,但图像的信息量会有一定程度的损失。本算法首先对图像作直方图均衡,然后通过对小波变换的一级或二级近似系数的非线性增强处理,使图像灰度分布更加均匀,损失的信息熵也得到很大提高。通过多幅的超声图像的实验结果证明,该算法效果明显,处理后的图像细节清晰可辨,边界信息也得到了保留。该算法对于超声图像临床视觉检查,以及图像目标识别、组织分割等都有很大好处。     

多云雨城市地区Landsat多时相影像的大气校正反射率特征评估

应用2种主要大气校正方法（LEDAPS与FLAASH）,对广州城区多时相Landsat TM、ETM+和OLI传感器影像进行大气校正评估,包括连续15年大气校正前后影像的地表反射率、归一化差异植被指数NDVI、缨帽变换绿度与亮度分量和地物类别可分性Jeffreis Matusita（J-M）距离的差异比较. 结果表明:2种校正影像的校正效果在可见光波段最明显,且在不同波段表现出不同的光谱响应特征;校正后的时间序列影像反射率均具有波动性,FLAASH方法校正影像反射率波动较为显著;相对LEDAPS校正影像,FLAASH校正影像高估了近红外波段反射率,从而高估了NDVI、缨帽变换分量;成对t检验结果显示2种校正影像在二次人工林与城市用地的类别可分性上存在显著差异. 应用FLAASH校正影像的反射率计算得到较高的缨帽分量值,主要源于FLAASH对短波红外波段水汽校正的不足,证明在多云雨城市地区（如广州市）,水汽对大气校正存在重要影响.     

综合运用灰度变换方法改善超声医学图像质量

分析了超声医学图像及其噪声干扰(speckle噪声)，采用灰度变换的方法来改善超声医学图像的质量，介绍了灰度变换的基本原理，包括直接灰度变换和直方图变换2大类方法，对广泛应用且效果较好的直方图均衡和自适应直方图均衡方法作了较详细的阐述和算法介绍，针对超声医学图像应用灰度变换方法作了实验，实验证明，综合运用灰度变换方法能够很好地改善超声医学图像质量，增强超声诊断的实用性。     

保持直方图特性的隐写嵌入

为了提高隐写的安全性, 必须保持隐写前后图像的特征一致. 提出了一种保持直方图特性的隐写算法. 首先, 对像素直方图进行分组, 通过计算定量失真时的最大嵌入数据量, 得到每个像素的修改概率, 并利用STC(syndrome trellis codes)确定需要修改的像素位置; 然后,根据直方图分组情况对需要修改的像素值进行组内和组间自适应调整, 实现秘密信息的嵌入,同时保持隐写前后图像的直方图变化最小. 实验结果表明, 在相同嵌入量的前提下, 该方法对直方图的改动远少于已有的隐写算法, 隐写图像视觉质量更好.     

基于Matlab的灰度直方图规定化实现方法的研究

直方图规定化可以将图像的直方图转化为需要的形状,有目的地增加某个灰度区间的图像,使用户获得感兴趣的信息。本文介绍了直方图规定化的两种经典的实现算法：单映射规则（SML）和组映射规则（GML）的基本原理,并应用这两种算法对实例图像进行规定化处理和比较分析,证明了GML相对于SML的优越性。仿真结果表明,本文所实现的GML算法改进了以往算法中规定化后图像的灰度级与规定直方图的灰度级不能完全近似的问题。     

一种地图水印的嵌入方法

地图水印是地图版权保护的有效方法,以往的地图水印算法都不能得到很好的抗剪切性。本文分析了已有的地图水印算法,提出了采用字移和行移文档的水印技术思想,在同种颜色的区域内,通过改变边缘上相邻两个点的距离信息来达到嵌入水印的目的,并通过实验证明此算法是有效的。     

一种针对JPEG隐匿图像的隐写分析新算法

隐匿技术指把要传递的重要信息隐藏到载体中,使其不易被察觉.因为JPEG是现在使用最多的图像格式,所以经常用JPEG图像作为隐藏的载体.在综合分析了现有隐写分析技术的基础上,提出了一种全新的针对JPEG隐匿图像的通用隐写分析方法.该方法基于对DCT系数差分直方图的分析,根据JPEG图像切割前后DCT差分直方图的变化情况进行检测.与现有隐写分析技术比较,该方法对JPEG隐匿图像的检测准确率高,且具有通用性,实现简单.