基于线性方向特征的高分辨率遥感图像道路提取研究

当前高分辨率遥感图像自动识别技术的关键就是图像的特征提取。针对传统道路提取自动化程度较低,提取精度不高等问题,提出一种基于线性方向特征的道路自动提取算法。首先,利用图像光谱特征进行图像预处理;其次,运用傅里叶变换在频率域上进行Gabor滤波,通过优化滤波器的尺度、频率和方向参数达到识别道路线性方向特征的目的;再次,通过图像二值化并采用形态学的图像后处理方法提纯道路。以南京主城区QuickBird遥感影像为实验数据,选取3块具有典型特征的区域完成道路提取。研究结果表明3块区域道路提取的平均精度达到95.67%,合理地验证了该算法对于高分辨率遥感图像复杂的城市道路提取具有一定的可靠性。     

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ENVl的Hyperion数据预处理方法

基于ENVI遥感影像处理软件,选取一景Hyperion数据,介绍了应用ENVI软件对Hyperion数据进行遥感影像预处理的流程和方法。主要包括:未定标和受水汽影响波段去除、坏线修复、条纹去除、去除Smile效应、FLAASH校正、几何校正等,通过预处理获得了地物真实反射率数据,为高光谱遥感技术在地质找矿、环境监测、精细农业等领域的应用提供技术支撑。     

高光谱遥感图像最优波段选择方法的研究进展与分析

随着成像光谱仪的发展日益成熟,高光谱遥感图像的研究已进入到一个新的阶段--对获取的高光谱数据进行有效处理和利用的阶段。目前的处理方法主要集中在对高光谱图像的数值分析处理上,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与目标探测等方面。高光谱图像相邻的波段之间一般具有较大的相关性,并不是所有的波段对于后续处理都有着同等的重要性,通过选择最优波段而组成新的高光谱图像空间,在不损失重要信息的条件下可以代表其他波段的信息。因而需要在更合理的数学模型的指导下,按照一定的准则,来决定最佳波段的选择问题。对目前国内外高光谱图像的各种波段选择方法进行了综合归纳和分析,力图为高光谱图像处理寻找突破点,加强此领域的研究力度。     

声光技术微波辐射计口径合成机理

在微波辐射计信号处理过程中引入声光技术，将线阵天线接收的延时（相干）信号经声光晶体调制激光信号，采用光学傅立叶变换方法，可以实时、同步地获得遥感图像，并使微波辐射计的空间分辨率得到明显提高。     

提高滇东南石漠化区域遥感反演中的大气校正精度

在充分考虑气溶胶空间分布和地表临近效应的基础上,综合考虑湿度及光谱分析确定合理的能见度,并分析研究不同校准文件对于光谱反射率的影响.将这些值应用于大气校正的计算过程,以此提高大气校正的精度.结果表明,利用该模型进行的大气校正能够有效降低大气分子、水汽、臭氧、气溶胶粒子等对卫星遥感影像造成的影响,提高遥感石漠化信息反演精度.该方法在冬季的校正效果较秋季和春季的更佳.     

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.     

稀疏表示遥感图像超分辨重建

为获取地物信息更丰富、空间分辨率更高的遥感图像,提出了一种改进的稀疏表示遥感图像超分辨重建算法。对遥感图像预处理,得到所需训练样本图像;利用字典学习算法进行学习,得到遥感图像结构相似的高低分辨率字典对;对图像特征块进行稀疏表示时,采用改进的自适应滤波方法进行特征提取,同时引入均值滤波法改进超分辨重建迭代计算。实验结果表明,改进后的稀疏表示超分辨方法,有效地避免了重建图像边缘信息的丢失,获取了较好的超分辨重建效果。与当前最先进的稀疏表示超分辨算法相比,主观视觉上纹理细节信息更丰富,客观评价指标峰值信噪比提高约1 d B,结构相似性提高约0.02。     

微小卫星低照度遥感成像的信噪比

为了实现低照度环境下遥感图像的正常采集,对遥感平台与遥感传感器进行了研究.分析对比了微小卫星平台现有遥感图像成像模式,利用敏捷性微小卫星平台,提出了在凝视模式下增加积分时间获取星载卫星低照度图像的方法,并对凝视情况下遥感图像信噪比进行建模和分析,给出了遥感图像信噪比与光学系统相对孔径、积分时间之间的函数关系.搭建了实验平台,可实现在低照度环境下进行不同积分时间的实际靶标图像采集及信噪比分析.     

小波变换在图像压缩中的应用研究

针对图像数据量随分辨率增大而增大的问题，为了有效地对遥感数据进行传输和存储，本文提出了一种利用小波变换实现图像数据压缩的方法，研究了阈值对图像压缩比和能量保持比的影响．实验结果证明了小波变换是一种压缩比高，能量保持比大，压缩速度快的一种图像压缩方法．     

联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法

提出一种联合压缩感知和颜色向量角的彩色图像哈希方法.该方法先对输入图像进行预处理,并计算其颜色向量角矩阵,然后对矩阵进行非重叠分块,再将每一块进行压缩感知测量,用测量向量的均值构成哈希值.实验表明,该方法对常见数字操作稳健并有良好的唯一性,分类性能优于3种现有方法.     

基于CycleGAN的图像隐私保护

社交媒体和云平台为图像的传播和存储带来了便利,但同时也引起了人们对于图像隐私的担忧。因此,需要采取一定的措施去保护图像的隐私,以防止隐私被窃取和非法使用。基于上述目标,本文提出了基于循环对抗网络（cycle-consistent generative adversarial networks, CycleGAN）的图像隐私保护。为了在图像隐私保护中兼顾可用性,该方法先用图像分割和CycleGAN组合,选择出不同的分割系数来辅助生成不同程度的隐私保护图像。然后利用可逆信息隐藏对生成的隐私保护图像进行信息的嵌入,从而阻止非法使用者在图像重构中提取隐私信息,进而保证了整个过程图像隐私保护和可用性的平衡。本文用PIPA数据集对该方法进行训练和测试,采用峰值信噪比和结构相似性指数作为客观指标对隐私保护的图像进行评估。实验结果表明,本方案在图像隐私保护和可用性两方面都优于其他对比方案。     

利用调制传递函数滤波改进的高频调制影像融合

提出利用调制传递函数滤波来改进高频调制影像融合,以提高GeoEye-1融合影像的空间分辨率,同时保持影像光谱特性. 该方法首先由卫星影像测定调制传递函数,用这一传递函数对影像进行滤波退化,确定退化影像融合在最小均方误差下的高频调制影像融合权系数,进而用于非退化尺度下的融合,获得具有接近全色影像分辨率的多光谱融合影像. 与Erdas软件的加权高通滤波融合法和MTF-GIF的比较表明：改进的高频调制影像融合方法生成的融合影像在保持光谱信息和提高多光谱影像分辨率上是最佳的.     

基于图像分类的鲁棒无载体信息隐藏

针对传统信息隐藏方法须通过修改载体以嵌入秘密信息所带来的安全性问题,提出一种基于图像分类与尺度不变特征转换(scale-invariant feature transform,SIFT)提取无载体信息隐藏的方法。首先通过快速区域卷积神经网络将原始图像库进行分类处理,生成不同种类的子图像库;然后利用图像SIFT特征点的方向信息设计一个感知鲁棒的哈希方案,并使用该方案计算出每个子图像库中图像的哈希值,将所有子图像库中的图像全部映射成相应的二进制哈希值;最后将秘密信息分割成若干个片段,通过对比秘密信息片段与所有的图像二进制哈希值,从子图像库中检索出与秘密信息片段相符的图像,将其作为含密图像传送给接收方,完成信息隐藏过程。接收方接收到全部含密图像后,根据约定的哈希方案提取秘密信息。实验结果和分析表明,该方法对JPEG压缩、高斯噪声、椒盐噪声、图像缩放等攻击具有较强的鲁棒性,且隐藏容量较高。     

压缩感知稀疏识别用于多视角图像目标分类

针对多视角条件下的图像目标分类问题,提出一种基于压缩感知特征的稀疏识别方法. 该方法以原始图像的感知数据为特征描述,将测试样本与训练样本集的压缩感知特征纳入稀疏识别的框架,并通过求解一个l1范数优化问题来获取分类结果. 实验表明,该方法不仅有效利用了压缩感知特征的信息冗余性来保证稀疏识别的性能,而且无需进行预处理就能较好地实现多视角图像的目标分类.     

基于边缘和纹理结构实现叶片识别的应用研究

植物野外实习教学系统的主要功能是通过计算机图像处理技术对叶片边缘与纹理结构进行分析,自动提取叶片信息,确定叶片相关的理论知识.从图像预处理、叶片区域定位分割和叶片识别三方面实现植物野外实习教学系统的叶片识别模块,采用边缘和纹理结构实现叶片的定位分割与识别.实验结果表明,该方法能有效地识别出叶片并归类.     

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.     

面向密文图像信息隐藏的随机插值方法

传统图像插值方法应用于密文域图像信息隐藏时会降低信息隐藏系统的安全性.为此利用随机分配插值权重的策略设计了一种密文图像随机插值方法.该方法首先生成大小为密文图像两倍的初始插值图像,对于插值图像的奇数行和奇数列像素,直接用密文图像的相应像素填充;对于其他位置的像素,先用伪随机函数生成随机值,再结合像素的具体位置来计算插值结果.实验结果表明,所提方法生成的密文图像的插值图像,其直方图近似均匀分布.对比结果显示该随机插值方法在安全性方面优于3种文献插值方法.     

结合保角变换和Zernike矩的稳健图像Hash

提出一种用于图像认证和篡改检测的稳健图像Hash方法. 根据密钥对图像进行伪随机分块,将图像块规格化为大小相等的正方形并进行保角变换,使各图像块映射为单位圆. 对各圆形图像区域计算修正的Zernike矩,连接所有Zernike矩的幅度和相位,基于密钥置乱得到所要求的图像Hash. 与直接对正方形内切圆计算Zernike矩 的方法相比,保角变换使图像块四角纳入Hash所表征的图像内容,因而有效改进了篡改检测性能. 图像分块使Hash具备篡改定位的能力. 实验表明该方法具有很低的碰撞概率和良好的感知稳健性,与其他方法相比,碰撞率和检错率较低.     

对旋转和平移鲁棒的序列图像拼接算法

受分辨率和视角范围的限制,普通的图像获取设备通常无法拍摄到较大场景的图
像,而图像拼接技术可对获取的若干幅小视角场景的图像进行配准和融合得到一幅宽视角的
全景图像. 为此,设计了一种序列图像拼接系统. 针对近似仅存在二维平移的待拼接图像,采
取平移鲁棒的实时序列图像拼接方案,以傅里叶变换的相位相关法为基础进行拼接. 针对待
拼接图像间同时存在旋转和平移的情况,采取了基于Harris特征点检测的旋转和平移鲁棒的
序列图像拼接方案. 实验结果表明,所设计的平移鲁棒序列图像拼接方案能够实时拼接近似存
在二维平移关系的序列图像,但无法处理旋转;而旋转和平移鲁棒的序列图像拼接方案可在
线下非实时地处理同时存在平移和旋转仿射变换的序列图像拼接.