遥感图像常用去噪方法

遥感图像在获取和传输的过程中,受各种噪声影响,使图像的边缘纹理等细节模糊,质量降低。为获得清晰的、高质量的遥感图像必须进行降噪预处理。该文就遥感图像去噪的邻域平均法、中值滤波法、维纳滤波法及小波变换法算法原理进行了研究和比较分析并进行了仿真实验。结果表明:对受不同噪声影响的遥感图像选择不同滤波算法均能取得较好的效果,但在噪声模型未知的情况下,小波去噪效果更佳。     

基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接

针对眼底图像对比度低、光照不均匀、视场局限及不同视场间存在几何畸变等特点,提出一种基于CUDA的眼底图像快速自动配准与拼接算法。该算法利用CUDA加快了各视场眼底图像同态滤波增强的速度及增强后各有效视场的SIFT特征提取与相互匹配的速度,并加快了结合透视变换模型的RANSAC算法进行的匹配点对提纯速度、周围视场与中央视场变换矩阵的计算速度,配准、融合后得到了眼底全景图像。实际的眼底照相机获取图像的自动配准与拼接表明,该算法可以快速、高精度地实现不同视场眼底图像的自动配准与拼接,算法速度是未采用CUDA的算法的10～30倍,精度达到像素级,具有很好的鲁棒性。     

基于改进Census变换的图像立体匹配算法研究

针对传统的 Census 区域匹配算法过分依赖窗口中心像素信息,导致算法受到噪声干扰时匹配精度降低的问题,提出一种基于改进 Census 变换的匹配算法.采用局部像素反差值为中心像素选择的评判标准,对传统的 Census 变换进行改进,增强了窗口像素信息的利用,提高了算法对像素值突变的适应性,使算法有更好的鲁棒性;代价聚合阶段采用引导图滤波算法并结合多尺度聚合模型,增强平坦区域像素间的区分度;采用 win-take-all 算法选取最优视差值,完成视差计算;采用区域投票策略和中值滤波算法完成视差精化.利用该改进算法对 Middlebury 平台提供的标准图像进行实验,实验结果表明该算法较传统Census 算法有较好的抗噪能力和立体匹配精度.     

一种综合小波变换的心电信号消噪算法

针对心电信号中混有的基线漂移、工频干扰、肌电干扰等噪声,比较了适于心电信号的4种基于小波变换的心电信号消噪算法,结合消噪后的信噪比和信号失真度,提出一种综合小波变换的心电信号消噪算法.该算法先使用小波分解法消除心电信号中的基线漂移,再利用模极大值法消除工频干扰、肌电干扰等噪声.并且运用该算法对MIT-BIH心律失常数据库中的含有多种噪声的心电数据进行了仿真与实验,结果表明噪声被有效地消除并且失真度较小,可满足临床分析与诊断对心电波形的要求.     

基于脉冲耦合神经网络模型的小波自适应斑点噪声滤除算法

分析了维纳滤波原理和脉冲耦合神经网络(PCNN)模型的特点,根据斑点噪声统计模型的特征,结合小波变换方法,提出了一种基于PCNN模型的小波自适应斑点噪声滤除算法(W-PCNN-WD)来改善超声图像质量.首先,对超声图像进行对数变换,使斑点噪声转换为加性噪声;对医学图像进行维纳滤波处理,计算其加性噪声的标准方差,并以此作为小波阈值.然后,利用小波变换对图像进行预处理,利用PCNN在小波域中对小波系数进行相应的修正.最后,进行小波逆变换和指数变换,获得滤除噪声的图像.结果表明:本文提出的滤波方法优于其他滤波方法,当噪声方差为0.01时,本文滤波算法获得的峰值信噪比(PSNR)比经Wiener滤波方法获得的高出9 dB.该滤波方法能在有效去除超声斑点噪声的基础上保留图像的边缘细节信息,极大地改善了图像的视觉质量.     

应用第二代Curvelet变换的遥感图像融合

提出了一种基于第二代Curvelet变换遥感图像融合算法。将具有高空间分辨力的Pan图像与Ms图像的待融合波段图像进行直方图匹配,并对直方图匹配后的Pan图像与待融合波段Ms图像分别进行Curvelet变换分解,得到各自的低频子带系数和各带通方向子带系数;采用一定的融合规则对Curvelet变换系数进行组合得到融合图像的Curvelet系数;最后对组合后的系数进行Curvelet重构得到该波段具有高空间分辨力的Ms图像。对IKONOS卫星遥感图像的仿真实验结果表明:与传统的基于亮度-色调-饱和度彩色空间变换融合算法相比,该算法使融合后的Ms图像整体光谱保持度提高了10.54％,而与传统的基于小波变换的图像融算法相比,其空间质量提高了0.81%~1.12%, 有效解决了基于亮度-色调-饱和度彩色空间变换融合算法中光谱失真严重和基于小波变换图像融合算法中空间质量较低的缺点,使得融合后的Ms图像在最大可能地保持原始Ms图像光谱特性的同时,显著提高了融合图像的空间质量。     

基于Contourlet变换遥感图像增强

摘要：提出一种基于Contourlet变换的空间域增强和变换域增强相结合的遥感图像增强算法。首先对原图像进行拉普拉斯塔式变换（LP）得到原图像的细节图像并将它和原图像线性相加实现空间域增强;然后对空间域增强后的图像进行Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,构造非线性增强函数对变换系数做增强处理实现变换域增强;最后对增强处理后的变换系数进行Contourlet反变换,实现最终的图像增强。试验结果表明：与应用于遥感图像传统增强算法相比,此算法可以得到更好的增强效果。     

Curvelet变换域图像融合算法

本文提出一种基于Curvelet变换域的局部区域能量匹配度的图像融合算法.该算法利用Curvelet变换多尺度和各向异性特征,可在保持图像稳定性的同时增强图像的细节信息,用于同一场景不同聚焦图像的数据融合可获得理想的结果.定量分析了在添加不同方差高斯噪声情况下利用小波和本文方法得到的融合图像对应原标准图像的峰值信噪比(PSNR).实验结果表明采用本文的图像融合算法在信息熵、结构相似度等方面均好于经典算法.     

用于磁瓦图像的改进的自适应中值滤波算法

为消除磁瓦图像中的脉冲噪声,提出一种改进的自适应中值滤波算法:该算法通过对小窗口内非噪声点的检测来决定是增大滤波窗口还是选择输出,尽可能地减小了滤波窗口,使得图像细节得到更好地保护;同时该算法对位于窗口中心的疑似噪声点进行二次判别,避免了将信号点误判为噪声点;然后将噪声点按改进的中值滤波输出,而信号点灰度保持不变。仿真实验结果表明,该算法能够有效地滤除磁瓦图像中不同水平的脉冲噪声,并较好地保留原始图像细节信息,较标准中值滤波及其它改进中值滤波算法有更优的滤波性能。     

畸变不变联合变换相关器目标识别技术研究

针对传统目标识别方法对目标图像的尺寸、方位敏感问题,采取最大平均相关高度功率谱滤波的方法,对联合变换功率谱面进行滤波,成功地实现并改进了原算法.通过大量计算机模拟和光学实验,证实了在光电混合实时联合变换相关器中应用改进的最大平均相关高度法可以解决存在旋转和大小变化的目标识别问题,使得相关峰的对比度明显增强,从而也提高了目标识别率.作为实例,给出复杂背景下地面目标汽车大小变化的实验结果,验证了该算法的可行性.     

基于快速视网膜局部特征的遥感图像目标识别

针对目前航天遥感图像信息复杂、数据量大,导致目标识别中特征检测准确度低、特征匹配识别时间长的问题,提出了一种基于差分加速分割角点检测算法(AGAST-Difference)和快速视网膜关键点描述算法(FREAK)相结合的目标识别方法。在特征检测阶段,建立AGAST-Difference特征检测算子,将尺度空间理论融合到加速分割角点检测算法(AGAST)中,生成具有强仿射不变性的特征点;再利用简化的FREAK采样模型描述局部特征,并构建二进制特征向量,通过计算向量间的汉明距离,完成特征匹配及目标的快速识别;最后选用美国Quick Bird卫星的遥感图片进行验证,实验结果表明,所提特征检测算子仿射不变性能较强,不仅提高了检测的可重复率,而且特征描述符区分性较强,平均匹配正确率提高了9.91%,识别用时仅为35 ms。该方法识别效率高、速度快,能够满足遥感图像实时识别的需求。     

一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法

研究提出了一种基于NSCT和SIFT的遥感图像配准算法,综合利用了NSCT在图像分解上的灵活性和SIFT算法在特征描述上的有效性来进行遥感图像配准.首先分别对参考图像和待配准图像用NSCT进行分解,然后把分解的低频图像作为SIFT算法的输入并得到匹配结果,并利用匹配结果求解模型参数,最后通过重采样和双线性插值完成两幅遥感图像的配准.实验结果表明,此算法在运算速度和匹配精度方面均比SIFT算法和SWT+SIFT算法优越.     

空间光学遥感器轨道外热流的模拟

通过热平衡试验,探索飞行器及其组件特别是关键光学组件受空间高真空和超低温环境作用的热效应规律、验证其热设计的正确性、修正热分析模型以及考核热控系统维持各组件和整个系统在规定工作温度范围内的能力,其中非常重要的一项任务在于采用合理的模拟方法和适宜的加热装置来模拟其轨道外热流的等效作用.针对其结构、表面特性、外热流分布的特点和热平衡试验的要求,叙述了一种轨道外热流的红外模拟方法和工程算法,着重提出了空间光学遥感器外露光学组件轨道外热流的模拟方法及其装置.借助计算机软件,在验证和修正的基础上,确定模拟装置的红外加热片的参数.研究结果提供了一种模拟飞行器组件、空间光学遥感器光学组件外热流的途径.     

遥感图像去云雾噪声的实现

为了去除相机拍摄的遥感图像中的云雾,提出了一种新的非局域均值算法来处理遥感图像序列中的云雾噪声。首先,根据遥感图像在云雾阴影下的梯度值的性质,得出了在云雾阴影下图像灰度值偏低而梯度值却变化不大的结论,从而在权重值的计算中耦合了梯度值信息。然后,利用序列图像的帧间冗余信息来计算新的权重值。最后,用新的权重值对图像进行恢复。用UltraCamD相机对在我国新疆地区和山西地区上空拍摄的两组遥感图像序列进行的实验表明:与传统的图像恢复算法相比,用提出的方法恢复图像可获得更好的图像质量;与原始图像相比,恢复后图像的峰值信噪比提高了9dB以上。实验结果表明,该算法可以在不知道云层运动方向和相机运动方向以及噪声模型的情况下有效地对薄云雾覆盖的遥感图像进行恢复。     

空间光学组件的动力学环境试验

动力学环境是空间光学遥感器及其组件研制中不可忽视的一个重要因素,因为它会对整机或组件造成结构性的破坏,所以在其研制的不同阶段须进行充分的动力学环境试验。空间光学系统是执行重要任务的子系统,在结构及其性能、工作精度要求、密封性、可靠性等方面均有比较特殊的要求。组件乃至系统不仅须经历动力学环境试验的严格考核,而且还须在此基础上通过其它相关试验做进一步的测试。针对空间光学组件及系统的特点和要求,对各种因素进行了综合研究并编制了各类组件的动力学环境试验大纲。同时,对试验中的控制、监测、试验夹具、安全等诸方面的技术实施做了分析和探讨。     

基于蜂群优化投影寻踪的高光谱小目标检测

为了进一步提高高光谱遥感图像小目标无监督检测方法的运算速度,并降低其虚警率,提出了一种基于改进蜂群优化投影寻踪与K最近邻的检测方法。首先,采用核主成分分析法对原始高光谱遥感图像进行降维;然后,提出以邻域像元联合定义峰度与偏度的方法,并将两者结合作为投影指标,再以改进后的蜂群算法作为寻优方法,使用投影寻踪从高光谱图像中逐层获取投影图像,再根据其直方图提取小目标;最后,利用线性判别分析进一步提取像元特征,并结合加权K最近邻方法对小目标的检测结果进行提纯。大量实验结果表明,与RX方法、独立分量分析法、混沌粒子群优化投影寻踪法相比,本文方法不但可以更精确地检测出高光谱遥感图像中的小目标,而且具有更快的运算速度。     

Classification Method Research to Remote Sensing Images

With rapid development of remote sensing technology,the resolution of remote sensing images is increasingly improved;then people can extract more useful data and information from these images.Thus,an important information extraction method from remote sensing images - image classification,becomes more and more important.Based on phenophase and band composition characteristics,this paper firstly discusses the important role of background parameters in remote sensing images classification;then based on geographical information system technology,the computerized automtic classification to high-medium-low-yield croplands in Dingxiang County of Shanxi Province in remote sensing images has been carried out by using compound layers classification method of multi-thematic information;compared the classification result to the visual interpretation results,the accuracy increases from 70% to above 90%.     

一种适合星上应用的遥感图像有损压缩算法

提出了一种高质量的遥感图像有损压缩算法,在分析了遥感图像经Daubechies双正交小波基D5/3整数小波变换后各子带小波系数统计特性和能量分布的基础上,引入了人类视觉特性,用它来控制算法中的量化方案.根据能量的大小确定不同子带对于目标识别的重要程度,选择不同的量化阈值和量化步长进行量化,并对量化后的数据采用固定比特平面编码.仿真实验表明,该算法对于不同内容和纹理的图像,在一定的压缩比下,均获得了PSNR(峰值信噪比)＞30dB的恢复图像,在不损失最低频信息的同时较好地保持了遥感图像中丰富的高频信息,实现了高质量的图像压缩,并且算法简便,快捷,所占用的存储容量小,易于硬件实现,适合于星上应用,减少了在遥感图像压缩中小目标的丢失.     

遥感影像在海洋特别保护区地理信息系统研发中的应用

海洋特别保护区具有位置偏僻、信息数据难以获取等特点,由于遥感影像是真实的航空像片和卫星像片,在海洋特别保护区地理信息系统中加入遥感影像数据可以客观地、真实地反映保护区基本状况.结合锦州大笔架山国家级海洋特别保护区地理信息系统,通过精确配准、二次开发等手段对遥感影像数据在系统中的应用以及遥感影像数据与矢量数据的融合方法和管理方法进行了研究.     

基于深度语义分割的多源遥感图像海面溢油监测

针对遥感图像海面溢油区域通常受到斑噪声以及强度不均等因素的影响,从而导致溢油区域监测效果较差的问题,本文引入了深度语义分割的方法,将深度卷积神经网络与全连接条件随机场相结合,形成端对端连接。以Resnet结构为基础,首先通过深度卷积神经网络对多源遥感图像粗分割并作为输入,然后经过改进的全连接条件随机场,利用高斯成对势和平均场近似定理,建立条件随机场形成递归神经网络作为输出。通过多源遥感图像对海面溢油区域进行监测,并利用可见光图像估计溢油区域面积。实验在所建立的多源遥感图像数据集上与其它先进模型进行对比,结果表明本文方法提高了溢油区域的分割精度以及精细细节程度,平均交并比为82.1%,监测效果具有明显地改善。