基于图像匹配的星载遥感影像自动几何精校正算法

提出了一种新的基于匹配技术的自动几何精校正算法,可以解决遥感影像人工几何纠正方法精度差、效率低等问题。该算法基于控制点图像片与待校正影像匹配实现控制点自动选取,然后进行异常匹配检测剔除匹配错误的控制点,保证控制点选择的精确性,并最后对遥感影像实施精校正。同时,根据以往研究成果,提出了一种更加快速、有效的多判据匹配算法。以遥感影像（光学/SAR）实例进行验证,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

基于实时地形校正的InSAR图像匹配算法

针对侧视雷达/可见光图像匹配制导系统中由于雷达图像地形畸变引起的误匹配问题,提出了一种基于干涉合成孔径雷达（InSAR）的实时地形校正图像匹配算法。该算法以侧视雷达成像几何构象为基础,利用InSAR获取的实时地形数据对获取的SAR景象数据进行实时几何校正,生成无畸变的SAR景象数据,然后利用校正后的SAR景象数据与提前安装的可见光基准数据进行基于去均值归一化互相关模板的图像匹配。实验结果表明,通过实时地形校正,该景象匹配算法在复杂地形区域的匹配概率和匹配精度都大大优于传统SAR景象匹配算法,有效地提高了SAR图像匹配制导技术的适用性。     

基于对数极坐标变换和仿射变换的目标识别定位方法

由于传统的模板相关匹配算法在目标图像发生较大旋转和放大时，定位结果可能会发生偏差，因此为了取得精度更高的目标识别结果，提出了一种基于对数极坐标变换粗匹配，结合仿射变换精匹配的目标图像识别定位方法，以用于在视场中自动搜索相对于模板图像有平移、旋转和尺度变化的目标图像。实验结果表明，该算法不仅定位精度高，而且相对于传统的模板匹配算法有更强的鲁棒性。     

边缘增强图像互相关模板匹配的并行架构

基于归一化互相关测度(NCC)的模板匹配已经在图像处理领域得到了广泛的应用。对图像进行边缘检测然后进行模板匹配,可充分利用图像的空间相关性,锐化模板匹配结果的相关峰,提高匹配的准确度,可以获得更高的定位精度。为了有效提高定位精度,考虑到导弹制导系统的算法实时性、体积以及为适应战场不同任务阶段采用不同匹配策略的灵活性要求,基于FPGA,通过结合Sobel边缘检测,进一步改进了提出的图像归一化互相关模板匹配高速并行实现架构。对边缘检测前后图像模板匹配的仿真比较结果表明,边缘检测处理可有效锐化相关峰;基于Altera的FPGA芯片EP2S90和开发软件Quartus Ⅱ 8.0的并行实现架构功能与时序仿真及在实际目标识别系统中的应用表明,这种方案可有效地提高系统的运算速度和定位精度,FPGA实现本身也进一步缩小了系统的体积。     

基于深度学习的风云四号卫星绿光通道构建方法

风云四号A星是中国第二代静止气象卫星的首发星，其上搭载的新一代静止轨道成像仪具有14个光谱通道，但该仪器未设置绿光通道，给RGB图像合成应用带来了一定困难，因此用其他光谱通道来构建绿光通道对提升成像仪观测的综合应用具有重要意义。提出了一种基于深度学习的光谱转换方法，通过建立光谱通道间的关系，实现对FY-4A/AGRI绿光通道的模拟。该方法考虑了FY-4A/AGRI的可见光通道特性，以AQUA/MODIS数据为光谱转换基准，首先建立FY-4A/AGRI与AQUA/MODIS可见光通道的光谱校正关系，将FY-4A/AGRI的可见光通道校准到AQUA/MODIS的基准上；其次，通过大量AQUA/MODIS数据的训练，基于深层感知器网络建立绿光通道与其他可见光通道的光谱转换模型；最后通过迁移学习将其应用到FY-4A/AGRI上。结果显示，通过模型构建的MODIS绿光通道反射率与实际的MODIS绿光通道反射率偏差在0.01以内，构建的FY-4A/AGRI绿光通道反射率与MODIS绿光通道实际反射率偏差在0.02以内。研究结果表明，该方法能很好地实现FY-4A/AGRI绿光通道的构建，为FY-4A...     

结合Zernike矩和模板具有RST不变性的DWT-HMM鲁棒水印算法

抵抗几何攻击是鲁棒水印研究的关键问题之一。为实现水印同步,提出了一种结合Zernike矩和小波域模板实现由粗到精几何同步的算法,即首先利用平移归一化图像的Zernike矩估计旋转和缩放参数,并用校正旋转和缩放后的图像和原图像之间的质心增量估计平移参数;然后基于粗略估计的参数,通过匹配小波域模板实现旋转、缩放和平移(RST)参数的精确识别和校正,该同步方法可以较大程度地降低搜索空间。水印嵌入和检测采用了小波域向量隐马尔可夫模型(DWT-HMM)。仿真结果表明,利用由粗到精的几何同步方法和基于HMM的水印算法能有效抵抗StirMark平台的多种单项攻击和联合攻击,算法具有较好的鲁棒性能。     

数字减影血管造影伪像自动校正的研究

本文针对数字减影造影(DSA)图像中由于造影剂的影响存在灰度差别的特点,提出模板匹配算法,成功地实现了DSA图像中的运动伪像和灰度伪像的校正。我们利用模板将存在显著灰度差异的DSA序列图像转换为可以利用古典匹配算法的序列图像,并且采用粗配与精配相结合,整个算法实现自动匹配,且匹配速度快,精度可达一个像素。实验结果表明,本算法对提高DSA成像质量有很大作用。     

一种抗几何畸变的景象匹配方法

在分析景象匹配实时图获取过程中几何畸变产生原因的基础上，利用弹上高度传感器和姿态角传感器获取的图像高度和姿态信息，实现了畸变实时图的几何校正，给出了校正实时图大小和偏移量的确定方法，结合匹配计算和匹配结果修正，提出了一种抗几何畸变的景象匹配方法。仿真实验结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于SIFT变换的水印图像几何失真校正算法

分析了目前数字水印抗几何攻击的实现方法,对SIFT进行了改进.提出了特征点筛选算法,以增强提取特征点的鲁棒性,然后基于攻击前后图像的SIFT特征点匹配技术获取匹配点对,并基于匹配点对的尺度特征和SIFT中心距之比获得尺度失真参数以实现尺度失真的恢复.同时基于匹配点对的SIFT中心角度差确定旋转失真参数,进而完成旋转校正.实验结果表明,该算法能够有效进行水印图像几何失真参数的估计与几何失真的校正.     

利用几何特征和小波变换实现图像的缩放匹配

通过对缩放图像几何信息的提取,利用B-spline函数的型值获取图像的缩放比例;同时,利用小波变换的性质简化了传统的模板匹配算法,最终实现了缩放图像的自动匹配．实验结果表明,文中方法具有较快的运算速度和较好的匹配精度,在图像几何信息较为明显时具有较好的实用价值．     

融合粒子滤波与蓝牙地标矫正的定位算法

由于智能手机中的传感器精度不高，导致行人航位推算（PDR）算法中的方向数据存在较大误差，且随着步数的积累，误差会不断增大。针对此问题提出利用粒子滤波算法，在每个粒子中设置方向属性，并添加方向角偏差，来矫正方向误差；同时，针对PDR算法中产生的漂移误差，采用iBeacon作为地标对该误差进行矫正，利用其信号强度值设置地标矫正条件，来判断行人是否进出地标，使iBeacon地标进行合理的矫正。实验结果表明，粒子滤波算法估计的位置，经过条件地标矫正后，定位精度与合理性均得到了进一步提高。     

FY-3气象卫星MERSI数据快速预处理的IDL实现

作为新型卫星数据源,FY\|3/MERSI(风云三号中分辨率光谱成像仪)影像的快速预处理方法与模块目前较少见。采用基于三角网的几何校正算法,根据研究区Shapefile文件和FY\|3/MERSI自带定位数据提取处理区域,实现对应区域全部20个通道几何校正,并利用后向映射重采样输出各通道图像纠正后像元点DN值,随后进行辐射定标、太阳高度角订正等预处理。该系列过程用IDL编写相关程序实现了用户界面化交互操作。运行结果表明:设计的算法流程占用内存小,计算速度快。对于一个面积约45万km²的区域,所有通道处理耗时仅450 s,且校正后影像质量和精度均较好。相较于相同区域借助ENVI软件下地理位置查找表法(GLT)仅实现单通道几何校正耗时超30 min,本文开发的模块大大提高了FY\|3/MERSI数据处理效率,为其在城市热环境、积雪等领域的应用做好准备工作。     

An automatic geometric precision correction system based on hierarchical registration for HJ-1 A/B CCD images

On 6 September 2008, two optical satellites, HJ-1 A and B (HJ-1 A/B), were successfully launched from China. However, the system geometric correction products of the HJ-1 A/B charge-coupled device (HJ-1 images) have low geometric precision and need to be corrected. The HJ-1 images have a large aspect angle, a wide swath width, and a large image size. Furthermore, the local geometric distortions are too complex in one scene. Given these characteristics of HJ-1 images, geometric correction is still a challenging work. This article proposes an automatic geometric precision correction system (GPCS) based on the automatic registration between HJ-1 images and Landsat Thematic Mapper images. First, the coarse image matching method based on geometric-restricted scale-invariant feature transform (SIFT) is used to determine the coarse global transformation between the HJ-1 image and the reference image. Second, inspired by the hierarchical method of non-rigid registration for medical images, a hierarchical image matching approach is proposed based on the combination of SIFT feature points and template matching. This approach decomposes a matching problem of a whole image into numerous matching problems of image blocks and can overcome the impact of local distortions in HJ-1 images. Hierarchical random sample consensus (RANSAC) based on digital elevation model (H-RANSAC) is used to remove incorrect control points. Third, an HJ-1 image is rectified using a triangulated irregular network. Finally, the automatic evaluation method based on automatic image matching between the corrected HJ-1 image and the reference image is adopted to evaluate the geometric precision. On the one hand, experiments on eight HJ-1 images demonstrate the efficiency and accuracy of the different steps of GPCS. On the other hand, experiments on 1000 HJ-1 images also demonstrated the robustness, accuracy, and suitability for batch processing.     

基于捷联惯导姿态的外测跟踪部位修正方法

为在外测数据处理中获取更高精度目标部位修正结果,解决已知目标几何尺寸难以精确修正的问题,提出采用捷联惯导系统姿态修正跟踪部位的方法.根据捷联惯导系统遥测四元数信息计算姿态旋转矩阵,利用外测处理中各个参照坐标系的相互关系,修正垂线偏差的影响,实现跟踪部位位置参数保精度修正.通过测试场景仿真计算,与常用速度矢量修正法进行比较、验证,结果表明姿态修正方法精确可行、结果正确,满足数据处理的精度要求和结果评定需要.     

机载AISA Eagle Ⅱ高光谱数据处理——以额济纳旗试验区为例

机载AISA EagleⅡ传感器为"黑河综合遥感联合试验(HiWATER)"额济纳旗试验区提供航空高光谱影像。介绍了高光谱原始数据的辐射定标、几何校正、大气校正等预处理过程。根据研究区地形差异以及数据使用目的的多样性,几何校正中可选择是否加高精度DEM产品,大气校正的选择策略可分为平坦地形无DEM的大气校正和起伏地形添加DEM大气校正。本试验数据采用加载高精度DEM的几何校正和平坦地形大气校正方法,经过预处理后的高光谱数据产品,其地理坐标与高分辨率的CCD影像对比,地理位置信息较为准确;与实测地物光谱对比,影像光谱能较好地体现地物光谱的特性,数据可用作定量遥感进一步的研究。     

基于ATCOR2模型的CBERS-02数据大气校正

根据CBERS-02与Landsat5传感器对应波段带宽设置的极度相似性和交叉定标原理,提出利用landsat5来辅助CBERS-02的大气校正。其方法为:通过逐像元回归,求解出CBERS\|02多光谱波段和TM5第1、2、3、4波段的回归系数,然后推导出CBERS\|02的辐射定标参数,最后在ERDAS中的ATCOR2模型中通过修改Landsat4_5的大气校正模块的有关参数,实现了在ATCOR2模块中对中巴资源二号卫星的大气校正。实验结果表明该方法具有现实可行性,校正后增强了影像对比度,提高了影像的清晰度,恢复了影像质量。     

Location estimation for indoor autonomous vehicle navigation by omni-directional vision using circular landmarks on ceilings

A novel approach to location estimation by omni-directional vision for autonomous vehicle navigation in indoor environments using circular landmark information is proposed. A circular-shaped landmark is attached on a ceiling and an omni-directional camera is equipped on a vehicle to take upward-looking omni-directional images of the landmark. This way of image taking reduces possible landmark shape occlusion and image noise creation, which come from the existence of nearby objects or humans surrounding the vehicle. It is shown that the perspective shape of the circular landmark in the omni-directional image may be approximated by an ellipse by analytic formulas with good shape-fitting effect and fast computation speed. The parameters of the ellipse are then used for estimating the location of the vehicle with good precision for navigation guidance. Both simulated and real images were tested and good experimental results confirm the feasibility of the proposed approach.     

DPENet：轻量化文档姿态估计网络

现有的用于矫正透视倾斜变形文档的深度学习模型存在空间泛化性差、模型参数量大、推理速度慢等问题。从姿态估计的角度出发,提出一种轻量化文档姿态估计网络DPENet（lightweight document pose estimation network）,以优化上述问题。将文档图像中的单一文档视为一个姿态估计对象,将文档的四个角点视为文档对象的四个姿态估计点,采用兼具全连接回归与高斯热图回归优点的DSNT（differentiable spatial to numerical transform）模块实现文档图像角点的高精度定位,并通过透视变换处理实现透视变形文档图像的高精度矫正。DPENet采用轻量化设计,以面向移动端的MobileNet V2为主干网络,模型体量只有10.6?MB。在SmartDoc-QA（仅取148张文档图像）数据集上与现有的三种主流网络进行了对比实验,实验结果表明,DPENet的矫正成功率（96.6%）和平均位移误差（mean displacement error,MDE）（1.28个像素）均优于其他三种网络,同时其平均矫正速度也有良好的表现。在保持轻量化和速度快的条件下,DPENet网络具有更高的变形文档矫正成功率和矫正精度。     

FFT和Hough变换在织物纹理方向检测上的应用

针对人工测量织物纹理方向的方法存在自动化程度低、精度不高的缺点,提出基于快速傅里叶变换和Hough变换的自动检测和识别织物经向、纬向、斜纹斜向的方法。对织物图像进行二值化处理,对二值化后的织物图像进行快速傅里叶变换得到功率谱图,对功率谱图的二值图像进行Hough变换,从而检测出织物纹理方向。通过对同一试样的不同放置方式进行测试,证明该方法对织物放置方式无特殊要求,仅需确保试样平摊在光滑台面上不受任何张力;将该方法与人工测试结果作对比,证明该方法具有高精度、高自动化的优点。     

基于几何变换特征集的水印图像失真校正算法

提出了一种基于几何变换特征集的水印图像几何失真校正算法,采用水印图像攻击前与攻击后的几何变化特征集对水印图像几何失真进行失真校正,算法不但可以校正水印图像的旋转失真和缩放失真,还可校正联合失真。实验证明,算法性能稳定、校正精度高、可以有效地校正大强度几何失真。