一种多光谱图像和全色图像融合算法

文章提出了一种新的基于独立成分分析的多光谱图像和全色图像的融合算法:对于两幅图像的重叠区域,使用独立成分分析去除遥感图像中高阶数据冗余问题,通过独立成分分析使得所分离的各个分量进行叠加从而得到最终的融合结果,从而提高了融合后图像的信息量和信噪比,同时使融合图像兼具全色图像的高分辨率和多光谱图像中特有的对目标某些独特特征的精细描述,使融合图像包含更丰富更有效的信息.  

军用红外成像系统新概念新体制的发展

近年来,新的军事需求对军用红外成像系统提出了持久性监视、大范围覆盖、对目标区高分辨率成像、快速检测出目标事件等多项挑战,为了满足这些要求,军用红外成像系统的新概念、新体制研究成为热点.重点介绍了近年来在军用红外成像系统的新概念、新体制研究方面的新进展,并概述了压缩感知理论在新概念红外成像系统领域的应用情况,及用于新概念红外成像系统的微光机电系统和智能化红外焦平面阵列的发展.  

基于水平集方法的多源遥感数据融合及城区道路提取

该文发展了一种将多光谱遥感图像和雷达遥感图像进行特征融合,实现城区道路半自动提取的方法.通过水平集(Level Set,LS)快速行进(Fast Marching,FM)算法中的速度函数,将道路在多光谱图像中的光谱和纹理特征与其在雷达图像中后向散射和空间自相关尺度相结合.雷达图像中的道路信息弥补了多光谱图像中城市道路受高大建筑物、植被等地物阴影的覆盖而使图像容易断裂的缺点,而多光谱图像的道路信息则有助于降低雷达图像中噪声的干扰以及线性水体与道路的混淆.该文方法分别用于上海市不同区域、不同分辨率、不同极化方式的卫星遥感雷达图像(ERS-2,Radarsat-1 SAR)与陆地卫星多光谱图像(Landsat ETM )的融合,进行道路信息的提取,取得了较好的效果.  

离散小波变换域非负张量分解的高光谱遥感图像压缩

该文提出一种基于非负张量分解的高光谱图像压缩算法.首先将高光谱图像的每个谱段进行2维离散5/3小波变换,消除高光谱图像的空间冗余.然后将所有谱段的每级小波变换的4个小波子带看作为4个张量.对每个小波子带张量采用改进HALS(Hierarchical Alternating Least Squares)算法进行非负分解,来消除光谱冗余和空间残余冗余,同时保护了光谱信息.最后,将分解的因子矩阵进行熵编码.实验结果表明,该文提出的压缩算法具有良好压缩性能,在压缩比32:1～4:1范围内,平均信噪比高于40 dB,与传统高光谱图像压缩算法比较,平均峰值信噪比提高了1.499 dB.有效地提高了高光谱图像压缩算法的压缩性能和保护了光谱信息.  

基于多光谱成像选取四季豆叶片的特征波段

在400~720nm波段范围,基于液晶可调谐滤波器(LCTF)和CMOS相机组合的多光谱成像系统,以四季豆叶片为研究对象每隔5 nm进行成像。根据图像亮度信息法和波段指数法的相关原理,首先分别计算得到各波段四季豆叶片的波段指数值和可识别度;然后对四季豆叶片的波段指数值和可识别度进行排序,综合图像的灰度离散、亮度信息丰富和波段的相关性小等特点,得出545、630、645、720、650和570 nm波段有较大的波段指数值和较好的识别度;最后根据最小欧氏距离法和光谱角度匹配法分别对四季豆叶片的特征波段的分类精度予以计算,两种方法的分类精度分别为100.00%和83.33%,得出选取的特征波段对四季豆叶片具有较好的分类精度。因此,545、630、645、720、650和570 nm波段可作为四季豆叶片的特征波段。  

一种高精度的图像匹配算法

为了解决光谱恢复对图像匹配高精度的问题，提出了一种高精度图像匹配算法——利用光流确定图像的运动场对图像进行匹配。该算法克服了传统的基于灰度匹配方法受图像插值精度影响的缺陷以及运算速度和精度的局限性。与基于MAD块匹配算法和归一化相关系数块匹配算法进行比较，该算法实现了图像序列高精度匹配，而且硬件实现简单，计算复杂度较低。  

一种用于光谱图像的基于邻域背景检测的矢量滤波器

提出了一种通用性强的非线性矢量数字滤波器———基于邻域背景统计的矢量滤波器,该滤波器既可用于光谱图像又可用于灰度图像,具有腐蚀小面积奇异像元的作用,可以消除图像噪声和光谱散点,同时保持原有的光谱信息不变,此外还对图像边缘有一定的锐化作用.文章设计了该滤波器的一种简化实现算法,并给出了航空高光谱图像和彩色图像的处理实例,实验结果显示该滤波器滤波效果良好,对光谱图像的噪声消除和边缘检测都有很大帮助.  

基于均匀网格编码量化的超光谱图像自适应压缩

提出一种基于小波系数分类的超光谱图像压缩方法．算法首先将各波段小波分解并将所得子带划分成子块，而后根据子块活动性将其分类．在分类基础上，使用预测差分技术去除谱间冗余，此过程中分别求取各子类的预测系数以反映子带的局部相关性，而后利用均匀网格编码量化方法来量化残差系数序列，最后使用自适应算术编码对量化码字进行熵编码，为使编码器能在所有系数序列中最优地分配比特，本文提出一个基于序列统计特性和网格编码量化器率-失真特性的比特分配算法，实验证明该方法能高效地压缩超光谱图像，表现出优异的压缩性能。  

AOTF偏振光谱成像数据采集系统设计

偏振超光谱成像技术是一个新兴的交叉技术领域,探索该技术在航天、民用等领域的应用已经成为国内外的重点研究课题,特别是基于声光可调谐滤波器(AOTF)的光谱成像仪,与传统仪器相比,在工作机制和仪器设计上都有着众多的优点。通过研究AOTF的工作原理,分析实验中AOTF偏振光谱成像仪的工作过程,制定了相应的数据采集系统设计方案,并且详细论述了系统基于LabVIEW平台的设计流程,同时给出了各模块的LabVIEW程序设计框图。经过实测实验对系统的功能进行了验证,结果表明:系统能够高效可靠地完成对图像数据的采集与相应仪器的控制,具有一定的研究价值和实用价值。  

基于位平面的嵌入式超光谱图像压缩系统

针对超光谱图像压缩系统实时性差的缺点,提出一种基于位平面的嵌入式超光谱图像压缩系统。对高位位平面首先采用DPCM去相关,然后再进行游程编码,对低位位平面首先采用四叉数分割,然后再进行LZW编码,最后混合码流进行数据输出。结合实际应用,以高性能DSP芯片TMS320C6455作为中央处理器,结合现场可编程门阵列FPGA构成外围电路逻辑控制,搭建了嵌入式高速图像压缩处理平台。基于该平台用真实图像验证了文中提出的算法,实验结果表明,该系统在保持较高重建精度的同时,有效降低了算法运行量,减少了算法运行时间,能够满足工程项目的要求。