联合空-谱信息的高光谱图像噪声估计

在纹理丰富的高光谱图像中获得精确的噪声估计,是噪声估计任务中的难点。本文基于高光谱图像的空间规律性和光谱相关性,提出一种基于超像素分割的光谱去相关法。同质区域划分是许多噪声估计方法的关键步骤,精确的同质区域划分能有效提高噪声估计精度。为此,将简单线性迭代聚类算法（Simple linear iterative clustering algorithm,SLIC）与光谱-空间相似性结合,划分高光谱图像为局部结构相似的图像块,以保持同质特征;为了提高光谱间的区分能力,将光谱信息散度和光谱角联合作为光谱距离;结合多元线性回归在同质区域内去除光谱相关性,在获得的残差图上估计噪声水平。对不同地物复杂程度的模拟图像,添加不同程度的噪声,通过与多种方法比较,验证了本文方法的有效性和稳定性。最后,本文方法成功应用于Urban数据的噪声水平估计,准确识别出受噪声严重污染的波段。     

基于无人机航拍图像快速拼接方法的研究

无人机航拍图像拼接已经针对无人机航拍图像特征不明显、拼接速度较慢等问题,提出了一种基于无人机POS系统数据的快速拼接方法.针对无人机POS系统会受到地理环境、风速等影响以及无人机POS数据的精度较低等问题,引入光束区域网平差方法建立优化参数方程,对优化后的数据进行一系列的坐标变换计算出影像的四个角点的地理坐标,以第一张影像地理坐标为基准,进行航拍图像的快速拼接.拼接结果与基于SURF图像拼接算法进行对比,算法在拼接的速率比基于SURF算法更高.