一种基于变分的红外和微光遥感图像融合模型

为了充分利用红外和微光遥感图像中的互补信息,使其便于目视解译,提出了 一种基于变分的图像融合方法。该变分模型定义了细节注入项和结构保真项,在保持红外和微光图像 光谱特性的同时,还改进了融合图像的空间细节和结构特性;引入了正则化能量项,保证了泛函最优解 的平滑性。基于梯度下降流,通过数值迭代获得了融合图像。实验结果表明,该模型能够获取兼具 丰富细节信息和光谱信息的融合图像。与Laplacian金字塔分解方法和多孔小波方法相比,本文 方法具有更佳的融合性能。     

基于矩匹配和变分方法的MODIS条带去除模型

针对MODIS影像条带噪声的特点,提出了一种结合矩匹配和变分方法的条带去除模型。首先采用矩匹配方法去除多行和宽行条带噪声,然后基于改进的条带检测方法定位矩匹配后的残余条带,最后基于变分条带去除模型,使用Split Bregman迭代求解以去除条带。实验结果表明,该方法能够有效地去除MODIS影像中的条带噪声,并能有效地保持图像中的细节信息。与直方图匹配、矩匹配、低通滤波及单向变分去条带算法相比,本文模型取得了更为理想的去噪效果。     

基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法

针对星载合成孔径雷达 (Synthetic aperture radar, SAR) 图像信噪比低、建筑物目标几何变形大以及周围背景复杂的特点, 本文提出了一种基于能量最小化的星载SAR图像建筑物分割方法.基于星载SAR图像数据构造条件概率能量项, 推动变形曲线向建筑物目标边界演化; 在能量泛函模型中定义长度能量项以保证变形曲线的平滑; 在水平集方法获取的SAR图像初始分割结果的基础上, 以高分辨率光学遥感影像中建筑物目标的轮廓作为先验信息, 构造先验形状能量项约束曲线在第二阶段的演化, 最终实现SAR图像建筑物的分割.实验结果表明, 该方法显著提高了建筑物目标轮廓的分割精度.     

结合暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强

目的 在遥感应用如目视解译等任务中,需要提高遥感影像的视觉质量,为此提出一种基于暗通道原理和双边滤波的遥感图像增强算法。方法 由于暗通道模型的softmatting过程计算复杂性高,故使用双边滤波估计大气光幕,进而获得优化透射图,代替He算法中softmatting过程,提高了计算效率。针对将暗通道原理应用于遥感图像增强时所产生的色彩失真现象,提出透射图的改进算法,提高景深图像的取值,同时约束其最大值不大于1。最后,基于景深图像和暗通道原理获得增强后的遥感图像。结果 实验结果表明,本文算法能够有效地增加图像的对比度。与基于双边滤波单尺度Retinex图像增强、四尺度Retinex增强、直方图均衡化及MSRCR增强的结果进行了比较,实验结果验证了算法的有效性。结论 本文模型能够使处理后的遥感图像更符合视觉特性,以便于目视解译与分析。该算法适用于遥感图像的可视化增强。     

基于矩匹配和变分法的MODIS条带去除模型

针对中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)影像条带噪声的特点,提出了一种结合矩匹配和变分法的条带去除模型。首先采用矩匹配方法去除多行和宽行条带噪声;然后,基于改进的条带检测方法定位矩匹配后的残余条带;最后,基于变分条带去除模型,使用Split Bregman迭代求解以去除条带。实验结果表明,该方法能够有效地去除MODIS影像中的条带噪声,并能有效地保持图像中的细节信息。与直方图匹配、矩匹配、低通滤波及单向变分去条带算法相比,本文模型的去噪效果更理想。