嫦娥四号着陆点原位高光谱的太空风化研究

月球表面没有大气层的保护，岩石矿物长期在太空风化的作用下，逐渐演化为月壤。太空风化过程是月壤产生、成熟的过程，由于物质形态结构的改变，导致月表光谱特征产生变化。因而，作为风化产物的月壤的光谱特性，包含了月表的太空风化信息。月壤成熟度，是描述太空风化程度的重要指标，利用高光谱遥感数据进行亚微观铁（SMFe）的反演进而获取月壤成熟度，是目前研究月表太空风化的主要手段。原位探测数据，由于没有受到其他因素的干扰，获得的反演结果相对更加准确、可靠。我国嫦娥四号(CE-4)玉兔二号巡视器搭载了能直接获取月表原位高光谱数据（450~2395 nm）的科学载荷红外成像光谱仪，为研究月表的太空风化提供了很好的机会。选取了CE-4卫星着陆器登陆点附近的两处光谱数据，采用Hapke模型和光谱角匹配法对CE-4卫星登陆点附近月壤的SMFe进行了反演。根据Morris模型和FeO含量进一步反演CE-4卫星登陆点附近月壤的成熟度。结果表明，该处月壤成熟度为11.5，较大概率为不成熟月壤。     

一种基于优先搜索方向的边界跟踪算法

图像处理尤其是区域分析中,区域的边界是非常重要的信息。提出了一种基于优先搜索方向的边界跟踪方法。该方法是以区域为基本操作单元,以当前边界点和上一边界点所确定的方向的外法线方向为起始搜索方向,顺时针方向搜索下一个边界点,当下一个边界点与该区域第一个边界点重合时,该区域搜索完毕,并开始对下一个区域进行跟踪。利用这种方法跟踪出来的区域边界,不但能够很好的满足对边界一个像素的宽度、同一个区域的边界连通封闭、准确定位在区域外围轮廓上的要求,而且能够完整准确地保持目标区域外边界的自身原貌和特点,以及内、外边界彼此独立,可独立成图用。由于这种算法在跟踪过程中充分考虑已知边界点对后续边界点的影响,使得边界点保持了良好的相关关系,可以根据实际应用的要求,在跟踪过程中直接实现边界的矢量化。     

基于SIFT特征的图像自动拼接

介绍一种基于SIFT特征的图像拼接方法.它首先使用SIFT算法提取特征点及其描述符,然后分别为两幅待拼接图的特征描述符建立K-d树,并通过K-d树查找和确定初始匹配点对.接下来介绍和使用新提出的一种利用投影变换前后的相对位置关系实现匹配对精炼的方法.接着在匹配点对中选择包围区域最大的4对点,用以计算交换矩阵,最终得到拼接图像.实验结果证明,该方法有效.     

基于图像结构信息的城市房屋震害特征自动提取技术

由于常规边界检测算法难以完全满足城市房屋震害特征提取的需求，本研究提出了一种基于最优方法的边界跟踪方法，并利用ENVI IDL二次开发语言实现了基于区域结构和纹理统计特性相结合的损坏房屋自动识别算法。最后以1976年我国唐山地震的黑白航空影像为例，进行倒塌房屋的自动识别，得到了较为满意的结果。结果表明，利用本所提出的震害建筑自动识别方法，在提取震害房屋信息方面是有效的，其结果与目视结果大体一致。在完全倒塌的试验区，震害房屋的识别结果与目视解译的结果几乎完全一致，符合程度在99％左右；在其部分倒塌区，自动识别的结果与目视解译的结果符合程度也达到了89％。在这项自动识别理论中，由于采用了基于区域的图像处理与分析技术，所以保持了房屋建筑最基本的特性——区域特征，完全不同于基于光谱特征的震害房星识别技术。故而可以得到较好的自动识别结果。     

基于1:25万地形的两通与三通差分干涉处理对比分析

以1997年11月8日发生Ms7.6级地震的我国西藏玛尼地区为例,利用覆盖该区的两景震前TandemERSSAR影像和一景震后的ERSSAR影像及我国1：25万地形数据,分别进行三通和两通模式下的干涉处理。经对比分析两种处理得知：两种模式下的同震形变场在条纹的整体分布上是一致的,在断层附近吻合较好,随着距断层的垂直距离拉大,残余地形对干涉条纹的形成起了主要作用,两种条纹间的差异也逐渐增大。结果说明：基于当前ERS卫星分辨率和没有特殊要求的情况下,我国的1：25万地形数据可以用作两通差分干涉模式下的外部DEM数据,所得结果在整体上与三通干涉结果基本一致。     

基于1∶25万地形的两通与三通差分干涉处理对比分析

:以 1997年 11月 8日发生 Ms7.6级地震的我国西藏玛尼地区为例 ,利用覆盖该区的两景震前 Tandem ERS SAR影像和一景震后的 ERS SAR影像及我国 1∶ 2 5万地形数据 ,分别进行三通和两通模式下的干涉处理。经对比分析两种处理结果得知 :两种模式下的同震形变场在条纹的整体分布上是一致的 ,在断层附近吻合较好 ,随着距断层的垂直距离拉大 ,残余地形对干涉条纹的形成起了主要作用 ,两种条纹间的差异也逐渐增大。结果说明 :基于当前 ERS卫星分辨率和没有特殊要求的情况下 ,我国的 1∶ 2 5万地形数据可以用作两通差分干涉模式下的外部 DEM数据 ,所得结果在整体上与三通干涉结果基本一致     

适用于任意复杂区域的全自动填充方法

针对图像分析中区域填充算法的自动化和通用性要求,对种子填充算法进行改进,提出了反向注入式种子填充算法。与常规的区域填充算法相比,该算法的特点是包括初始种子点在内的所有填充区域均完全由计算机自主、高效地处理,实现了任意复杂区域填充的普遍适用性,解决了扫描线算法和种子填充算法的不足。该算法能一次完成包含多个区域的填充问题,在处理多而密集区域的填充问题上具有很高的效率。     

L—M算法在变换矩阵计算中的应用

基于特征的图像拼接是最受关注的一类拼接方法,它分为特征提取、特征匹配、变换矩阵的计算和图像融合4步。如何利用获得的多对特征点来计算较高精度的变换矩阵是图像拼接中的重要问题。介绍L-M(Levenberg-Mar-quardt,利弗博格-马夸特)算法,并将L-M算法运用于获得较高精度的变换矩阵的计算中。另外,对于应用该算法的过程中出现的矩阵元素过大而无法求逆的问题,也给出了解决的办法。实验结果证明,该方法实用可行,能有效提高拼接质量。