互信息匹配的半朴素贝叶斯分类器

由于作为朴素贝叶斯分类器的主要特征的条件独立性假设条件过强且在不同数据集上表现出的差异,所以独立性假设成为众多改进算法的切入点。但也有研究指出不满足该假设并没有对分类器造成预想的影响。从降低后验概率的估计误差入手提出一种条件熵匹配的半朴素贝叶斯分类器。实验证明,该方法能有效提高朴素贝叶斯分类器的性能。     

不同分辨率线阵卫星影像联合区域网平差

不同影像联合区域网平差可以提高影像利用率与应急几何处理效率,以达到利用少量控制点对影像进行定位的目的,该文以严格成像模型为基础,将姿轨系统误差描述为时间的二次多项式,通过引入带权虚拟观测值改善法方程状态来克服定向参数之间的相关性,并给出各类观测值的定权方法,推导出区域网平差模型,并对不同分辨率影像进行联合区域网平差。结果表明:控制点个数并非越多越好,对本实验区域而言,采用SPOT-5影像进行几何定位,周边布设4个控制点即可消除大部分系统误差;影像分辨率影响像点坐标量测精度,不同分辨率影像联合平差时可以通过权值设定及增加影像重叠度方法改善几何定位精度。     

月球卫星CE-1三线阵影像数据的解算试验

利用"嫦娥一号"卫星上搭载的CCD立体相机获取的月面三线阵影像数据,再配合激光高度计(LAM)数据,经过摄影测量解算可以制作月面数字高程模型(DEM)和数字正射影像图(DOM)。本文采用两种方法对月球卫星CE-1三线阵影像数据进行了月面点坐标的解算试验,方法一是根据测控给出的外方位元素直接解算,方法二是对影像上提取的像点进行区域网平差解算,根据两种方法的解算结果,比较了各方法的精度,达到了预期目的。     

主成分估计用于解算卫星线阵CCD影像外方位元素

在航天摄影测量卫星线阵CCD影像的外方位元素解算中,经常产生严重的病态性问题,如果采用最小二乘原理解算,其解明显偏离真值,甚至无法求得外方位元素,在分析以往解决办法的基础上,引入主成分估计来解算,并根据外方位元素解算问题的实际,提出了确定主成分估计中偏参数的3种方法,实验证明该方法稳定、有效。
     

根据灰度值信息自适应窗口的半全局匹配

目的 立体匹配算法是立体视觉研究的关键点,算法的匹配精度和速度直接影响3维重建的效果。对于传统立体匹配算法来说,弱纹理区域、视差深度不连续区域和被遮挡区域的匹配精度依旧不理想,为此选择具有全局匹配算法和局部匹配算法部分优点、性能介于两种算法之间、且鲁棒性强的半全局立体匹配算法作为研究内容,提出自适应窗口与半全局立体匹配算法相结合的改进方向。方法 以通过AD（absolute difference）算法求匹配代价的半全局立体匹配算法为基础,首先改变算法匹配代价的计算方式,研究窗口大小对算法性能的影响,然后加入自适应窗口算法,研究自适应窗口对算法性能的影响,最后对改进算法进行算法性能评价与比较。结果 实验结果表明,匹配窗口的选择能够影响匹配算法性能、提高算法的适用范围,自适应窗口的加入能够提高算法匹配精度特别是深度不连续区域的匹配精度,并有效降低算法运行时间,对Cones测试图像集,改进的算法较改进前误匹配率在3个测试区域平均减少2.29%;对于所有测试图像集,算法运行时间较加入自适应窗口前平均减少28.5%。结论 加入自适应窗口的半全局立体匹配算法具有更优的算法性能,能够根据应用场景调节算法匹配精度和匹配速度。     

一种QuickBird卫星遥感影像的阴影重建方法

从理论上研究了遥感图像阴影产生的过程,得到了同一象素点在无阴影与有阴影时灰度值的定量关系。将分别采用直方图匹配法、线性相关修正法和Gamma 修正法得到的同一QuickBird影像阴影区图像重建结果进行对比,选择影像重建最适合的方法。再通过阴影边界区处理和图像平滑技术,提高图像平滑过渡特性。实验结果表明了该方法的有效性。     

一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

提出一种基于虚拟交点的高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。具体流程包括:(1)初始获取同名点,建立影像局部粗匹配模型;(2)利用同名点构建同名虚拟直线,通过同名虚拟直线形成同名虚拟交点集,并采用局部粗匹配模型进行约束;(3)对候选点集进行特征描述;(4)对特征点利用最小欧式距离准则提取初始同名点;(5)采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。实验结果表明了本文通过虚拟交点提取同名点的算法,获取了更好的匹配效率和精度。     

特征融合的双目半全局匹配算法及其并行加速实现

目的 在微小飞行器系统中,如何实时获取场景信息是实现自主避障及导航的关键问题。本文提出了一种融合中心平均Census特征与绝对误差（AD）特征、基于纹理优化的半全局立体匹配算法（ADCC-TSGM）,并利用统一计算设备架构 （CUDA）进行并行加速。方法 使用沿极线方向的一维差分计算纹理信息,使用中心平均Census特征及AD特征进行代价计算,通过纹理优化的SGM算法聚合代价并获得初始视差图;然后,通过左右一致性检验检查剔除粗略视差图中的不稳定点和遮挡点,使用线性插值和中值滤波对视差图中的空洞进行填充;最后,利用GPU特性,对立体匹配中的代价计算、半全局匹配 （SGM）计算、视差计算等步骤使用共享内存、单指令多数据流 （SIMD）及混合流水线进行优化以提高运行速度。结果 在Quarter Video Graphics Array （QVGA）分辨率的middlebury双目图像测试集中,本文提出的ADCC-TSGM算法总坏点率较Semi-Global Block Matching （SGBM）算法降低36.1%,较SGM算法降低28.3%;平均错误率较SGBM算法降低44.5%,较SGM算法降低49.9%。GPU加速实验基于NVIDIA Jetson TK1嵌入式计算平台,在双目匹配性能不变的情况下,通过使用CUDA并行加速,可获得117倍以上加速比,即使相较于已进行SIMD及多核并行优化的SGBM,运行时间也减少了85%。在QVGA分辨率下,GPU加速后的运行帧率可达31.8 帧/s。结论 本文算法及其CUDA加速可为嵌入式平台提供一种实时获取高质量深度信息的有效途径,可作为微小飞行器、小型机器人等设备进行环境感知、视觉定位、地图构建的基础步骤。     

一种可靠的高分辨率光学卫星遥感影像匹配方法

提出一种基于虚拟交点的高分辨率光学卫星遥感影像自动匹配方法。具体流程包括：（1）初始获取同名点,建立影像局部粗匹配模型;（2）利用同名点构建同名虚拟直线,通过同名虚拟直线形成同名虚拟交点集,并采用局部粗匹配模型进行约束;（3）对候选点集进行特征描述;（4）对特征点利用最小欧式距离准则提取初始同名点;（5）采用RANSAC算法和多项式拟合迭代法剔除误匹配点以获取最终的匹配结果。实验结果表明了本文通过虚拟交点提取同名点的算法,获取了更好的匹配效率和精度。     

多重约束下的近景影像线特征匹配方法

目的 针对影像匹配时提取特征线断裂而影响匹配结果及可靠性的问题,提出多重约束条件下的近景影像线特征匹配方法。方法 首先,采用SIFT算法获取同名点,并使用RANSAC算法进行优化,通过同名点计算仿射变换矩阵;建立格网点,利用仿射变换、Harris兴趣值及最小二乘法提高密集匹配结果的精度;其次,采取Freeman链码优先级算法提取直线,根据搜索区域内密集匹配点与直线位置关系完成特征线的初始匹配;最后通过线段重合度对初始匹配结果进行优化,并利用核线约束确定同名直线端点。结果 选取存在旋转、尺度、遮挡的近景影像进行线特征匹配实验,结果表明,与其他直线匹配方法相比,本文方法不仅在直线匹配成功数目上约为经典算法的1.07~4.1倍,而且直线匹配正确率也提升0.6%~53.3%,具有较好的准确性和鲁棒性。结论 通过多重约束有效地减小了立体影像中线特征匹配时的搜索范围,提高了直线匹配速率,且该方法适用于不同类型几何变化下的近景影像数据,并能较好地改善直线断裂及遮挡问题。     

基于全局特征点匹配的全局定位方法

针对传统全局定位方法存在对传感器要求多、计算量大的问题,提出了一种基于全局特征点匹配的移动机器人定位方法。该方法采用普通2D雷达作为传感器,在机器人建立全局地图的过程中同步地提取全局特征点,在全局定位算法中,通过建立局部地图和提取局部地图特征点,实时将局部地图特征点和全局地图特征点进行匹配后求解全局位姿。在两个数据集上的测试,结果优于蒙特卡罗自适应定位（adaptive Monte Carlo localization,AMCL）和Cartographer的全局定位效果,运算速度更快。结果表明,与已有的方法相比,该全局定位方法能够更快地完成全局定位和有效减少计算资源的消耗。     

实时的改进互信息匹配及其GPU实现

为提高模板匹配的速度和精度,提出了一种基于GPU实现的改进的实时互信息配准方法。为了算法不至于太复杂而不能在GPU下运行,使GPU临时变量减少到4个,然后利用GPU逐像素计算模板和焊缝图像的互信息。将所提算法应用到焊缝跟踪系统中,通过GPU来执行简化后的互信息计算,实验表明,所提出的算法可以完成每秒约30帧的图像焊缝跟踪。     

基于相对PMUT线阵的乳腺超声断层重建算法研究

依据已设计的乳腺超声CT系统中超声换能器配置方案的特征,提出了一种基于相对压电微机械超声换能器 (PUMT)线阵的乳腺超声断层重建算法。以等距扇形束为基础,制定空间复合重建测试方案。在此基础上,详细推导沿直线轨迹运动的重建算法公式,利用MATLAB建立数值乳腺模型,并对不同重建方案下的图像进行仿真及量化分析。结果表明,将B型超声图像作为先验信息的图像融合测试方案下的重建图像,能够较好的重建脂肪、腺体、肿块、纤维瘤、癌症和钙化点等组织类型的数量、位置、大小和形态。在ROI区域内的PSNR为144.89、RMSE为0.0608,有效地改善了在有限角度下超声断层成像受到沿深度方向的伪像困扰,提高了图像重建性能。     

基于匹配约束的多项式拟合SPOT核线影像研究

从SPOT影像的几何特性出发，分析了当前SPOT影像解析中基于多项式拟合的SPOT影像近似核线影像生成算法的缺陷以及该方法的误差源，并在此基础上提出了一种考虑地形起伏的具有匹配约束条件的多项式拟合近似核线生成算法。实验证明，该算法能对地形起伏进行有效的补偿，提高了利用SPOT核线影像进行影像相关匹配的匹配点数和精度。     

基于色匹配函数的卫星影像真彩色合成研究北大核心CSCD

色匹配函数通过构建地物反射光的光谱分布与颜色三刺激值的关系可将任意波段的信息映射到三原色基准值上,经过色彩空间的转换后重建多光谱遥感影像。针对大多数多光谱传感器在可见光内波段数量有限、波段通道较窄且波段间隔不均匀,直接在相邻波段间插值会使色匹配积分过程出现较大误差的问题,结合遥感数据的模拟和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络,以可见光范围内通道设置丰富的近岸高光谱水色成像仪(Hyperspectral Imager for the Coastal Ocean,HICO)经色匹配函数和色彩空间转换后得到的R、G、B三刺激值作为网络输出值,其波段重建后得到的目标传感器的模拟波段作为输入值,训练得到适用于Landsat-8 OLI、Terra MODIS、Himawari-8 AHI传感器的真彩色影像合成模型。计算均值、标准差、平均梯度和信息熵这4类客观评价参数,并结合对真彩色影像和直方图的主观分析,结果表明该方法能丰富和扩展有限的波段信息,提高影像的清晰度、色彩饱和度以及包含的信息量,校正了三波段合成影像存在的色偏,解决了在原始数据波段数受限的情况下通过简单插补波段带入色匹配函数进行积分计算产成误差的问题。     

基于SIFT与互信息筛选优化的遥感影像配准

针对多源多尺度影像配准中存在误匹配率较高和配准精度较低的问题,提出了一种基于（Scale-Invariant Feature Transform SIFT）与互信息筛选优化的影像配准算法。首先,采用SIFT算法进行特征点提取,通过快速最近邻逼近搜索（Fast Approximate Nearest Neighbors Search Library,FLANN）算法完成待配准影像的粗匹配,其次,在初始匹配点周围建立4×4邻域,计算匹配点之间的互信息值,对互信息值较小的匹配点进行剔除,寻求筛选优化后的最优变换矩阵,最后输出与基准影像互信息值最大的配准后影像作为最佳配准结果。实验结果表明：该方法与SIFT算法相比可以有效地剔除误匹配点并提高了配准精度。该方法可以应用于多源多尺度遥感影像配准,能够有效地提高配准精度。     

基于数字建筑物模型的线阵推扫影像真正射纠正

分析了利用数字表面模型直接代替数字高程模型进行正射纠正难以达到真正射效果的原因,阐述了遥感影像真正射纠正的基本流程,针对其中的建筑物遮挡区自动检测这一关键问题,以Z-Buffer算法为基础提出一种解决方案,并利用ADS40影像验证了算法的正确性。     

影像匹配误匹配点的剔除算法

景像匹配过程的复杂性不可避免地会产生误匹配点。基于巡航导弹机动性能的规律，巡航导弹飞越一个匹配区得到的各个匹配点的似合曲线具有一定的变化规律。据此，提出了影像匹配误匹配点剔除的3种算法：⑴基于匹配点拟合曲线曲率较小的算法；⑵基于匹配点拟合曲线为直线的算法；⑶利用惯性导航短时间测量距离的精确性剔除误匹配点的方法。采用试飞试验数据对这3种算法进行仿真验证的结果表明，这3种算法在相应条件下，均能有效地剔除误匹配点，并能满足影像匹配实时怀的要求。     

卫星遥感影像特定目标的超分辨率重建算法北大核心CSCD

鉴于目前基于深度学习的超分辨率重建算法存在实际应用精度低、训练样本处理效果差等问题,提出了一种新的遥感影像超分辨率重建算法。该方法将飞机和机场作为特定目标样本集,创立混合降质模型实现数据预处理,通过引入全局和局部残差学习策略改进深度卷积神经网络结构,再采用卷积层与反卷积层的图像特征融合重建高精度目标。该模型在多个目标数据集中训练,并采用多种主观和客观评估方法测试,与目前主流方法展开对比。实验结果表明,在定量指标评估中,在不同缩放因子下,该方法的峰值信噪比和结构相似度相对Bicubic、SRCNN、SRGAN、RFANet、EDSR和MCSR方法有较高提升。在分辨率卡的主观视觉评价中,该方法的有效分辨率提升倍数明显高于其他方法。该方法对遥感影像特定目标的超分辨率重建中获取细节特征信息的能力更高,重建目标拥有更高精度和清晰度,有利于航天对地观测的高精度图像解译和信息研判。