卫星图像的精几何校正

本文就普遍使用的从美国引进的5600计算机图像处理系统，通过对四川某地的一幅LANDSAT－STM卫星图像的处理为例，来说明值几何校正的方法和步骤。     

遥感图像几何校正方法

遥感成像处理对几何保真度要求高，现有的遥感图像定位方法比较成熟，但如对每一像素点分别定位，数据量太大，且校正后的像素点也不是均匀分布。本文将数字图像处理中的逐次逼近的校正方法应用于遥感图像的几何校正，详细介绍了该方法的实现方案，最后仿真实现了这种方法。     

图像融合中的彩色图像颜色校正

提出一种适用于图像拼接的简单、高效的颜色校正方法。彩色图像拼接往往会因为时间、光线等因素造成拼接后的图像有色差。在图像拼接之前,采用该方法先对各图像进行颜色的校正,然后进行图像拼接。实验结果表明该方法针对图片间颜色差异有很好的效果。     

射影文本图像的校正

文字区潜在的文本框,它在射影文本图像中是一个凸四边形,它对应于原文本中的是一个矩形。应用这种凸四边形与矩形的对应关系确定射影变换的单应矩阵,应用该单应矩阵实现对射影文本图像的校正。实验结果表明该方法是有效的。     

基于坐标投影的鱼眼图像校正方法研究

通过分析鱼眼镜头的成像原理,将校正后的鱼眼图像假设为半圆柱面的纵截面,根据圆柱面与截面的投影关系,推导计算出校正后的鱼眼图像中点的坐标和鱼眼图像中点的坐标的对应转换关系,实现鱼眼图像的校正。实验证明,该方法能够有效的校正鱼眼图像,对校正后的图像拼接及最终实现案件现场的快速三维重建具有重要意义。     

基于光学GCP图像切片的SAR图像自动匹配方法

地面控制点是进行星载SAR图像几何精校正的重要条件之一.通过光学GCP切片和SAR原始图像进行匹配可以实现控制点的自动提取.提出了一种在图像梯度域,实现光学图像和SAR图像异源匹配的方法.首先根据SAR的轨道参数等信息,实现光学GCP切片和SAR图像尺度和旋转的归一化,解决异源图像间的分辨率和旋转角度差异.然后分别提取SAR图像和光学图像的梯度强度信息,为了消除SAR图像的斑点噪声,采用ROA算法准确提取SAR图像的梯度强度.SAR图像和光学图像的成像机理差别很大,直接在图像域匹配较为困难.但是它们的梯度强度图像具有相似性,为此可以通过在梯度强度图像域,应用归一化互相关匹配算法,实现同名点的自动匹配.最后采用实验证明了方法的可行性.     

基于轮廓的圆形仪表自动透视校正

针对利用机器视觉对圆形仪表进行读数识别的过程中,由于镜头平面与仪表平面不一定平行导致采集图像发生几何畸变的问题,提出一种基于轮廓的圆形仪表自动透视校正算法。该算法分为校正矩阵估计与图像校正两个部分,首先通过圆形仪表的轮廓来计算校正矩阵,再利用双线性插值校正畸变图像,该算法只需要获得圆形仪表轮廓的坐标集合就可以校正畸变图像。仿真实验结果表明,基于轮廓的校正算法与传统四点投影变换算法相比,校正精确度提高了2%～6%,同时实际仪表校正实验也表明轮廓校正算法有着更高的精确度以及稳定性,对圆形仪表的自动读数的预处理有实际应用价值。     

基于弧面映射的图像桶形几何失真的校正方法

提出了一种新的三维映射几何建模方法,即通过弧面映射变换,先获取目标图与原图的像素一一映射关系,再采用四点线性插值方法,实现了对原图像的桶形几何失真校正。同时,对一幅实拍的家居图像进行了桶形几何校正实验,取得了比采用Photoshop软件处理更为理想的效果。     

大面积多时相遥感图像无缝镶嵌法

图像处理是遥感技术不断发展的一个重要方向，有许多自身的特点和广阔的应用前景。本文着重论述已完成的若干攻关难题之一的大图无缝镶嵌法。     

An efficient geometric image distortion correction method for a biplanar planar gradient coil

Since the spatial field non-linearity of gradient coils translates into image geometric distortion in MRI, in many applications, such as cardiac function analysis and interventional MR-based device tracking/guidance, where the precise geometric information is needed, the presence of geometric image distortion can not be simply ignored. To address the concern for geometric image distortion, we have developed and validated a general and efficient numerical technique for parameterizing the global image distortion for a bi-planar gradient coil as well as accomplishing image restoration as a post-imaging processing. This image correction methodology is based on a global distortion coordinate mapping function which can be systematically defined directly from the gradient field non-linearity in 3-dimension (3D) of a given gradient coil. The image correction was carried out in two steps: (1) map each pixel of the corrected image representation onto its distorted image according to the distortion mapping; (2) interpolate the pixel intensity in the distorted image using its neighboring points via a bi-linear interpolation procedure. The results showed clearly that the distortion correction method was robust in term of the capability of reducing image geometric distortion dramatically. Also it is shown that the magnetic field non-linearity or the image distortion of a typical bi-planar gradient coil can be adequately parameterized using a finite Taylor series expansion based on its design parameters. Furthermore, this image distortion correction method is very efficient in practice for performing 3D correction for any image orientation since a compact parameterized field expression contains non-zero terms.     

光学遥感影像融合方法的研究

随着新型传感器的出现,获取遥感影像能力的不断提高,遥感影像种类和总量急剧增加,遥感影像融合为多源数据的处理、分析与应用提供了新的途径.为了比较不同类型融合方法的作用效果,在简要介绍HIS、Broevy、Wavelet 3种方法及标准差、信息熵、偏差指数、相关系数4种评价指标后对Landsat7 ETM+数据进行了融合实...     

多源遥感图像融合算法研究

图像融合是图像处理技术发展的一个重要内容,多源遥感图像融合作为图像融合领域的一个重要分支,已经成为遥感技术领域的研究热点。根据多源遥感图像融合技术的研究现状,简要概括了遥感图像融合的基本概念;从算法原理着手,研究分析了多源遥感图像常用的融合算法的优缺点,如IHS变换法、Brovey变换法、主成分分析法、小波变换法等;探讨了遥感图像融合中的各种评价指标;指出了遥感图像融合的发展方向,为以后相关研究提供参考和借鉴。     

基于图像空间变换和插值运算的投影仪梯形校正法

针对投影仪使用过程中可能出现的投影图像梯形失真的现象,本文提出了一种通过图像空间变换和图像插值算法实现投影仪的垂直梯形校正的方法.图像空间变换按照实际需要规定了变换后图像形状,图像插值算法依据图像空间变换前后的坐标计算得到变换后的图像像素值.本文研究了投影仪梯形校正原理,对几种经典插值算法及其梯形变换效果和效率进行了介绍和比较,重点对双线性插值算法及其梯形变换效果进行了研究.在此基础上,实现了投影仪的垂直梯形校正功能.     

基于最大特征分量的快速人脸倾斜校正方法

人脸图像倾斜校正是人脸识别中一种重要的预处理过程。该文提出了最大特征分量的快速人脸图像倾斜校正方法。该方法避免了计算协方差矩阵的特征值和特征向量,运算量小,并通过理论分析证明了几何矩来计算人脸图像的主轴偏转的方向及倾斜角度等同于主元特征向量的方向。该文在ORL人脸数据库上选取了十幅不同倾斜方向的人脸图像进行了充分的实验,实验结果表明用该方法来校正倾斜的人脸图像是可行的,同时基于主元分析的方法平均计算时间是0.072 2,而利用几何矩方法平均计算时间是0.046 5。在时间消耗方面,该方法更优。     

基于Catapult C Synthesis的图像校正算法设计

为解决遥感相机在运动过程中的抖动造成的图像位置偏移问题,提出了一种实时图像校正算法。由于在FPGA中采用HDL进行算法设计难度大、开发周期长,故设计中采用了C语言进行算法设计,然后借助Calypto公司的Catapult C Synthesis工具将抽象的C设计转换成硬件RTL代码。在Catapult C Synthesis中对设计的算法进行了C/C++、RLT协同仿真测试,并在Xilinx XC5VLX110T型FPGA上进行了验证。仿真测试及硬件验证结果表明,采用Catapult C Synthesis设计的算法在时序、性能方面均满足设计要求,能够对偏移的图像进行实时校正。     

基于统计特征分类耦合自适应 Gamma校正的图像增强算法

为了避免图像在亮度增强时导致其颜色失真,且在局部易出现过增强等问题,设计了统计特征分类耦合自适应Gamma校正(adaptive Gamma correction,AGC)的图像增强算法,以更好提高图像细节与视觉效果。首先,将输入图像转换为HSV空间,使颜色与亮度分离,使其在增强亮度通道时不改变像素的原始颜色,有效降低颜色失真。然后,考虑不同图像的性质,利用统计信息将图像分类为高、低两种对比度,每种对比度又分为亮、暗两类。其次,基于传统的Gamma校正方法,通过对于不同类型的图像进行动态参数设置,形成一种AGC机制,从而为不同类型图像的构建了不同的增强函数,以完成不同类别图像的增强处理。实验数据表明,与当前流行的增强算法相比,所提算法具备更高的增强效果,呈现出更为自然的亮度与对比度,且保持了更多的颜色信息。     

半监督卷积神经网络遥感图像融合

近几年随着深度学习的发展,学者们利用卷积神经网络实现遥感图像融合取得了不错的效果.由于没有高分辨率多光谱图像作为参考图像,所以一般基于深度学习的方法在退化图像上训练模型,然后用训练好的模型去预测高分辨率多光谱图像,但是退化图像的融合过程并不能完全反映原始图像的融合过程.为了改善融合性能,提出了一种半监督卷积神经网络遥感...