微机遥感图象处理系统

甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所图象处理课题组经两年多的调研、组装、调试,建立了一套微机遥感图象处理系统。(包括软硬件)经一段时间试用后,于1990年12月通过了甘肃省鉴定。该系统配置合理、价格便宜、软件功能强、可操作性好,适合于科研、教学、勘测、资源调查、土地     

在微机上显示灰度图像的软件设计

微机在图象中的应用领域日趋扩大，本文详尽介绍了在微机上显示灰度（黑白）图象的编辑程序，着重论述了ＳＶＧＡ的寄存器编程及显示缓冲区的读写方法。     

大数据量微机遥感图像处理技巧

介绍了一些在微机上实现的高效实用的算法设计,增强了微机遥感图像处理的能力,同时这种技术也可与大中小型机上的图像处理相结合,从而使图像处理运行速度明显提高。     

微机遥感图像显示操作系统的实现

本文介绍了微机遥感图像显示操作系统的功能及实现,并对数据压缩、滚动显示以及 VGA 卡256色显示技术作了详细阐述。     

基于工作流的图像处理网格平台及其遥感应用

图像处理网络平台基于工作流实现资源共享和协同计算,是一个灵活、动态的图像处理问题解决环境.其中,网格工作流技术可满足灵活多变的应用需求,通用服务请求代理能实现异构网格服务的简单调用,动态工作流模型利用具有较强描述功能的扩展有向无环图建模语言进行定义.该平台已成功地应用于遥感图像处理.     

基于网格的遥感图象处理原型系统设计和实现

网格被誉为是下一代的INTERNET。文章以遥感图象处理为主线,提出了基于网格的遥感图象处理原型系统的设计方案,有效地集成了分散的遥感图象处理算法和处理能力。最后结合OTSU算法在该原型系统中发布、调用等实际运行过程来详细分析几个关键技术的实现。     

自适应方法在遥感图像处理中的应用研究

自适应方法为解决遥感图像处理发展中产生的新问题提供了有力的工具。自适应方法的算法、理论已经在遥感图像处理的降噪、分类、目标识别与跟踪、信息融合等诸多领域开始应用。经过试验与仿真分析,证明这些方法都取得了良好的效果。本文探讨了自适应方法在遥感图像处理中应用研究的新进展,对发展趋势作了展望。     

基于网格的遥感图像快速处理

海量遥感图像快速处理是遥感图像处理与分析的重要任务之一,它既是数据密集型,也是计算密集型的工作。针对海量遥感图像的快速处理问题,构建了基于网格计算的图像处理网格平台,开发了针对遥感图像处理的网格计算中间件,用于遥感图像的清晰化处理。应用结果表明,海量遥感图像处理计算效率得到大幅度提高,取得了满意的结果。     

地形仿真中遥感影像的应用及处理技术

在分析几种地球表面表示方法的优缺点的基础上,提出用遥感影像作为三维地形仿真中表面纹理图以提高真实感的思想;提出不同高度实体视景地形的仿真应采用多级精度仿真的方案,并分析了地形仿真精度与影像分辨率间的关系;详细叙述了该应用方案中影像数据处理的流程及方法,包括：数据准备、真彩波段组合、影像增强、几何校正、拼接镶嵌、投影变换及三维地形生成等。实践证明,合理的影像数据处理方法和步骤可减少工作量并保证影像处理的精度和效果,现势件好,真彩组合的遥感影像用作三维地形仿真的表面纹理图是提高仿真真实感的有效技术途径。     

小波分形插值应用于遥感图像处理

鉴于自然物体图像具有分形特征,提出了小波分形插值应用于遥感图像处理的新方法.这种小波分形插值方法利用小波变换系数中低分辨率频带中的高频分量相似高分辨率频带中的高频分量的特点.将遥感图像在小波变换的基础上用分形做相似变换,进而通过反变换得到比原图像分辨率高的插值图像.实验证明,小波分形插值方法比现有的双线性插值、三次方B样条插值方法具有更好的性能.     

微机遥感图像处理系统MRSIPS

MRSIPS是面向遥感应用的遥感图像处理系统与地理信息系统的综合系统,该系统具有二个重要功能:(1)用遥感数据更新 GIS 中的数据,(2)将GIS中的信息和遥感信息进行综合分析,提高分类精度     

基于C#遥感图像处理方法的研究与实现

C#是一种最新的、面向对象的编程语言,因其具有精确简单的特点而逐渐被广泛使用。文章就采用C#语言进行编程,以灰度化和线性变换为例,实现了遥感图像处理的预期效果,不仅达到了增强图像目视效果,改善图像质量的目的,而且还使编程更加方便简单,易于操作,大大缩短了编程时间。     

基于设计模式的遥感图像处理平台设计与实现

设计模式作为一种面向对象软件开发过程中针对特定问题的解决方案,已经成功应用到了多个软件的系统设计和架构中。遥感图像软件开发是一个复杂的系统工程,其中遥感图像输入输出类库、算法类库和视窗类库是整个软件体系架构中最重要的3个部分。该文结合遥感图像的特点,利用设计模式的思想,论述实现这些类库的过程。     

遥感影像的高性能并行处理技术研究

随着空间遥感技术和对地观测技术的不断发展,光学、热红外和微波等不同技术手段可以获取同一地区的多种遥感影像数据（多时相、多光谱、多传感器、多平台和多分辨率等）,每天获取的遥感数据量越来越大。同时,大量的遥感应用需要快速地对这些遥感数据进行处理与分析,提供辅助决策信息。因此,如果不能及时进行数据处理,这些数据就会失去时效性,甚至失去数据本身的价值。高性能计算与并行处理技术,加速了遥感影像数据处理与信息提取的进度,如大规模多处理系统、网格与云计算技术、通用图形处理器（GPGPU）等。文中综述了高性能计算、并行处理及云计算技术应用于遥感领域的最新进展,给出了一些研究与应用范例,并提出了当前高性能遥感影像处理所面临的一些挑战。