基于超分辨率重建技术的遥感图像小目标检测

针对传统舰船遥感图像存在背景复杂和信息模糊等问题,提出一种基于超分辨率重建的舰船遥感图像小目标检测算法.该方法首先通过超分辨率重建技术对信息模糊的原始遥感图像进行清晰重建,防止重建图像过程中出现过大的固有特征损失和过于平滑的梯度变化.在此基础上建立Faster R-CNN网络,自动提取图像数据集目标特征,准确地实现舰船遥感图像中的小目标识别.实验结果表明,基于超分辨率重建的检测算法的综合效率达到65.5%,相比传统算法提高12.9%.由此证明,改进后的算法能够有效克服目标尺寸小和识别背景复杂所带来的检出率低和准确率差等问题.     

基于 PDE 与小波的图像放大研究

提出了一种基于PDE（Partial Differential Equations）和小波插值的遥感图像放大方法。首先采用双三次插值方法,进行遥感图像的初始放大,再进行小波分解,将低频分量替换为原图像,小波合成,获得小波放大结果,并采用PDE方法中的自蛇模型做后处理。同经典的图像放大方法进行对比实验表明,文章方法能够有效地解决遥感图像放大后边缘模糊的问题,能够更清晰地显示地面细节,更好地显示地物目标的轮廓。     

基于小波变换和模糊积分的遥感图像分类

遥感影像分类是遥感影像数字处理的一个重要内容。针对实地数据缺乏背景下的遥感影像分类研究,文中提出了一种基于小波变换和模糊积分的遥感影像分类方法。该方法针对遥感影像的纹理结构与成像条件的相关性,分别对多光谱影像的三个通道纹理图像做聚类,然后采用模糊积分技术融合三者结果得到最终的分类图像。实验结果表明本文方法的分类结果要优于任何单通道的聚类结果和光谱聚类结果,且其分类连通性优于有监督的光谱分类结果。     

基于高斯曲率和加权图总变分正则化的遥感图像盲去模糊算法

针对遥感图像在采集过程中出现的运动模糊现象,本文从图像曲面的几何性质和图像像素的代数性质出发,设计了一种基于高斯曲率和加权图总变分正则化的遥感图像盲去模糊算法。首先,将加权图总变分先验与高斯曲率先验相结合以获得骨架图像,骨架图像保留图像的梯度以及锐利边缘信息,并去除中间潜在图像中的有害结构;然后,利用骨架图像估计模糊核,进而利用非盲去模糊算法获得清晰图像;最后,在8张不同场景下的模糊遥感图像上进行仿真验证。结果表明,相比于其他先进的图像盲去模糊算法,本文提出的去模糊算法复原效果的峰值信噪比平均值分别高于对比算法2.76、1.84、3.11、2.79、3.35、2.76 dB,结构相似性平均值分别高于对比算法0.0792、0.0604、0.0873、0.0801、0.0997、0.0906。本文算法复原的遥感图像具有清晰的边缘轮廓和局部细节,提升了遥感图像的清晰度。     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分剖的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。     

基于人工神经网络的遥感图像处理方法研究

根据遥感图像的特性,介绍了人工神经网络在遥感图像分析与处理领域的各种应用,重点分析了基于人工神经网络的遥感图像分类与增强、遥感图像复原与重建、图像边缘检测与纹理信息提取等方法,在MATLAB平台下对基于BP神经网络的个别算法进行了实现,并说明了神经网络方法在遥感图像分析与处理技术中的应用潜力。     

面向对象技术支持下的遥感地质线性构造图像语义理解

遥感地质线性构造的提取与空间布局语义分析结果可以为火山监测、地震地质、金属矿床与油气勘探等领域提供丰富而精确的遥感地质信息,为进一步研究多尺度遥感影像、发现构造异常提供依据。首先对目前遥感地质线性体的提取方法进行了分析总结,在此基础上分析了当前遥感领域研究热门的面向对象图像分析方法用于地质线性体空间结构单元分析的可行性,并利用不同类型的线性构造图像分析实验结果说明该方法的适用性与优缺点。     

卫星振动引起的非规则采样降质图像复原方法

针对卫星振动引起的TDICCD相机非规则采样导致像质退化的问题,提出了非规则采样降质退化图像的复原方法．首先利用基于非均匀快速傅里叶变换的频域插值对非规则采样的几何降质退化规律进行建模,并结合遥感成像的模糊退化过程,建立非规则采样降质图像退化模型．然后利用频域插值特性将模型逆求解过程转换为Toeplitz矩阵系统的线性方程求解问题,实现了快速求解,提出非规则采样几何降质和模糊退化的综合处理方法．最后利用测试图形和真实遥感图像对方法进行验证,实验结果表明:在严重模糊、几何降质及高噪声水平条件下,复原后的图像与理想图像的结构相似度仍优于0.93,而且具有较高的处理效率．该方法能有效应用于在轨振动引起的非规则采样降质的复原处理．     

基于小波域灰度梯度共生矩阵的遥感影像模糊度分析

在分析小波域灰度梯度共生矩阵对梯度特性描述的基础上, 设计了一种模糊度评价指标.在遥感影像小波域统计特性, 即不同子带对噪声和模糊敏感程度不同的基础上, 设计了一种抗噪声的遥感影像模糊度评价指标.实验表明:该指标与图像的实际模糊度水平一致性强, 能准确评价遥感影像的模糊度水平.     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

遥感图像格式的分析与应用

分析了遥感数字图像格式,遥感图像的TIFF文件格式。分离出遥感图像TIFF文件中的标记(tag),对这些标记加以分析,还原出遥感图像,从而对该遥感图像进行各种处理,为后续的遥感图像挖掘准备数据。     

遥感影像数据监控系统在遥感产品生产中的应用

针对遥感产品生产系统中遥感影像数据入库后动态变化的监控问题,提出一种数据监控设计方案.该方案能够确保系统实时掌握库中遥感影像数据的动态信息,为遥感产品生产提供原始数据,实现对遥感影像数据的加工处理,保证了遥感影像产品的有效性.     

高噪声遥感图像稀疏去噪重建

高噪声遥感图像去噪一直是遥感领域研究的一个重要难题,为进一步提高高噪声遥感图像的重建质量,在经典的压缩感知迭代小波阈值算法的基础上,提出了一种改进迭代小波阈值算法.首先,提出一种自适应小波滤波算子在图像稀疏变换过程中对获取的遥感图像小波系数进行筛选,去除图像中的部分噪声信息;其次,使用提出的下降BayesShrink阈值在每次迭代过程中对获取的小波系数进行二次筛选过程;最后,使用改进的块稀疏全变差方法对获得的重建图像进行调整以进一步提高重建遥感图像的质量.试验结果表明,该算法的去噪重建性能优于经典的压缩感知迭代小波阈值算法,可以从高噪声图像中重建一幅高质量的遥感图像,验证了该算法的有效性.此外,该算法能够有效地保护遥感图像的边缘和纹理等重要特征信息.在低压缩采样比情况下,该算法也能够获得相对较高的峰值信噪比和视觉质量.在卫星地面接收站,该算法可直接使用获取的少量含噪遥感图像数据重建一幅清晰的遥感图像.     

基于MPI并行的遥感影像系统级几何校正快速处理技术研究

随着对地观测技术的飞速发展,通过遥感卫星获得的数据量正在迅速增加,各种应急应用需求也在日益增长,通过与快速计算技术相结合,特别是与并行处理相结合能够显著提高整个影像的快速处理速度.从遥感影像系统级几何校正处理的特点以及对现在提出的各种并行技术MPI、OpenMP、TBB、CUDA进行分析,通过研究提出了相应的快速处理技...     

基于PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。     

基于MPI并行的遥感影像系统级几何校正快速处理技术研究

随着对地观测技术的飞速发展,通过遥感卫星获得的数据量正在迅速增加,各种应急应用需求也在日益增长．通过与快速计算技术相结合,特别是与并行处理相结合能够显著提高整个影像的快速处理速度．从遥感影像系统级几何校正处理的特点以及对现在提出的各种并行技术MPI、OpenMP、TBB、CUDA进行分析,通过研究提出了相应的快速处理技术,并通过基于MPI的简要机群进行了实验,取得了良好的效果,为下一步的高性能遥感影像计算等研究提供了参考．     

非光谱特征的城市遥感影像判读

目的为提高模拟人脑对城市影像进行计算机判读提供了重要的参考方法.方法通过引入影像的非光谱特征中的语义知识,按照城市规划监测的需要,把遥感影像语义结构按实体要素-实体-用地类型-功能区,进行搭建语义网络模型.结果总结了影响城市遥感影像判读的四个方面:城市与自然环境协调;社会、经济和技术过程;城市历史变迁的继承性;政策规划实施的强制性.结论四项指导原则综合起来不仅为城市遥感图像判读指出了正确的方面,提供了有力的手段和方法,而且也为今后城市遥感图像判读专家系统的建立,提供了丰富的背景知识及和GIS相结合的有效途径.     

基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术研究

无人机遥感是一种新的遥感手段,具有快速、灵活、低成本、高影像分辨率等特点。无人机技术已经被广泛应用于资源勘测、气象观测及处理突发事件等领域中,成为未来航空器的发展方向之一。由于无人机采用的非量测相机且飞行高度较低、平台不稳定等特点,图像具有相幅小、数量多、航带不规则等特点,为了得到该地区的全景图像,图像拼接成为解决该问题的关键技术。基于SIFT特征的无人机遥感影像拼接技术相对别的遥感影像拼接技术有它的优势和特点,本文主要介绍了SIFI算法和基于此算法的遥感影像拼接技术。     

基于MongoDB的海量遥感影像大数据存储

随着科技的发展,遥感影像照片在质量及数量上急剧增加,如何安全并高效地将其存储已成为当前研究的一个热点问题.应用NoSQl非关系型数据库,提出一种基于MongoDB的遥感影像大数据的存储方法.用基于GridFS的大文件存储方式存储影像,再将其有关的属性信息以一条文档的形式插入MongoDB数据库,两者之间用相同的ID编号连接.通过与关系型数据库PostgreSQL在大文件以及传统海量文档存储方面进行性能测试比较,结果表明基于MongoDB的海量遥感影像大数据存储方法在各方面性能均明显优于基于关系型数据库的存储方法.