一种基于特征的SAR图像自动配准方法

由于SAR图像固有的相干斑噪声的影响,使得SAR图像的自动配准不能直接使用光学遥感图像自动配准.基于特征的SAR图像配准方法是一种有效的配准方法,但是特征的提取一直以来是一个很难解决的问题.针对SAR图像自身的特性提出了一种基于特征的SAR图像自动配准方法.首先进行了对SAIl图像进行了合适的区域分割,然后利用不变性特征进行区域匹配,最后求取扩展质心作为匹配控制点.通过对真实SAR图像进行实验,取得了较好的配准结果,充分证明了算法的有效性.     

星载SAR遥感影像地形辐射校正——以ALOS PALSAR为例

针对地形起伏造成的SAR图像辐射畸变等问题,在分析SAR成像机理及几何结构的基础上,通过推导,构建了基于规则化散射因子及局部入射角的地形辐射校正模型。以ALOS PALSAR为例,依据DEM与卫星轨道参数,采用R-D定位模型及Muhleman半经验模型,在模拟SAR影像的基础上,建立了真实SAR与DEM之间的映射关系,实现了对原始SAR影像的地理编码,提取了局部入射角、投影角及规则化因子等,进行了地形辐射校正,从而消除了面积效应及地形起伏造成的畸变问题。校正后的图像纹理特征更加均匀,散射系数与局部入射角的线性相关性显著降低。该研究对雷达图像的应用具有一定的借鉴意义。     

基于线特征直方图的SAR图像预匹配算法

同一场景下的合成孔径雷达(SAR图像)的灰度特性由于相关噪声的影响及成像条件不同,可能存在很大差异,使得直接运用基于特征的图像匹配方法难于实现SAR图像高精度的配准。针对此问题,提出了一种SAR图像的预匹配方法,即运用占优的线特征信息,通过统计分析寻找出待匹配图像的角度和尺度变化,实现图像的预匹配。实验结果表明,该算法可以有效、精确地寻找出图像前后的角度和尺度变化。进而相比于传统直接基于特征配准图像的方法,经该算法预匹配处理后的图像再基于特征匹配时,其配准精度和效率都有很大的提高。     

基于高亮特征匹配的双视向SAR图像建筑物高度提取

由于城区场景的复杂性和SAR成像几何畸变的影响,基于单幅SAR图像的建筑物高度提取常常存在很大困难。针对这一问题,利用建筑物目标SAR成像形成的叠掩、二次散射、较强单次散射等散射机制对应的高亮特征非常典型,并且对方向性敏感的特点,提出了一种基于双视向SAR图像高亮特征与几何模型匹配的建筑物高度提取方法。首先分析了建筑物目标的SAR图像散射特征及对雷达视向的敏感性,然后构造了建筑物目标在双视向SAR图像上高亮特征几何模型,然后基于灰度均值、灰度概率分布、边界信息定义匹配函数,并利用多种群遗传算法进行优化求解,最终得到建筑物目标的高度信息。基于模拟和机载SAR图像的试验表明该方法的建筑物高度平均反演误差小于1m,可以有效提高建筑物高度反演的精度。     

基于模拟成像点的星载SAR图像校正及精度研究

随着星载SAR的发展以及SAR图像应用的深入,对星载SAR图像进行几何校正从而实现精确定位也越来越重要。结合已有的两类校正方法,提出了用GCP点模拟成像点来校正星载SAR图像的算法。重点描述了模拟GCP成像点的原理、映射模型的建立及算法步骤,并与其它两类方法在算法流程上作了分析、比较。最后用实际Radarsat图像作了试验以分析这种方法的精度,并给出结论。     

基于海图信息的SAR影像海陆自动分割

海陆分割是对海洋SAR图像进行船舶检测的基本前提之一,传统的手动分割方法可以很精确,但操作繁琐,速度较慢,不适合于批量图像的处理,而海岸线检测算法抗噪能力较低,对于近海多岛屿地区检测效果较差。提出了一种基于海图信息的SAR影像海陆自动分割方法,该方法利用SAR图像的地理信息,有效地与基于地理先验信息的海洋区域矢量图层相叠加,将对SAR图像的海陆分割问题转换为对矢量图层中多边形矢量元素区域的判断,并使海陆分割问题实现了自动化。最后使用Radarsat-1数据和ALOS PALSAR数据对该方法进行了验证。实验表明,近似自动分割与手动分割效果非常接近,对船舶检测几乎没有影响,且运行速度较快,适于图像的实时处理。
     

基于实时地形校正的InSAR图像匹配算法

针对侧视雷达/可见光图像匹配制导系统中由于雷达图像地形畸变引起的误匹配问题,提出了一种基于干涉合成孔径雷达（InSAR）的实时地形校正图像匹配算法。该算法以侧视雷达成像几何构象为基础,利用InSAR获取的实时地形数据对获取的SAR景象数据进行实时几何校正,生成无畸变的SAR景象数据,然后利用校正后的SAR景象数据与提前安装的可见光基准数据进行基于去均值归一化互相关模板的图像匹配。实验结果表明,通过实时地形校正,该景象匹配算法在复杂地形区域的匹配概率和匹配精度都大大优于传统SAR景象匹配算法,有效地提高了SAR图像匹配制导技术的适用性。     

结合边缘与灰度信息的SAR图像配准算法

同一场景下的合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特性由于相关噪声的影响及成像条件不同可能存在很大差异,使得单纯基于边缘特征或灰度信息的方法难以胜任SAR图像配准工作。根据SAR图像的特点,提出一种典型地物边缘形状信息与局部灰度统计信息相结合的基于特征的图像配准方法,弥补了仅利用边缘特征或灰度信息的方法在SAR图像配准中的不足。给出了本方法用于Radarsat图像上的实验结果。     

基于曲面匹配的虹膜识别方法

提出了一种基于曲面匹配的虹膜识别方法,直接利用2幅虹膜图像对应的像素点灰度进行匹配。该方法主要包括虹膜图像尺寸和灰度范围的归一化、匹配区域的选择、匹配相似度阈值的估计以及对人眼旋转的自动校正。该文选择在眼毛、眼睑通常遮挡不到的一个较小的区域作为虹膜匹配区域,使该方法具有较宽的适应能力。没有特征提取过程,使得该方法具有计算量小的特点。图像之间的匹配过程使得伪造和窃取虹膜编码变得困难。实验表明该方法具有较高的识别率。     

基于局部重要性采样的SAR图像纹理特征提取方法

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）图像因为相干斑现象和目标响应的空间变化呈现出一种纹理特性,局部二进编码等局部图像特征 在光学纹理描述中获得较好的结果,但光学纹理特征在描述SAR图像纹理特性中因为相干成像特性往往失效. 本文 在前期工作纹理特征框架的基础上,提出了一种局部重要性采样二进编码的SAR图像纹理特征（Feature extraction based on local important sampling binary,LISBF）描述方法:首先,利用样本图像对局部采样位 置进行随机自适应采样,基于重要性采样（Important sample,IS）方法输出递归学习位置结果;然后,利用学习出的纹理重要采样点对进 行二进特征编码;最后,通过映射和统计生成描述算子. 该特征较固定位置采样能够获取更大范围信息,同时能通 过采样避免特征维数的急剧增大;通过自适应学习重要性关键点较随机采样 更容易捕捉纹理固有信息;较好地适应了SAR图像极低信噪比和斑点现象的纹理. 本文将该特征用于真实图像和标准纹理库的分类研究,实验结果证明了该特征的有效性.     

遥感图像的图像镶嵌方法

图像镶嵌技术是近年来发展迅速的图像处理技术之一，是计算机视觉领域和计算机图形学领域都十分关注的研究热点之一。通过对现有遥感图像镶嵌方法的研究，时其进行了归纳和总结，并介绍了几种常见的图像镶嵌关键技术。     

一种基于类推思想的图像分割方法

论文结合图像类推思想提出了一种图像分割的新思路。图像类推技术是一种基于学习的思想。论文利用图像自身的特性构造训练集合的源图像对,并学习他们之间的关系,达到图像分割的目的。实验证明基于类推思想的图像分割可以得到满意的分割效果。     

融合双注意力与多标签的图像中文描述生成方法

图像描述是目前图像理解领域的研究热点. 针对图像中文描述句子质量不高的问题, 本文提出融合双注意力与多标签的图像中文描述生成方法. 本文方法首先提取输入图像的视觉特征与多标签文本, 然后利用多标签文本增强解码器的隐藏状态与视觉特征的关联度, 根据解码器的隐藏状态对视觉特征分配注意力权重, 并将加权后的视觉特征解码为词语, 最后将词语按时序输出得到中文描述句子. 在图像中文描述数据集Flickr8k-CN、COCO-CN上的实验表明, 本文提出的模型有效地提升了描述句子质量.     

图像的语义关联与图像索引

基于内容图像检索的主要挑战在于不断变化的图像检索要求、难于表达的图像内容以及图像表达的数字阵列与通常可以被人类所接受的概念化内容之间的语义鸿沟.提出了一个基于语义关联的图像检索方法,在语义关联的基础上形成一个场景类别的语义表达,以便用户可以将感知上相似的图像组织在一起,形成概念上下文,使得用户可以解释和标记图像而无需给...     

基于图像灰度的拼接技术研究

图像拼接技术就是将一组重叠图像拼接成一幅大型的无缝高分辨率图像的技术.首先给出图像拼接的流程,然后介绍几种基于图像灰度的拼接算法,并在此基础上对算法进行改进,提出多线程技术应用于图像拼接,提高运算速度.     

基于图像矩函数的图像清晰度评价方法

自动调焦作为显微图像测量中的关键技术,其核心为图像清晰度评价函数。现有图像清晰度评价函数在对焦目标与背景的对比度较低时,评价曲线极易失去其理想特性,或灵敏度下降,造成聚焦精度的降低;或出现多个局部极值,造成调焦失败。针对这一问题,在分析离焦图像成像原理的基础上,提出一种新的基于图像矩的图像清晰度评价函数,并给出定义。新的评价函数由不同阶的图像矩加权构成,通过调节权重系数可以灵活控制评价函数的灵敏度和抗噪性。通过微小透明球体的显微图像序列对新的评价函数进行实验验证,并和四种常用评价函数进行分析比较。实验结果证明,在低对比度条件下,相对于其它四种常用评价函数,基于图像矩的图像清晰度评价函数在有效保持了如单峰性、无偏性等理想曲线特性的同时,在灵敏度及抗噪性方面也具有明显优势。     

一种用于图像拼接的图像序列自动排序算法

为实现全景图拼接中图像序列的自动排序,提出了一种利用相位相关法判断两幅图像是否重叠以及两幅重叠图像的位置关系的完全自动的图像序列排序算法。该算法避免了图像序列排序中的人工干预。实验结果表明,该算法能有效地实现顺序混乱的图像序列的自动排序,并能很好地应用于全景图拼接。     

非接触式掌纹图像采集与图像增强技术研究

掌纹识别是生物特征识别领域的前沿课题,其中非接触式的掌纹识别技术因其具有用户体验性好、无卫生污染等特点,Et益成为相关研究领域的热点。但是非接触式的掌纹识别技术易受背景复杂、光照不足等不良因素的影响,给掌纹的图像采集与特征的提取匹配带来了困难。为了更好地解决这些问题,需要采用更为有效的图像增强技术。文中介绍了非接触式图像采集与预处理过程中图像增强技术的基本概念,对该技术实现方法进行了归类阐述和分析,探讨了该技术的发展趋势。     

Image

Abstract

In a few short years, Google has become one of the world's best known brands. Its strategies to preserve the brand image pose a challenge for information professionals who attempt to present Google's capabilities in a factual manner.