基于QTM的分布式遥感影像浏览系统设计

对于大范围区域内的遥感影像的存储、管理、显示.传统的投影系统已经存在不连续、不适合多尺度多分辨率等多方面的明显局限.本文简要介绍了基于正八面体的QTM球面剖分方法,论述了基于QTM球面模型的分布式遥感影像浏览系统,为大区域大范围内的遥感影像浏览提供了有效的解决方法.     

基于结构特征的遥感影像匹配

影像数据的获取受到传感器、大气、光照等多种因素影响,影像数据本身即存在成像的不确定性,且用于匹配的影像数据间常存在较大的尺度、旋转差异,因此利用传统的基于区域灰度的匹配方法很难实现遥感影像的自动匹配.针对遥感影像数据的复杂性,结合不变矩的优良性质,提出一种基于地物结构特征的影像自动匹配方法.首先基于RANSAC(random sample consensus)算法提取影像直线特征,并进一步根据地物构造特征,在直线特征的基础上,设计并实现结构特征提取方法;然后利用结构特征的不变矩及空间相似性测度自动检测最优匹配特征对,实现影像的初始匹配;最后采用松弛匹配等方法,并对松弛匹配结果进行优化,实现影像全局匹配.为了验证算法性能,采用仿真数据和实地遥感影像进行测试,实验结果表明,本文方法不受旋转、缩放等因素影响,能实现遥感影像的自动快速匹配.     

用分块调度置换算法快速浏览SAR带状海量影像

遥感影像处理中原始影像数据量大,常呈条带状分布,一般不直接作为各种专业图像处理软件数据源,而是快速浏览影像并从带状分布的影像中提取某一部分(段)作为再处理的数据源。对此应用该文提出了分块调度置换算法快速浏览SAR海量影像数据技术,能实现海量数据快速浏览,实时保存指定范围数据为新影像文件。     

基于局部加权拟合算法的无人机遥感影像多尺度检测技术

目前提出的无人机遥感影像多尺度检测技术平均图像灰度较差,导致检测结果清晰度较低;为了解决上述问题,基于局部加权拟合算法研究了一种新的无人机遥感影像多尺度检测技术,选用最小二乘法进行多次循环计算,确定周围区域重复率,通过抽稀处理提高数据精度;根据高斯金字塔得到n阶的影像序列,利用高斯金字塔和差分尺度划分完成遥感影像的特征提取;引入加权拟合算法,构建有效影像数据集,确定影像网络模型,从而完成合并,实现影像数据的检测;实验结果表明,基于局部加权拟合算法的无人机遥感影像多尺度检测技术能够有效提高平均图像清晰度,增强检测结果的清晰度。     

MPI和OpenMP混合并行模型下的遥感编目信息检索

目的 空间位置检索是遥感影像检索中的关键步骤,为进一步提高海量遥感影像编目数据定位检索效率,降低误检率,提出一种基于MPI和OpenMP混合编程模型对射线法进行多层次并行化实现。方法 首先完善传统射线法处理点在多边形边上以及射线与边的端点相交的情况;其次采用MPI实现基于程序层面多机并行,OpenMP实现算法层面单机多线程并行,通过开启多个线程同时处理多边形的各个点,判断它们是否在另一个多边形的内部。结果 当系统中所有节点开启线程数之和等于主节点的最佳线程数时,全局计算速度达到最佳。混合并行算法相比串行算法检索时间减少50%以上,效率更高。结论 MPI+OpenMP混合并行比普通的串行执行、单纯MPI并行或单纯OpenMP并行执行空间定位检索算法效率显著提高,这种并行方案普遍适用于集群环境下的并行程序,并且可以进一步拓展到其他图像处理算法领域。     

面向城市区域的遥感影像云检测方法

针对高分辨率遥感影像云检测过程中,城市区域中大型建筑物对云检测精度有较大影响的问题,提出了一种面向城市区域的高分辨率遥感影像云检测算法。算法利用高分辨率卫星各季节的晴空遥感影像数据,构建晴空背景场,采用遥感数据多光谱各波段的动态阈值定位出云像元,然后基于云与建筑物在纹理和形态特征上的不同,去除矩形、多边形等高亮建筑物的错误检测区域。结果表明,该方法可有效去除城市区域的高亮地物,云检测正确率由83%提高到90%以上,证明了该算法的有效性。     

面向遥感影像的深度语义哈希检索

目的 哈希检索旨在将海量数据空间中的高维数据映射为紧凑的二进制哈希码,并通过位运算和异或运算快速计算任意两个二进制哈希码之间的汉明距离,从而能够在保持相似性的条件下,有效实现对大数据保持相似性的检索。但是,遥感影像数据除了具有影像特征之外,还具有丰富的语义信息,传统哈希提取影像特征并生成哈希码的方法不能有效利用遥感影像包含的语义信息,从而限制了遥感影像检索的精度。针对遥感影像中的语义信息,提出了一种基于深度语义哈希的遥感影像检索方法。方法 首先在具有多语义标签的遥感影像数据训练集的基础上,利用两个不同配置参数的深度卷积网络分别提取遥感影像的影像特征和语义特征,然后利用后向传播算法针对提取的两类特征学习出深度网络中的各项参数并生成遥感影像的二进制哈希码。生成的二进制哈希码之间能够有效保持原始高维遥感影像的相似性。结果 在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集及FLICKR-25K数据集上进行实验,并与多种方法进行比较和分析。当编码位数为64时,相对于DPSH（deep supervised Hashing with pairwise labels）方法,在高分二号与谷歌地球遥感影像数据集、CIFAR-10数据集、FLICKR-25K数据集上,mAP（mean average precision）指标分别提高了约2%、6%7%、0.6%。结论 本文提出的端对端的深度学习框架,对于带有一个或多个语义标签的遥感影像,能够利用语义特征有效提高对数据集的检索性能。     

基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别研究

针对传统土地类型识别方法存在的识别精度和成功率低的问题,提出了基于BP神经网络的无人机遥感影像土地类型识别。首先,以国土空间规划土地类型划分标准为依据,设置土地类型识别标准;然后,利用无人机及成像设备获取土地无人机遥感影像,并对获取的土地遥感影像通过校正和增强,完成土地遥感影像预处理。最后,利用BP神经网络算法构建土地无人机遥感影像识别模型,将训练土地遥感影像数据集作为该模型的输入值,完成土地遥感影像数据特征,并将提取的特征进行匹配,实现了土地类型的识别。通过实证分析证明：设计识别方法的Kappa系数和成功率分别提高了0.049和7.35%。     

利用格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取

目的 格式塔心理学的理论基础为通过对事物的部分感知,实现对事物整体的认识。本文将该思想应用到建筑物提取中,提出一种兼顾目标细节及整体几何特征的高分辨率遥感影像建筑物提取方法。方法 首先,利用SIFT算法提取特征点作为候选边缘点;然后定义格式塔序列连续性原则判别边缘点,从而得到边缘点点集;并由边缘点点集拟合边缘,实现遥感影像建筑物提取。结果 利用提出算法,对WorldView-2遥感影像进行建筑物提取实验。通过与基于多尺度分割和区域合并的建筑物提取算法对比可以看出,提出算法能够更加准确、完整地提取出建筑物。采用分支因子、遗漏因子、检测率和完整性4个定量化指标对实验结果的定量评价,本文算法的检测率和完整性均大于对比算法,且本文算法的检测率均在95%以上,验证了提出基于格式塔理论的高分辨率遥感影像建筑物提取算法的有效性和准确性。结论 基于格式塔的高分辨率遥感影像建筑物提取算法能够准确刻画建筑物细节特征,同时兼顾建筑物整体几何轮廓,准确提取高分辨率遥感影像中的建筑物。本文算法针对高分辨率遥感影像,适用于提取边缘具有直线特征的建筑物。使用本文算法进行遥感影像建筑物提取时,提取精度会随分辨率降低而降低,建议实验影像分辨率在5 m以上。     

基于DirectDraw的遥感卫星移动窗设计

DirectDraw是基于Windows操作系统的高级多媒体接口.在高速海量遥感卫星的数据接收记录过程中,需要流畅无闪烁的实时移动窗显示.文中介绍了利用DirectDraw技术实现高质量实时移动图像显示的方法和基本过程,并根据该方法实现了遥感卫星接收记录过程中的移动窗快视设计,达到了良好的运行效果,解决了在遥感卫星记录系统中存在的实时图像处理关键技术问题.