基于ERDAS IMAGINE的扫描地形图的处理方法

阐述了扫描地形图的处理方法，对技术流程的关键问题作了详细的说明。解决了如何在控制误差精度的情况下，将单幅图像拼接成整幅地形图时的校正、裁剪、拼接等问题，总结探讨了在ERDAS IMAGINE 8.6中利用地面控制点对扫描地形图进行的几何校正、拼接等处理方法，并对成果进行了精度分析。     

基于Hough变换的地形图自动校正

利用Hough变换检测地形图中的方里网网点坐标,并由地形图图幅编号计算得到方里网网点的理论坐标,再把方里网网点的理论坐标与相应Hough变换搜索得到的方里网网点图像坐标进行最小二乘拟合,以纠正扫描地形图的误差得到精确的方里网网点坐标。结合该技术形成了自动扫描生成DRG的软件系统。     

基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接

针对常用航拍图像拼接算法在处理存在视差的复杂图像时会出现鬼影、失真、不自然的问题,在APAP(as-projective-as-possible)算法的基础上,添加全局相似性和直线结构保护约束,提出一种基于直线特征约束网格变形的航拍图像拼接方法.首先,在图像重叠区域检测点、直线特征,并估计单应性扭曲;然后,使用网格将图像划分成多个局部图像块,建立网格优化模型,根据网格顶点坐标集定义一个包含图像扭曲不同特征的总能量函数,在APAP算法提供的局部单应性保证重叠区域对齐的前提下,对非重叠区域借鉴NISwGSP算法的全局相似性约束思想,并辅以直线结构约束提高拼接自然度;最后,在稀疏线性系统中求解能量误差最小化问题,得到最优网格顶点集,指导网格变形并完成航拍图像拼接.实验结果表明,所提出的变形方法能够减少重叠区域鬼影和非重叠区域失真问题,相比AutoStitch、APAP、AANAP、SPHP等经典算法拼接效果更自然,更能适应大视角的航拍图像拼接任务.     

GPS遥感信息系统对地动态定位研究取得实验成果

航空航天遥感图像的对地定位,长期以来是以已知的地面坐标系中的控制点为基础,与图像上相应点的图像坐标间建立某种投影变换关系式,依此变换关系式将遥感图像按地面控制点强制符合在地面坐标系中,来完成遥感图像的对地定位。这种定位方式已沿用了近百年之久(包括航空摄影测量测制地形图)。这类对地定位方式,使得遥感图像的应用技术变得复杂。需要相当的人力选读地形图上的控制点,人     

QUICKBIRD数据处理及其应用

以高分辨率的QUICKBIRD卫星数据为研究对象，经反差增强和比值运算，使处理后的图像分辨率高且接近真彩色。具有较好的识别效果；在图像上均匀布设13个地面控制点(GCP)，另选取3个国家三级控制点参与静态GPS外业实测及内业解算，平差后各控制点坐标误差在1cm左右。利用遥感图像处理软件ER Mapper6．2为平台，进行二次多项式几何精校正．校正时各控制点的RMS值控制在1个像元以内；用1：500地形图对纠正后的图像进行精度检验，其点位误差在1m左右。说明纠正后的图像具有较高的精度。本文还对纠正后的遥感图像进行了应用研究，结果表明：各地类的判读精度均很高，其综合判对率为95．7％；该图像能将针叶树种和阔叶树种分开，树种的识别仍有难度。通过纠正后的图像与已完成的研究区内土地利用现状图进行匹配与精度分析，发现土地利用现状图有的区域精度较高。但有的区域存在较大误差。     

基于三维重建的大区域无人机影像全自动拼接方法

低成本无人机由于不具有精密的惯性导航系统,其拍摄区域有可能是一些难以布设控制点的无人区,因此无法采用传统的航空摄影测量处理手段获得拍摄区域的拼接影像。为此,提出一种基于三维重建的无人机影像全自动拼接方法。利用从运动恢复结构和多视角立体算法重建拍摄区域的密集点云,根据密集点云数据采用一种基于邻点分布约束的点坐标插值算法内插待定点空间坐标,运用间接微分纠正方法对影像进行几何校正,从而获得几何一致的拼接影像。实验结果表明,该方法全程无需人工干预且拼接耗时短,相邻影像之间几何拼接精度约为2.5个像素。     

结合变形函数和幂函数权重的图像拼接

针对图像拼接算法存在效率低下、特征点错误匹配、重影和拼接缝等问题，提出一种基于尺度不变特征变换、薄板样条函数和幂函数的图像拼接方法。该方法通过对输入图像进行采样匹配，计算输入图像间的点映射关系和重合区域，使用点映射关系对重合区域内的特征点进行定向配准，利用特征点集合计算出图像的局部扭曲模型，使用图像插值方法对图像进行变形映射；采用幂函数权重模型对变形图像中的像素进行平滑过渡，完成图像拼接。实验结果表明，在拼接相同图像的情况下，所提方法与传统的尺度不变特征变换算法相比，特征点配准效率提高了约59.78%，而且得到了更多的特征点对；与经典的图像拼接算法相比，该方法解决了图像的重影和拼接缝的问题，同时提高了图像的质量评估指标的得分。     

网格图形编辑的样条方法

提出基于样条的网格图形编辑方法,首先在网格表面附近构建近似的样条曲面,同时预计算网格顶点在样条上的对应点处局部标架下的坐标表示,并作为不变量在变形中进行保持;然后编辑样条的位置和形状,利用局部标架和细节坐标重建变形后的网格,同时进行网格光滑和网格细分,改善变形效果,以实现复杂模型简单快捷的编辑/变形.方法在保细节的同时允许对网格在多个尺度下编辑.实验结果表明,融合了样条的三角网格方法较传统的样条编辑方法可避免产生过多的控制点,大大地简化了操作.     

一种基于散乱数据插值的网格图象变形方法

提出一种基于特征点运动分解和散乱灰度数据插值的网格图象变形算法,以改进传统的两步扫描网格变形法在扫描顺序和变形效果上的不足。将原始图象的象素坐标一次性映射至目标图象,再对映射后得到的散乱坐标点的灰度进行散乱数据插值以恢复目标图象的象素信息。为了提高灰度映射的效率,引入一种基于Delaunay三角剖分的三角线性插值的方法来处理大规模散乱数据的插值。最后通过实例证明该算法的变形效果较两步扫描网格变形法有显著提高。     

具有直线结构保护的网格化图像拼接

目的 基于网格变形的图像配准方式,针对待拼接图片重叠区域的视差具有一定的容忍性,并且能够适应更复杂的图像拼接场景。在NISwGSP （natural image stitching with the global similarity prior）算法基础上提出了一种具有直线结构保护的图像拼接算法（MISwLP）,该算法通过提取图片中的直线结构并施加约束,可以得到视觉效果自然、畸变较小的图像拼接结果。方法 首先对图片进行网格划分,建立网格优化模型,针对网格顶点坐标集定义能量函数,在保证图片重叠区域高度对齐的同时,对网格进行相似性连续约束,并辅以直线结构约束,最后使用共轭梯度最小二乘法求解得到最优网格顶点集,指导网格变形。结果 针对不同场景下的图片进行拼接实验,同时和几种比较流行的图像拼接软件和算法进行比较。结果表明,同经典拼接算法,比如Autostitch相比,基于网格优化的图像拼接算法能够适应更加复杂的多平面场景,在减小投影失真和对齐误差方面表现更好;同现在比较好的几种网格拼接算法,比如SPHP （shape-preserving half-projective warps for image stitching）、APAP （as-projective-as-possible image stitching with moving DLT）、NISwGSP等的比较,MISwLP算法不仅能够很好地对齐图像和避免投影失真,并且能够保持图像重叠区域到非重叠区域的一致性,即保护原图中的直线结构。结论 提出了一种基于网格优化的直线约束方法,对于具有显著几何结构的图像拼接场景,能够较好地保护拼接后图像中原有的直线结构,具有较好的应用价值。     

TM遥感影像的地形辐射校正研究

从地面所接收到的太阳直接辐射、天空散射辐射和临近地形反射附加的辐射三个方面分析计算地面每个像元的太阳总辐射,并在此基础上建立地表真实反射率恢复模型,实现对地形的辐射校正。在算法实现上,采用交互式数据语言（Interactive Data Language,IDL）,结合6S大气校正模型和数字高程模型（DEM）进行编程实现。利用北京山区的TM遥感影像所做的实验表明该方法能有效地消除卫星影像中地形的影响,为影像的后续处理提供更真实的信息。     

Weighted coordinates transformation method for map overlay with non-homogeneous space partition

Map overlay is one of the most frequent tasks for research and practical application in fields such as urban planning, surveying, remote sensing, and GIS. Although affine transformation or the Helmert transformation currently used in commercial CAD or GIS software can satisfy some needs of map overlay, inaccurate overlay of the control points remains to be resolved. In this paper, we propose a weighted coordinates transformation method for map overlay, which is subject to the non-homogeneous nature of maps, to overcome the deficiency of traditional transformation methods. The weighted method utilizes Delaunay triangulation to partition a map into a set of triangles or a TIN as the basis for coordinates transformation. The test result shows that the proposed method does achieve an exact overlay of all control points and also performs better for non-control points than an affine transformation.     

Evaluating and comparing performances of topographic correction methods based on multi-source DEMs and Landsat-8 OLI data

Topographic correction is a crucial and challenging step in interpreting optical remote-sensing images of extremely complex terrain environments due to the lack of universally suitable correction algorithms and digital elevation models (DEMs) of adequate resolution and quality. The free availability of open source global DEMs provides an unprecedented opportunity to remove topographic effects associated with remote-sensing data in remote and rugged mountain terrains. This study evaluated the performances of seven topographic correction methods including C-correction (C), Cosine C-correction (CC), Minnaert correction (M), Sun–canopy–sensor (SCS) correction (S), SCS+C-correction (SC), Teillet regression correction (TR), and the Terrain illumination correction model (TI) based on multi-source DEMs (local topographic map, Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM filled-finished A/B and the Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) global digital elevation model (GDEM) data sets) and Landsat-8 Operational Land Imager (OLI) data using visual and statistical evaluation strategies. Overall, these investigated topographic correction methods removed topographic effects associated with Landsat-8 OLI data to varying degrees. However, the performances of these methods generally depend on the use of different DEMs and evaluation strategies. Among these correction methods, the SCS+C-correction performed best and was less sensitive to the use of different DEMs. The performances of topographic corrections based on free and open-access DEMs were generally better than or comparable to those based on local topographic maps. In particular, the topographic correction performance was greatly improved using the SRTM filled-finished B (FFB) data set with a resampling scheme based on the average value within a 3 × 3 pixel window. Nevertheless, further quantitative investigation is needed to determine the relative importance of DEMs and evaluation strategies used to select topographic correction methods.     

基于低秩矩阵分解的批量扫描文档图像纠偏

扫描文档图像纠偏的关键是对图像偏转角度进行快速准确的估计。传统的基于图片自身纹理结构的算法,如Hough变换、Radon变换,不仅易受文档自身特殊结构或噪声影响,而且单幅图像纠偏的平均耗时较长。提出了一种基于低秩矩阵分解理论扫描文档图像的批量纠偏方法,该方法将批量图像构造成一个较大的矩阵,通过迭代对每一列进行适当地旋转,达到矩阵具有较低秩的目的,进而实现对每副图像偏转角度的恰当估计及纠偏。实验结果表明,该方法不仅具有较高纠偏的精度,而且单幅图片的平均耗时也小于现有的图片纠偏算法。     

遥感影像地形与大气校正系统设计与实现

遥感影像地形和大气校正是提高定量化遥感数据处理精度的重要因素。目前的数据处理软件系统集成了一些地形和大气校正算法,但在应用中还存在不能获取重要的地形参数(如阴影因子、天空可视因子等),需提供精准DEM和校正方法基于朗伯体地表假设等问题。为应对遥感专业用户需求,设计并实现了遥感影像地形与大气校正软件系统,用以对影像进行地形辐射校正、获取DEM数据和相关地形参数、地形与大气校正等。介绍了系统的功能模块设计并展示了系统的原型版本,并应用系统中的地形和大气校正方法获取了HJ/CCD影像和Landsat/TM影像的反射率。校正结果表明:该系统中的BRDF模型能够有效消除地形影响。系统的实现可以为遥感科学研究和应用提供支撑。     

A combined measure for quantifying and qualifying the topology preservation of growing self-organizing maps

The Self-Organizing Map (SOM) is a neural network model that performs an ordered projection of a high dimensional input space in a low-dimensional topological structure. The process in which such mapping is formed is defined by the SOM algorithm, which is a competitive, unsupervised and nonparametric method, since it does not make any assumption about the input data distribution. The feature maps provided by this algorithm have been successfully applied for vector quantization, clustering and high dimensional data visualization processes. However, the initialization of the network topology and the selection of the SOM training parameters are two difficult tasks caused by the unknown distribution of the input signals. A misconfiguration of these parameters can generate a feature map of low-quality, so it is necessary to have some measure of the degree of adaptation of the SOM network to the input data model. The topology preservation is the most common concept used to implement this measure. Several qualitative and quantitative methods have been proposed for measuring the degree of SOM topology preservation, particularly using Kohonen's model. In this work, two methods for measuring the topology preservation of the Growing Cell Structures (GCSs) model are proposed: the topographic function and the topology preserving map.     

基于模型的山地遥感图象辐射订正方法

对太阳直射、天空满散射和邻近地形的反射辐射进行了较为详细的分析,提出了崎岖山地真实反射率的恢复模型及相应的快速算法,从而实现了消除山地卫星影像中的地形的影响,恢复阴影所包含的细节。利用ＴＭ影像的实验表明,此方法可以有效地实现对影像的订正,为遥感图象的后处理提供更多的信息。     

卫星遥感影像数据的地形影响校正

地形影响校正是遥感影像辐射校正的主要内容，是获得地表真实反射率的必不可少的一步。本文提出的方法中，将6S大气校正模型与数字高程模型（DEM）结合起来，计算出水平地面上接收到的直接辐射与漫射辐射，并采用一个简单公式将其转化到地形坡面上，从而实现了对地面的辐射能量校正，同时，6S模型对卫片还进行了大气改正，可输出卫片在大气层底部的辐射亮度与反射率；然后将基于坡面的反射率换算到其在水平面上的对应值，即实现了对反射率的地形影响校正。在我们所实施的“滇金丝猴保护项目”的植被研究中，应用本方法对梅里雪山区域的ETM＋影像进行了校正，大大减小了地形对遥感数据的附加影响。     

一种利用附加纹理信息进行三维喷绘的方法

针对三维透视投影视图中对三维物体表面纹理直接进行喷绘,以获得复杂纹理图这一计算机图形交互技术这一新问题,研究了一种将纹理图的象素位置信息转换成彩色信息,然后利用纹理映射将纹理坐标连同该点上的颜色值一起传递到与屏幕象素对应的可见点上的方法,其中颜色值依该点处的入射光线方向和表面法向被进一步转换为光强值,而纹理坐标则被解码后还原成与该可见点对应的纹理坐标,被存入信息缓冲器中,供以后使用,通过解码,可根据屏幕点直接得到纹理象素点的坐标,经过算法优化,实现了对三维物体表面纹理的实时喷绘;同时阐述了在三维图象生成技术中使用附加纹理信息的应用实例以及相关定义。     

基于核自组织映射的有监督主动轮廓图像分割

针对灰度不均匀目标和多灰度强度目标利用主动轮廓难以精确分割的问题,提出了一种基于核自组织映射（KSOM）的有监督主动轮廓算法KSOAC。首先对背景区域和前景区域的先验样本分别利用KSOM进行训练,得到其各自的拓扑映射结构来表征其分布,从而获得突触权值向量;其次提出计算两个网络结构单位像素的平均训练误差,把该误差加入能量函数修正曲线进化过程,并利用前景和背景的面积比得出能量项的控制参数;最后推导出了利用神经元权值向量的有监督主动轮廓能量函数和迭代方程,并采用Matlab 7.11.0对多幅图像进行了仿真验证。仿真结果和数据表明,与自组织映射（SOM）主动轮廓（SOAC）相比,KSOM得到的映射更接近于先验样本的分布,误差更小;KSOAC的准确率、查全率和F参数均大于0.9,分割结果更接近目标本身;在时间消耗方面与SOAC相差不大。实验结果表明,KSOAC能够提高概率分布未知图像、非均匀图像和多灰度强度目标分割效果,减少目标泄露。