基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统设计

为使无人机遥感图像的影像残差值得到有效控制,提升多源遥感影像变化特征的检测精度水平,设计基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统。在C/S框架体系中,设置并行运作电路、像素点检测主机、HBase存储结构与遥感影像显示器,完成对多源遥感影像变化检测并行系统的硬件设计。根据联合平差指标的数值水平,计算密集度指标,联合已知影像数据,求解无人机倾斜摄影过程中的纹理映射条件,实现对多源遥感影像的建模处理。按照影像特征提取结果,完善影像检测金字塔的构型模式,将无人机数字影像与并行检测节点匹配起来,再结合各级硬件应用结构,完成基于无人机倾斜摄影技术的多源遥感影像变化检测并行系统设计。实验结果表明,设计的系统在无人机倾斜摄影技术的作用下,遥感图像在x轴、y轴、z轴方向上的影像残差指标均出现明显下降的数值变化状态,能够有效提升多源遥感影像变化特征的检测精度。     

基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术

为全面增强遥感影像上地物波谱的反射特性能力,实现对无人机目标的无误提取,提出基于图像分割的无人机遥感影像目标提取技术;在类哈尔滤波器结构的支持下,按照区域环境中地物目标的颜色特征,完成低层影像特征的量化处理,实现基于图像分割技术的无人机遥感深度图获取;定义与无人机遥感影像相关的基本名词,通过原始特征选择的方式,判定地物波谱的平均反射特性水平,得到准确的特征元素相关性测度数值,完成无人机遥感影像的目标融合处理;在此基础上,分割多分辨率条件下的影像目标,在定义图像纹理与尺度条件的同时,得到最终的地物提取结果,实现基于图像分割无人机遥感影像目标提取技术的应用;对比实验结果表明,在初始采集相位条件及亚像素条件下,目标地物的波谱宽度均超过7.0μm,遥感影像的反射特性能力大幅提升,满足对无人机目标无误提取的实用需求。     

基于改进SSD的多尺度低空无人机检测

鉴于低空场景下无人机尺度多变、背景复杂的特点,提出一种基于深度学习的多尺度低空无人机目标检测算法.针对高层卷积特征对小无人机目标特征表达能力差的问题,引入VGG16低层特征图Conv3_3,构建特征金字塔网络,利用有效感受野技术,重新设计各特征图中先验框的尺寸和长宽比例,建立多尺度、多背景且包含干扰目标的低空无人机图像数据集,完成算法的训练和优化.实验结果表明,该算法相比原始SSD网络,平均精度(average precision,AP)提高了7.32％,有较好的抗干扰效果和实时检测能力.     

基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术

传统无人机遥感影像自动无缝拼接技术无法精准匹配影像信息,导致无人机遥感影像拼接结果出现大量缝隙,拼接效果差。因此提出了基于控制点配准算法的无人机遥感影像自动无缝拼接技术。遵循无人机影像成像原理,获取无人机遥感影像,并将数据以图像格式文件形式存储。设置阈值,剔除最邻近域和次邻域比值大于阈值的控制点,对影像坐标平移和缩放数据标准化处理,彻底消除坐标变换对图像配准影响。构建相似变换矩阵,获取新的控制点集,使用直接线性变换算法预估变换矩阵,得到线性解。经过粗、细配准,确定不同图像重叠区域。搜索最佳拼接线,使用加权平均融合法消除拼接缝,由此设计拼接流程。由实验结果可知,该技术能够精准匹配影像信息,检测到影像最大分辨率为1000*800,具有良好拼接效果。     

一种改进的局部加权拟合校正方法

几何校正是遥感图像处理的一个重要环节,是减弱遥感图像与地面真实形态差异的重要方法。但是常规几何校正方法对无人机影像进行校正,其效果不够理想。在分析了局部加权拟合校正法的基础上,用控制圆规定其局部校正区域,并且新增辅助控制点来覆盖该区域,以这种方法对其进行了改进。通过对同一无人机影像进行几何校正对比分析实验,结果表明:改进的局部加权拟合校正法能够更充分、合理地利用局部控制点信息,对控制点的分布具有更好的适应性,能够有效提高无人机影像的几何校正精度。     

一种图像特征点匹配算法——Haar-Gaussian&NICD算法

提出了一种基于哈尔小波分解变换和高斯尺度空间的图像特征点匹配算法.首先利用哈尔小波变换对基础图像进行3层行列分解,然后利用高斯函数卷积核对这些分解图像,进行尺度变换.提出了一个小波高斯金字塔塔林的概念,即对通过小波变换产生的多张不同分辨率的基础图像分别进行高斯尺度变换进而产生一个个独立的高斯金字塔,进而产生独立的高斯差分金字塔林,完成特征点检测.再引进规范化强对比度描述子对特征点进行描述.结果表明:Haar-Gaussia&NICD算法的效果和SIFT算法相当,特征点数量优于SIFT算法,在局部特征匹配方面要更有优势;而且和NICD描述子搭配使用,在运行速度方面要比SIFT算法更快.     

光学遥感图像多目标检测及识别算法设计与实现

针对目前光学遥感图像处理与分析多集中在单目标检测及识别领域的局限性,多目标检测及识别成为了一个非常值得关注的研究课题,提出了一种光学遥感图像多目标检测及识别算法.首先,采用自适应阈值算法对目标快速检测分割;然后,结合图像金字塔思想和基于尺度不变特征变换的特征包(BoF-SIFT)特征提出了一种分层的BoF-SIFT特征表示目标的全局特征和局部特征,详细地描述了目标的分布特性;最后,采用基于径向基核函数的支持向量机为弱分类器的AdaBoost算法,经过不断更新权重之后得到一个强分类器对待测试目标图像完成分类识别,识别率达到了93.52%.实验结果表明,所提算法对多类遥感图像目标的分割效果显著,特征选取恰当,识别方法快速有效.     

基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法

为解决卫星遥感图像边缘模糊噪点过多,导致图像清晰度过低的问题,提出基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法。利用Softmax分类器结构,提取边缘图像节点处的数据信息参量,遵循深度学习算法,完成对图像信息的卷积与池化处理,实现基于深度学习的卫星遥感图像识别。根据尺度空间定义原则,确定边缘检测特征点所处位置,再联合梯度信息熵计算结果,完成对卫星遥感图像的拼接处理。分别计算一阶微分边缘算子、二阶微分边缘算子的具体数值,确定梯度幅值的取值区间,总结已知数值参量,建立完整的双阈值表达式,完成基于深度学习的卫星遥感图像边缘检测方法的设计。实验结果表明,应用所提方法后卫星遥感图像边缘节点处信噪比指标增大,可有效控制模糊噪点对图像清晰度的影响,在卫星遥感图像边缘精准检测方面具有较强的实用性。     

基于多尺度自适应加权的改进Canny算子

在Canny算法框架下,对彩色遥感图像进行多尺度滤波分析。定义多个不同尺度的高斯滤波器,在每个尺度下,分别对遥感图像RGB三个通道进行滤波和梯度计算,取三个通道的梯度最大值为该尺度下的遥感图像梯度值。根据各个尺度的滤波器对噪声的抑制能力及边缘定位能力的不同,自适应地确定相应的权值大小,然后再将这些不同尺度下检测到的梯度图像用自适应确定的权值进行加权合成最终的梯度图像。在此基础上,由非极大值抑制和双阈值处理得到图像边缘。实验结果表明,该算法比传统的Canny算子在噪声抑制和边缘定位方面具有更优的性能,适合彩色遥感图像的边缘检测。     

多尺度下遥感小目标多头注意力检测

针对地理空间遥感图像中检测目标存在多尺度特性、形态多变以及小目标判别特征过少等造成检测识别精度不高的问题,提出了基于多尺度下遥感小目标多头注意力检测算法YOLO-StrVB。对网络结构进行重构,搭建多尺度网络模型,增加目标检测层,提高特征提取网络下遥感小目标模型不同尺度下的检测能力;加入双向特征金字塔网络（Bi-FPN）进行多尺度特征融合,提高双向跨尺度连接和加权特征融合;在YOLOv5网络末端融合Swin Transformer多头注意力机制块,提升感受野适应目标识别任务的多尺度融合关系,优化主干网络;使用Varifocal loss对网络进行训练,提升遥感密集检测小目标的存在置信度和定位精度,并选用CIoU作为边界框回归的损失函数,提高感知分类得分（IACS）的边框回归精度。通过在遥感目标数据集NWPU VHR-10上的实验验证,对比YOLOv5原模型的mAP提高了3.05个百分点,能有效提高小目标的检测精度,达到了对地理空间遥感图像中小目标检测的鲁棒性。     

基于改进SSD算法的遥感图像目标检测

在遥感图像目标检测领域,多数目标检测算法针对小目标检测时效果不佳,为此,提出一种多尺度特征融合的遥感图像目标检测算法。利用SSD算法的基础网络进行特征提取,形成特征图金字塔。设计特征图融合模块,融合浅层特征图的位置信息和深层特征图的语义信息,从而保留丰富的上下文信息。设计冗余信息去除模块,通过卷积操作进一步提取特征图中的特征,并对特征信息进行筛选,以减少特征图融合时带来的混叠效应。在遥感图像数据集NWPU VHR-10上的实验结果表明,该算法的平均检测精度高达93.9%,其针对遥感图像小目标的检测性能优于Faster R-CNN和SSD等算法。     

基于三分量自主意识UAV路面遥感图像拼接算法

针对在检测过程中需要高分辨率的全景图像分析路面病害特征参数的问题,提出了一种具有三分量（3c）动态自主意识的遥感路面病害图像拼接算法。基于目标识别、主动立体视觉确定UAV系统在三维结构中的自主意识;采用增量搜索策略基于几何约束将SIFT点特征三角化;结合PNP—RANSAC算法找到最佳匹配面进行误匹配剔除;利用三角函数理论对图像进行融合。实现对长线程病害路面图像数据集的快速准确拼接。特征搜索时间平均为未使用增量搜索策略的43.45%,拼接准确率在88%以上。实验数据表明,基于三分量自主意识的UAV路面遥感图像拼接系统可以有效地应对长线程路面病害图像。     

基于ORB特征的无人机遥感图像拼接改进算法

针对传统的SIFT算法运行速度较慢、不适合处理实时性要求高的无人机遥感图像的缺点,提出了一种基于ORB特征的快速遥感图像拼接改进算法。首先通过ORB算法快速得到特征点和特征描述,采用K最近邻算法（KNN）进行粗匹配,然后采用随机抽样一致性算法（RANSAC）进行精匹配,最后使用改进的加权平均方法对图像进行融合拼接。实验结果表明,该算法在保证匹配精度的基础上,处理速度较经典的SIFT算法提高了41倍。在图像融合时,该算法能有效地消除拼接重影错位现象。     

基于改进YOLOv5的遥感图像目标检测研究

针对遥感图像中背景复杂度高、目标尺寸多样所导致的目标检测精度低的问题,提出一种基于改进 YOLOv5的遥感图像目标检测算法。该算法将具有Transformer风格的ConvNeXt网络作为主干网络,以克服卷积神经网络(CNN)结构的局限性,捕获更多全局信息。引入 SimAM 注意力机制在不增加网络参数的情况下,推断出特征图的3D注意力权值,提高网络的稳定性以及抗干扰能力。同时采用全局显式集中调节方案的集中特征金字塔(CFP),捕获全局长距离依赖关系以及遥感图像的局部关键区域信息。将本文提出的算法在 RSOD 数据集上进行消融实验,结果表明,本文提出的算法能够显著提高遥感图像目标检测的平均准确率。     

基于DSP的无人机遥感影像SIFT算法设计与实现

为了满足尺度不变特征变换（SIFT）算法临场处理大尺寸无人机（UAV）组网遥感观测影像的实时快速需求,提出一种基于数字信号处理器（DSP）内核的硬件乘法器来处理单精度浮点型像素数据乘法的算法实现方案。首先,根据DSP内核的硬件乘法器的数据输入、输出特性,重构SIFT算法的图像数据结构和图像函数,以实现硬件乘法器对SIFT算法单精度浮点型像素数据的乘法计算;其次,采用软件流水技术重新编排迭代计算,以增强算法的并行计算能力;最后,将在算法计算过程中产生的动态数据迁移至第三代双倍速率同步动态随机存储器（DDR3）中,以提升算法数据的存储空间。实验结果表明,DSP平台的SIFT算法可以实现对1 000×750的UAV遥感影像的高精度快速处理,所提方案满足无人机组网遥感影像临场处理对SIFT算法的实时快速要求。     

一种面向多光谱遥感图像的动态尺度梯度调制融合算法

针对多光谱遥感图像,提出一种新的动态尺度梯度调制融合算法;该算法首先根据需求选取不同波段上的光谱图像,然后在多尺度梯度塔形分解数据结构下,分析、选择合适尺度上的一幅梯度图像作为融合的引导,再经过动态的阈值选取和二值化得到调制因子,对另一幅光谱图像进行调制,获得最终的融合图像;实验结果表明,与传统的对比度调制算法和多尺度调制融合算法相比,该算法能够有效地保留、增强各个波段光谱图像中最显著的地貌特征.