航空滤光片阵列多光谱图像拼接算法

针对航空滤光片阵列多光谱图像拼接效率较低的问题，提出了航空滤光片阵列多光谱图像拼接算法。首先，对多光谱图像构建条带图像模板，利用平台姿态信息对序列图像及图像模板进行投影变换；其次，利用尺度不变特征变换算法对尺度缩放后的图像提取匹配点并计算图像单应矩阵，通过矩阵补偿得到投影变换后图像的坐标转换矩阵，选择中间序列图像为基准图像，对投影变换后的图像及其模板进行坐标变换；最后，依次提取单波段图像模板得到单波段序列条带图像，通过图像融合得到大区域单波段图像。理论分析与实验结果表明：表明该方法可以有效提高滤光片阵列多光谱图像拼接效率，且具有较高的图像拼接精度。     

基于高程和地物光谱约束的多光谱图像预处理算法

分视场滤光片型多光谱相机在利用拼接和配准生成多光谱图像时,受云、水等特殊地物的影响,利用现有方法生成的结果图像上容易出现条带噪声和错配现象。提出了一种三维信息约束下的尺度不变特征转换(SIFT)图像配准和地物光谱特性约束下的多光谱图像预处理算法,该算法利用三维信息约束的SIFT算子提高配准精度,同时在地物光谱特性约束下选取有效的辐射校正点提高图像拼接时各条带图像灰度的校正精度。实验结果表明,利用该方法对分视场多光谱相机数据进行预处理时,即使图像上存在云、水等特殊区域的地物,结果图像仍能保持高精度配准且无条带噪声。     

基于多波段匹配的超光谱成像仪图像条带噪声去除方法研究

环境卫星超光谱成像仪前20个通道的图像具有明显的条带噪声,严重影响了后续数据处理和定量化应用.根据环境卫星超光谱成像仪波段多、各波段图像相关性强的特点,提出了一种基于多波段图像匹配的条带去除方法.以广西北部湾地区的超光谱成像仪图像为例,分别利用矩匹配方法和多波段匹配方法进行校正.最后从图像基本信息保留能力、图像灰度值改...     

基于特征点的飞行器局部模板匹配

提出了一种基于特征点的飞行器图像模板匹配的方法.针对航空测试图像飞行器局部模板匹配的特点,提出用数字图像处理的手段,对目标图像进行基于Harris算法的特征点提取,并结合基于不变矩局部模板匹配算法,计算飞行器在航母降落过程中,航空测量图像飞行器的局部特征点附近进行快速的模板匹配.     

基于多重分形谱的木材高光谱图像纹理分类算法

为了过滤木材高光谱图像中大量的冗余信息,提升应用图像纹理进行分类的准确率,本文采用基于多重分形理论的木材高光谱图像分类算法。首先利用不同的特征选择算法选取最具代表性的10个波段;随后根据不同的函数密度图像对所选取波段的图像求解其多重分形曲线,将选择出的多个波段所对应的多重分形曲线取平均,得到表示样本纹理特征的多重分形曲线;最后使用支持向量机和BP神经网络分类器对多重分形曲线进行分类。实验表明,相对熵(K-L散度)要好于自适应波段选择(ABS)提取的波段,多重分形算法提取的高光谱图像纹理特征要好于灰度共生矩阵,支持向量机算法的分类准确率和速度要优于BP神经网络,融合K-L散度、多重分形和支持向量机算法能够有效地提高木材高光谱图像的识别准确率,最高识别准确率达到了97.91%。     

灰度校正在红外序列图像拼接中的应用

为满足红外图像无缝拼接的需要,提出了一种基于红外序列图像的灰度非均匀性校正算法.该算法利用灰度非均匀区域的相对稳定性,通过对拍摄的大量红外序列图像求平均,获得相机灰度校正的模板图像.然后利用此模板对各帧图像进行校正,实现在同一幅度照射下各像素灰度的一致性.最后利用由HJRG-001型红外热像仪获得的红外视频图像序列进行...     

色散型多光谱图像的全数字对焦算法

色散型的多光谱成像系统对不同波长的单色光有 不同的折射率,不同波长的滤光片的 折射率会导致 每个波段图像聚焦清晰时的镜头位置也各不相同。因此,对于全部波段,在同一位置采集一 系列的图像会 影响各波段图像的准确对焦。本文从频域角度出发,选用高斯点扩散函数的反演模型对多光 谱图像进行全 数字对焦处理,并乘上一个低通滤波器降低高频分量的噪声。结果显示,本文算法能够在不 改变多光谱各波 段图像能量分布的同时,增强离焦图像的细节信息、降低图像的噪声,恢复出接近准确对焦 的理想图像。 基于以上研究结果,采用性能较高的客观评价函数——灰度差分函数,从主客观两方面评价 了本文算法对多光谱图像全数字对焦的有效性。     

一种处理多光谱彩色合成图像的白平衡法

多光谱彩色合成图像是直接提取多光谱图像中的R、G、B波段合成的彩色图像.但由于多光谱成像探测器光谱响应性能的差异,造成合成的彩色图像偏色严重,为了重现真实色彩,需进行颜色校正.针对目前传统白平衡法与色度学合成法的不足,提出了一种基于光谱信息的改进白平衡法,用于多光谱彩色合成图像的颜色校正.经实验验证,该方法不仅实现简单,校正过程中不需要标准真彩色图像,也不需要预测图像中所有地物的光谱反射率,而且改进了传统算法,获得的图像更为真实.     

相位相关性增强的自适应低重叠率多光谱图像快速拼接算法

在进行多光谱图像拼接时,由于成像需求及不同波段图像的信息差异,导致无法在低重叠率条件下完成全波段光谱图像快速拼接.针对该问题,本文提出一种相位相关性增强的自适应低重叠率多光谱图像快速拼接算法.以多光谱图像信息熵最大通道作为基准通道,设计图像相关性增强切分方法,切除基准通道下两幅相邻镜头光谱图像的特定步长,提高待匹配光谱...     

采用SIFT特征的高光谱数据自动几何精校正

针对几何精校正过程中人工选取控制点误差大、未考虑高光谱数据光谱特征一致性等问题,提出了基于SIFT特征的自动几何精校正方法。首先提取图像的SIFT特征,利用高光谱数据的地理坐标定位进行局部特征匹配,然后为了进一步提取高精度、分布均匀的控制点,提出了一种分区域的随机采样一致（Random Sample Consensus,RANSAC）算法。利用航空高光谱成像仪Hymap获取的新疆东天山数据进行算法性能的分析与验证,并采用CE90/CE95以及均方根误差等指标进行定位精度的评价,提出的基于SIFT特征的自动几何精校正方法能够达到0.8像元的定位精度,并且校正前后光谱的光谱角小于0.01 rad。     

航空面阵图像拼接的累积误差消除方法

针对航空面阵遥感图像拼接算法一般存在误差累积的问题,提出了航空面阵图像拼接的累积误差消除方法。首先,利用航空遥感平台位置信息与姿态信息完成每幅图像投影变换与粗拼接,确保了每幅投影变换后图像拼接误差的独立性,从而避免了误差累积现象;然后,采用SIFT算法提取粗拼接相邻图像重叠区域的同名像点对,并根据同名像点对的位置差异,按照误差均分的原则,逐张独立地进行坐标微调及坐标精调,直到满足一定精度为止,以提高图像拼接精度,同时避免坐标调整时产生的误差累积。最后,通过主观评价（对比校正后卫星图像和文中拼接效果图像的地理对应关系）和客观评价（SSIM算法）对图像拼接质量进行评价。理论分析与实验结果表明:该方法能有效规避图像拼接中的误差累积问题,相对当前主要拼接方法,能够很好地与地理空间二维坐标保持一致性,且具有很好的实用价值和应用前景。     

基于多级引导滤波器的图像区域融合算法

为了提高多光谱图像与全色图像的融合质量,研究了多种滤波器和融合算法,提出了基于多级引导滤波器的区域融合方法。采用该方法对多光谱图像进行插值,利用改进的分水岭算法对全色图像进行区域划分,并将划分结果映射至每个多光谱图像,然后将多光谱图像与全色图像利用多级引导滤波器分别进行滤波,得到各自的细节信息,最后根据每个区域中全色图像和多光谱图像的关系指标局部相关系数与4阶相关系数的大小,对细节信息进行区域融合,得到融合后的多光谱图像。结果表明,该算法充分保留了多光谱图像的光谱信息,并尽可能多地注入了全色图像的细节信息,成功地提高了多光谱图像的融合效果。     

面阵CCD航空相机斜视图像的几何校正

为增大机载光电侦察系统的视场角,航空相机多采用扫描方式对地摄影成像,文章针对面阵CCD航空相机斜视摄影引起的图像变形进行校正。由于该类相机与载机之间存在方位和俯仰两轴运动,文章同时考虑相机相对载机的旋转角度和载机相对地面的姿态角,建立了更符合该类相机工作状态的六姿态角投影校正模型,推导出同一地物在畸变图像和标准图像上的像素坐标变换关系,采用双线性插值算法对坐标变换后的像素灰度值进行重采样,对航空图像进行自动校正。最后,对某机场的航拍图像进行校正实验,并与基于地面控制点的多项式校正方法以及基于畸变图像和参考图像配准的校正方法进行比较。实验结果表明,六姿态角投影校正模型能够取得比较高的校正精度(可达像素级),当姿态角的测量精度为3′,图像大小为512pixel×512pixel时,图像校正的均方根误差为1.174 7pixel。该方法不需要提供参考图像和野外采集地面控制点数据,便于工程实现,基本满足航空图像处理的稳定可靠、精度高、实时性强等要求。     

基于扩散方程和相位一致的异源图像配准算法

针对同一场景下的红外与可见光图像特征点难以提取和匹配的问题,提出一种基于扩散方程和相位一致模型的红外与可见光图像的配准算法。首先提出了收敛速度更快的扩散方程,并用该方程对红外图像除噪;其次利用改进的相位一致模型提取红外与可见光图像的视觉相似性结构;在相似性结构上提取特征点,进行二进制描述;最后采用汉明距离实现特征点匹配。实验结果表明,该算法能够有效滤除红外与可见光图像的差异,减小计算开销的同时实现图像的自动配准。     

末敏弹稳态扫描段红外特性的实验研究

以考核红外预警系统对末敏弹的探测识别效能为应用背景,通过在高空热气球上投放末敏弹,同时利用地面热像仪实时跟踪捕获的实验方法,获得了复杂云层背景下,末敏弹稳态下落过程中的红外图像序列。针对图像模糊、信噪比低等特点,提出一种组合空域滤波的目标检测方法,该方法利用小波阈值和中值滤波去噪,Top-Hat变换抑制背景,最后通过形态学滤波提取目标并增强目标和背景的灰度对比度。多帧检测结果显示:该组合滤波算法能够有效提取实验图像序列中的末敏弹,为进一步的目标跟踪技术研究奠定了基础。     

一种新的道路描述子:对称边缘方向直方图

基于主要道路物方空间形状特征,本文提出了一种新的特征矢量——对称边缘方向直方图,作为较高分辨率航空影像中主要道路的特征描述.图像空间边缘像素的拓扑关系,该矢量较好地描述了图像的主要形状属性,并具有对于图像平移、旋转、尺度和光照变化的不变性.模糊C-均值聚类算法的分割实验表明,该特征矢量较好地解决了较高分辨率影像中主要道路的特征描述问题,能有效地从实际航空影像中提取主要道路种子点.     

基于特征显著性融合的红外小目标检测

复杂背景下的红外图像通常存在信噪比低、邻近像素灰度变化不明显以及易被杂波信号和噪声干扰的特点,导致红外小目标检测困难。为解决上述问题,提出一种基于特征显著性融合的红外小目标检测算法。首先,在空间域中利用目标与其局部背景灰度差异来计算得到灰度显著图,在频域中结合谱残差计算得到背景抑制后的频域显著图;其次,将灰度显著图和频域显著图归一化后通过哈达玛乘积相互融合;最后,通过自适应阈值分割并使用Unger滤波器剔除较小的噪声点,从而提取出目标区域。实验结果表明,所提算法对图像的信噪比有了数十倍的提升,对背景抑制效果显著,并有着检测率高和虚警率低的优点,是一种有效的小目标检测算法。     

基于交叉累计剩余熵的多光谱图像配准方法

针对传统互信息图像配准容易产生局部极值的问题,提出将双边滤波器和交叉累计剩余熵结合作为匹配算法,进行多光谱图像的配准。在这种配准算法中,首先针对多光谱图像特点,提出基于概率密度的双边滤波器边缘提取方法,其次采用交叉累计剩余熵代替互信息作为测度函数将参考图像与待匹配图像的边缘进行匹配。双边滤波器的特性是去噪保边,而累计剩余熵比香农熵更具一般性,且该函数可以有效地避免局部极值,去除噪声。实验证明,该方法鲁棒性好,配准效果明显。