基于多核CPU和GPU的高光谱数据并行几何校正

针对高光谱几何校正计算复杂,大数据量频繁传输降低处理效率,无法满足实时需求等问题,提出基于多核CPU和GPU的并行计算模型。实现基于GPU的并行几何校正,并引入流水线并行思想提出基于多线程的数据读写优化方法,实现重采样部分的数据I/O优化。应用航空推扫成像仪所得高光谱数据进行实验,验证该方法能够有效地隐藏部分硬盘与内存间的数据I/O时间,几何校正加速比达到4.03,在基于GPU的并行计算基础上提高了1.74倍。     

基于城市GCP模板的遥感图像几何校正研究

提出了一种自动寻找地面控制点进行遥感图像几何校正和配准定位的方法。分析遥感图像产生几何畸变的原因,介绍几何校正的原理和方法。由于中国地区大城市分布具有确定的几何关系,故可以将城市分布图作为模板自动地在待校正图像上匹配上相应的城市地面控制点。进而利用已匹配的GCP对遥感图像进行校正和定位。仿真结果表明,该算法不需要人为寻找GCP,运行速度快,结果令人满意。     

基于城市GCP模板的遥感图像几何校正研究

提出了一种自动寻找地面控制点进行遥感图像几何校正和配准定位的方法。分析遥感图像产生几何畸变的原因,介绍几何校正的原理和方法。由于中国地区大城市分布具有确定的几何关系,故可以将城市分布图作为模板自动地在待校正图像上匹配上相应的城市地面控制点。进而利用已匹配的GCP对遥感图像进行校正和定位。仿真结果表明,该算法不需要人为寻找GCP,运行速度快,结果令人满意。     

无控制点航空遥感图像几何校正算法应用

航空遥感图像有着特殊的几何畸变特性以及现实中无法及时获取野外控制点的限制条件,无法使用传统的几何校正方法对图像进行处理.针对航空遥感图像的限制条件,本文使用了无地面控制点的航空遥感图像几何校正模型对图像进行处理.通过实验对比仿射变换模型和多项式变换模型的校正效果,得出仿射变换模型更能适用于本文情况,更能改善图像效果.在几何校正过程中,提出了一种控制点的最佳选取方案,实验结果表明,该方案可以有效配合图像几何校正的实施.     

图像几何校正控制点的自动确定方法

依据图像几何校正的一般思路，提出了一种有效控制点（CP）自动确定方法，首先定义了基准控制点（RCP）及畸变控制点（DCP）的概念，设计了一种基于图像方差的检测模板，提出了相应的检测准则及搜索方案，然后在畸变图像中利用归一化积相关图像匹配算法实现了基准控制点相对应的畸变控制点的精确定位，并给出了方法的算法流程，最后，以几何旋转畸变图像为例进行仿真实验，准确辨识出了畸变模型的参数，验证了方法的可行性有效性。     

有限元法几何精校正

在通用计算机上采用有限元法对图像数据进行几何精校正。     

高光谱遥感大气辐射校正技术的研究

为满足高光谱遥感图像定量化解译的需求,针对现有大气校正方法面临的大气参数不同步问题,对基于大气参数空间同步获取的大气辐射校正技术进行了研究。首先总结了利用卫星搭载专用大气辐射校正载荷,同步提供大气校正参数与地表反射特性的方法,从根本上解决辐射传输模型中的大气参数难以同步获取的问题。其次结合国外在轨运行的高光谱遥感卫星的调研结果,在大气校正载荷的设计—尤其是谱段选择和优化方面对载荷系统的方案特点和技术指标进行了归纳。并选取EO-1 Hyperion高光谱遥感图像进行了大气校正,从校正前后图像的视觉效果、光谱特性、典型地物的分类识别效果三方面分析了大气校正对高光谱遥感定量化应用性能的提升。最后对大气辐射校正技术的发展前景进行展望。     

基于误差分析的岩芯高光谱数据几何校正方法

南京地质调查中心研制的推扫式岩芯成像光谱仪由可见近红外成像光谱仪、短波红外成像光谱仪以及载有岩芯盘的导轨构成。导轨匀速运动的控制误差、两台独立成像光谱仪不同的空间分辨率不同以及不重合的视场范围,导致所获得的数据存在几何畸变,无法直接进行应用处理。针对上述问题,在分析了畸变产生机理的基础上,提出了基于三角形靶标的拉伸压缩畸变校正方法以及像元级与亚像元级联合配准方法。通过在岩芯盘一侧布设等腰直角三角形靶标,实现无位置姿态参数下的几何拉伸压缩畸变检测与校正;同时将尺度不便特征变化与扩展的相位相关方法相结合进行图像配准,提高图像配准的精度。实验结果表明,利用南京地质调查中心研制的岩芯成像光谱仪的实测高光谱数据进行方法性能验证,经过几何校正处理后的岩芯高光谱数据,拉伸压缩畸变校正精度为0.28个像元,配准精度优于0.1个像元。     

PHI高光谱图像的大气校正算法

从高光谱遥感图像中提取较为精确的定量信息,大气校正是必不可少的步骤.本文在应用大气辐射传输模型对高光谱遥感数据进行大气模拟的基础上,研究并发展基于遥感影像信息的经济、有效的大气辐射校正和反射率反演算法.该算法可以根据遥感图像有效地估计大气中气溶胶的空间分布,并分析交叉辐射的影响,进而对其进行大气辐射校正和反射率反演.通过对几景PH I高光谱遥感图像的校正试验,表明了这种算法的有效性.     

长波红外高光谱非均匀性校正及光谱特征提取

长波红外高光谱系统既可分析目标成分又能感应其温度信息,广泛应用于遥感领域.该系统响应波段为7.7-9.5 μm,共32个波段,光谱分辨率达53 nm,可用于地质勘探,环境监测等领域.由于长波红外器件工艺问题,探测器在成像之前必须进行非均匀性校正.通过对比基于焦平面和基于光谱的校正方法,说明后者能够很好地保持目标的原始光...     

基于SIFT特征点匹配校正的抗几何攻击水印算法

嵌入水印的数字产品在传播过程中可能遭受到各种攻击,其中几何攻击破坏了水印和图像空间坐标的同步性,很容易使得水印算法失效。因此,抗几何攻击的水印算法成为了数字水印技术研究的热点和难点。本文利用图像尺度不变特征变换(SIFT)特征点所具有的旋转、缩放和平移不变性,提出了一种几何校正方法,该方法根据SIFT特征点的尺度特征和坐标关系实现带水印图像的几何校正。水印嵌入时首先对宿主图像Contourlet变换的低频子带进行分块奇异值分解,然后通过对各块奇异值向量的欧式范数的量化,改变所有奇异值实现水印信息的嵌入。水印提取时先对图像进行相应的几何校正,使得水印信息在受攻击后也能得到同步,从而提高了水印图像的抗攻击能力。仿真结果表明,该算法不可见性良好,水印容量较大,而且对于常规攻击和多种几何攻击都具有较好的鲁棒性。     

激光点云实现探地雷达图像地形校正的研究

探地雷达在地形起伏条件下采集数据时,必须考虑因地形变化产生的图像畸变和精确定位问题。本文采用车载激光扫描系统可快速获取研究区高精度的地形数据,通过探地雷达测量线上均匀分布的离散点,实现测量区地形数据与探地雷达图像之间的同步。根据时间移位原理和线性差值方法,选择某一标准的水平基准面作为参考平面,将探地雷达各道数据的双程传播时间进行校正,从而实现探地雷达图像的地形校正。校正后图像跟校正前相比,不仅显示出复杂地形下介质真实分布形态,而且有助于探地图像的解译和地下目标物及介质层的精确定位。     

基于SIFT特征匹配的全自动辐射归一化算法

分析了辐射归一化在遥感、航测领域中的重要性,针对辐射归一化线性校正法进行了研究,并提出了一种非人工干预、自动化程度高的基于SIFT(尺度不变特征Scale-Invariant Feature Transform)特征匹配的辐射归一化新方法。通过实验发现,基于SIFT特征匹配的辐射归一化方法能够减少由于大气、照度和传感器差异带来的辐射误差,与传统的方法相比具有结果稳定、自动化程度高的特点.     

基于SIFT特征点的抗几何攻击水印算法

提出了一种基于尺度不变特征变换(SIFT)和伪Zernike矩的抗几何攻击的鲁棒水印算法。首先,利用SIFT算法从载体图像中提取稳定的特征点;然后,根据特征尺度和方向自适应地确定每个局部特征区域大小和方向;最后,从中选择具有较大特征尺度互不重叠的特征区域,并利用量化调制伪Zernike矩幅值方法将水印嵌入到每个局部特征区域内。仿真实验结果表明,该算法不仅具有良好的透明性,而且具有较强的抵抗常规信号处理和几何攻击的能力。     

基于EnMAP卫星和深度神经网络的LAI遥感反演方法

区域叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)定量反演是开展大尺度农作物长势监测和产量估算的重要基础。针对当前区域LAI遥感定量反演存在的反演精度不理想和模型稳定性弱等问题,提出了一种基于少量训练样本进行LAI高精度反演的深度神经网络(Small Simple Learning LAI-Net,SSLLAI-Net)。该网络由2个卷积层、1个池化层和3个全连接层构成,将光谱反射率数据作为网络输入端、输出端得到LAI反演值,且该网络模型可支持小样本数据量的训练。以德国阿尔卑斯山麓高光谱遥感卫星影像Environmental Mapping and Analysis Program(EnMAP)为数据源,以该区域的谷物、玉米、油菜、其他作物为研究对象,数值实验结果表明当各作物类别的训练样本量均为50时,基于SSLLAI-Net的LAI反演精度分别为0. 95、0. 99、0. 98、0. 90;且在添加噪声的情况下,各作物类别的LAI反演精度分别为0. 95、0. 98、0. 96、0. 89。综上,提出的基于深度神经网络的区域LAI遥感定量反演方法 SSLLAI-Net是鲁棒可靠的,且该模型能够支持稳定的小样本建模。     

AOTF成像光谱仪及其在青藏高原多尺度遥感中的试验应用

简要阐述了AOTF的光学滤波机理和AOTF成像光谱仪的系统架构,研制了一套基于AOTF的地面成像光谱试验系统,将其应用于青藏高原多尺度遥感试验,针对高原植被试验区获取了不同尺度的成像光谱数据,为多尺度遥感试验提供了更为丰富的地面支持及比对数据.通过对数据的处理分析,证明了该技术在工程上的可行性,并为遥感图像混合像元分解等问题提供了新的解决方案.     

AOTF成像光谱仪及其在青藏高原多尺度遥感中的试验应用

简要阐述了AOTF的光学滤波机理和AOTF成像光谱仪的系统架构,研制了一套基于AOTF的地面成像光谱试验系统,将其应用于青藏高原多尺度遥感试验,针对高原植被试验区获取了不同尺度的成像光谱数据,为多尺度遥感试验提供了更为丰富的地面支持及比对数据。通过对数据的处理分析,证明了该技术在工程上的可行性,并为遥感图像混合像元分解等问题提供了新的解决方案。     

高光谱空谱一体化图像分类研究

高光谱图像分类是遥感图像处理技术中的一个热点,提高分类精度是目前一个重要研究方向。常规的高光谱图像分类技术主要关注于如何更好地利用光谱空间的分类信息,往往忽视图像空间域信息。本文提出了一种基于空谱一体化处理的高光谱图像分类方法,在利用数据进行自身光谱特征分类的同时采用区域生长法和二值形态学法相结合的空间域有效信息对光谱分类结果进行补充。实验证明本方法能提高高光谱图像分类精度。     

高光谱成像结合BP网络无损检测李子的硬度

以“红”李子和“青”李子为研究对象,提出了基于高光谱成像技术结合误差反向传播(error Back Propagation,BP)网络无损检测李子硬度的方法。采用高光谱图像采集系统获取了李子样本的高光谱图像,并提取了感兴趣区域的平均光谱反射率;综合比较了不同光谱预处理方法(一阶导数(derivative)、标准正态变换(SNV)和多元散射校正(MSC))对BP网络模型检测效果的影响;并利用主成分分析方法对预处理后的光谱数据进行降维,以提取能反映李子硬度的特征光谱。研究结果表明:derivative预处理后的光谱具有较好的李子硬度校正能力(RC=0.939,RMSEC=0.153),而SNV预处理后的光谱具有较好的李子硬度预测能力(RP=0.723,RMSEP=0.580);采用主成分分析法选择了累计贡献率超过99.99 %的主成分作为样本集特征光谱数据,很好地实现了光谱数据的降维,提升了BP网络模型的运行效率。这表明高光谱成像技术结合BP网络可实现李子硬度的无损检测。     

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。