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。     

基于几何不变性和局部相似特征的异源遥感图像配准算法

针对异源遥感图像在图像配准中的几何形变问题,本文提出了一种基于几何不变性局部相似特征的异源遥感图像配准算法。GISS算法利用加速鲁棒特征算子先对存在几何差异的异源遥感图像进行预匹配,然后根据特征点的方向特征对图像进行旋转仿射校正,最后引用局部相似性描述符并集成相似性度量来考察预匹配点对的相关性,选取其中相似相关性最优的点对实行图像配准。实验结果表明,对于存在几何形变的异源遥感图像,具有较好的配准实现效果,可以有效的解决异源遥感图像之间的几何形变差异问题,具有较好的鲁棒性和配准精度。     

遥感影像的半自动配准

图像的半自动配准是当前比较先进的图像配准技术。该方法基于初步定位基础,利用模板相关的匹配方法,根据遥感图像之间灰度分布的相关性,选取数量丰富的配准控制点,利用相关系数准则进行图像间的相似性度量,可达到较高的配准精度。实验结果表明,该匹配方法用于遥感图像的配准能够有效提高图像处理的速度以及校正图像的定位精度。     

基于增强MSER和Harris-Laplace互补不变特征的遥感图像配准

针对具有倾斜的遥感图像的自动配准问题,提出一种增强自动配准方法。该方法首先应用最大极值稳定区域(Maximally Stable Extremal Regions,MESR)特征的仿射不变性结合匹配能力较强的SIFT(Scale Invariant Feature Transformation,SIFT)描述子进行粗匹配,初步校正倾斜图像的空间变换;然后利用Harris-Laplace(H-L)在图像旋转、光照变化条件下能最稳定的提取2维平面特征点和在3维尺度空间中能最稳定高效地提取特征点的特性结合随机一致性检验(Random Sample Consensus,RANSAC)方法进行精匹配。通过实验分析证明,与SIFT配准方法相比该方法能够对倾斜的遥感图像实现更精确的自动配准。     

面阵摆扫热红外航空影像分步几何校正方法

针对航空面阵摆扫数据无控制点几何校正问题,提出了一种基于POS数据的面阵摆扫热红外影像的分步几何校正方法,主要包括利用视矢量法对影像校正、投影至高斯地辅平面进行拼接、及提取虚拟控制点三个步骤。利用最小二乘法对全局影像进行第二次几何精校正,实现研究区热红外图像几何校正。实验图像验证了该校正算法的有效性,平面两点距离相对误差为0.81%,平面两点方位角相对误差为0.72%,相较于直接利用POS校正误差有显著改善。该研究方法可推广应用于其它面阵摆扫无地面控制点的航飞图像几何校正。     

基于GPU的遥感图像前期处理算法研究与应用

针对传统的遥感图像前期处理算法在面对海量地面数据时计算时间很难满足需求的问题,基于RPC模型的遥感成像几何校正算法的并行加速和基于SIFT特征提取的图像匹配技术的并行加速研究。针对几何校正的主要步骤及其速度瓶颈问题,提出了可采用的并行加速方法,同时结合SIFT的特点提出了并行优化加速的方案。采用基于数据划分的并行方法对遥感图像的几何校正和SIFT特征提取算法进行加速。最后利用CUDA环境,在CPU+GPU异构系统下,设计试验对两个算法优化并行提速,试验结果表明,提出的加速方案和优化算法能大幅提高遥感图像的前期处理效率。     

高分辨率多光谱遥感图像的自动配准

当前高分辨率多光谱遥感图像自动配准的主要困难,在于图像特征提取的自动化程度不足,计算速度较慢。针对不同传感器和不同时空分辨率的高分辨率多光谱遥感图像,改进点特征的提取方法,获得较高精度和较快速度。首先构建三维高斯差分尺度空间,由低层获得粗匹配点,在空间上向高层索引特征点。然后,通过逐层搜索获得精匹配点。在各层中,通过特征点方向描述子的空间增强,提高特征点的质量和数量。最后,综合多光谱遥感图像的可见光和近红外等波段的同名点集,获得亚像素级的匹配点。试验了环境星、TM、GEOEYE、无人机遥感图像等高分辨率遥感图像,对改进算法结果进行了较全面的对比分析。     

地面起伏对雷达景象匹配定位性能影响的分析

雷达是通过接收一定时间间隔内电磁回波成像,它与可见光成像不同。地面高程起伏不仅导致地面景物在不同成像条件下几何分布的畸变,而且引起成像灰度特性分布上的不一致,影响雷达景象匹配定位性能。在分析地面高程起伏和雷达成像模型之间关系的基础上,提出了一种基于垂直投影的雷达实时图像校正方法。试验表明了该方法的有效性。     

光学遥感图像大气校正的算法设计

采用光学遥感图像大气校正黑暗像元法和典型大气条件下光谱透过率分布曲线,设计了基于简单大气模型的光学遥感图像自动校正算法.将读取的彩色光学遥感图像的红绿蓝设定一像素数判定标准值,找到红绿蓝三分量的强度最小值,作为近似的红绿蓝三分量的程辐射值校正,再进行红绿蓝各个典型波长通过整层大气的透过率校正,恢复出地面最终图像.根据算法原理编制的MATLAB自动校正程序计算表明,本算法设计思路合理,处理遥感图像的效果优于传统的黑暗像元法.     

人脸的眼角自动定位

针对人脸识别中的特征提取问题,提出了一种快速准确的眼角自动定位方法。在人脸图像中自动定位两眼的眼球和内外眼角的精确位置,定位准确率达到98％以上。该方法为脸部关键特征点的自动提取和人脸识别奠定了良好的基础,有助于提高人脸识别算法的识别率。并将定位结果应用到人脸图像的预处理,提出以两眼外眼角为基准进行几何归一化校正,与通常的利用两眼瞳距作为基准的方法相比较,更加准确和稳定。     

Delaunay三角网优化下的小面元遥感影像配准算法

针对遥感影像配准中控制点分布不均匀而影响配准精度的问题,论文提出三角网优化模型下的小面元遥感影像配准算法。首先利用RFM模型与DSM数据对其进行正射纠正;其次采用SIFT算子匹配特征点,通过RANSAC算法对其优化;同时设置影像边缘格网点,综合利用仿射变换、核线约束和灰度相似性约束匹配边缘格网点;构建初始Delaunay三角网,通过三角单元面积与角度双重约束优化三角网;最终通过扫描线填充算法实现小面元影像配准。多组实验结果表明该算法在遥感影像配准中的适用性和有效性,影像配准精度可达到亚像素级,使得存在地形起伏的遥感影像配准问题得到了有效解决。      

无控制点条件下的PHI影像几何校正

利用空间位置测量系统对因遥感平台不稳定而引起的影像畸变进行校正是目前航空摄影测量常用的方法.介绍了对推帚成像模式在无地面控制点情况下采集的影像进行几何校正的原理和方法,即利用POS数据解算外方位元素并建立共线方程,从而实现影像的几何校正.用PHI航空遥感影像进行了实验.实验表明,在无地面控制点的情况下,利用POS数据辅...     

MODIS imagery geometric precision correction based on longitude and latitude information

Moderate resolution imaging spectrum-radiometer (MODIS) imagery is an important remote sensing source, whose goal is to research and forecast the earth changes. In order to provide high precision imagery for MODIS application, geometric correction is one of the most important steps in the image preprocessing. The principle and procedure of geometric correction are introduced in this paper. The appropriate selection method of ground control points (GCPs) is very crucial for geometric correction. Because there are much useful latitude and longitude information in MODIS data, these geographic data are used as GCP to realize geometric precision correction. Through selecting the proper map projection, the original image is transformed from original image coordinate system to map coordinate system. Using the polynomial transformation and the inverse distance weighted interpolation, the corrected imagery can be obtained at last. Experimental results indicate that the quality and precision of the corrected imagery can meet the requirements.     

基于SAR影像模拟几何校正算法参数误差影响分析

基于SAR影像模拟的几何校正算法以其不需要提供地面控制点、精确的成像参数以及所有操作可自动完成等优点,在SAR图像几何校正中受到了广泛的关注和应用。然而测量设备误差的存在,使得算法输入参数（航向角、飞行高度、近端斜距、DEM高程）存在误差,这会引起SAR模拟图像特征发生变化,严重时还会引起图像匹配参数（控制点）误差,降低几何校正精度。论文分析了算法输入参数和控制点对SAR影像模拟和图像匹配的影响,在此基础上完成了关于参数误差影响的较完整的分析,导出了一套相应的计算公式,弥补了现有文献中的一些空缺。      

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。     

一种应用于图像配准中的点特征匹配算法

点特征匹配在机器视觉、图像配准等领域中有着重要的应用.针对空间存在较大仿射几何差异的图像中的点特征匹配问题,提出了一种利用马氏距离仿射不变性进行约束的松弛匹配算法,并将该算法应用于遥感图像配准中.实验结果表明,算法可以很好的完成点特征匹配,匹配点对数量充足且具备很高的正确率,从而可以保证图像配准的精度.     

基于高频角位移数据的卫星平台颤振检测与影像几何质量补偿

随着对地观测卫星成像分辨率和在轨机动性能的提升,卫星平台姿态的高频颤振对成像几何质量的影响更加显著。鉴于传统的基于分时成像数据的颤振检测和补偿方法具有密集匹配计算量大,误差干扰程度高和无法分解各旋角方向的颤振量等缺点。该文以国产遥感系列光学卫星搭载的高频角位移设备为例,研究基于角位移高频测姿数据的直接颤振检测方法和影像几何质量补偿方法。其中包括角位移数据的加窗FIR滤波预处理,在俯仰、翻滚和偏航方向随时间变化的颤振曲线分布规律分析,以及基于角位移数据的影像直接定位补偿。将高频颤振补偿应用于卫星平台的姿态复原和基于严格成像几何模型的几何纠正解算。采用北京地区遥感系列光学卫星数据的实验结果表明,该文方法能够显著地改善高频颤振检测的精度和可靠性,有效地提高颤振补偿后卫星影像的内部几何质量,其中长度变形精度提高了0.5个像素左右。     

基于海岸线区域两类不同轴遥感设备之间匹配应用

以高光谱分辨率的空间外差光谱仪为例,针对其获取地表目标干涉数据的特点,提出一种利用高空间分辨率遥感图像中海岸线区域的大面积均匀地貌且地表反射率有突变的特征来对空间外差光谱仪进行指向配准的方法,实现了不同轴成像遥感设备与非成像遥感设备之间的匹配应用.利用空间外差光谱仪在多个对地观测点的结果干涉数据和相同经纬度区域的高空间分辨率图像数据进行地基测试实验,将配准校正值结果与其标称值进行对比,误差范围在-3%~5%.结果表明,该方法可为星载不同轴成像遥感设备与非成像遥感设备之间匹配应用提供参考依据.     

SIFT特征区域Contourlet域遥感图像水印算法

针对现有遥感图像数字水印算法多为基于图像全局的水印算法,抵抗旋转、缩放、行列剪切以及联合几何攻击能力较差的问题,提出一种基于SIFT特征区域的Contourlet域遥感图像数字水印新方法。算法选取二值数字图像作为水印图像,将二值水印图像置乱预处理后,对其进行行扫描形成一维向量作为待嵌入的水印信息;然后,在宿主遥感图像中提取SIFT特征点,筛选特征点,并依据特征点确定水印嵌入的特征区域;最后,规范所选特征区域,对其进行归一化后实施Contourlet变换,利用奇偶量化方法将水印信息嵌入所选的变换系数内。实验结果表明算法对JEPG压缩、噪声以及滤波等常规信号处理具有较好的鲁棒性,同时能够更好地抵抗旋转、缩放、平移及其联合等几何攻击。      

MOS and SEASAT image geometric corrections

Results of studies to generate precise orthoimages from MOS-MESSR data in the visible spectral range and SEASAT-SAR data in the microwave range are reported. The raw MOS-MESSR image has four spectral bands, with an interband misregistration of three to four pixels. A methodology for orthoimage generation directly from each band of the raw image is described. For thematic applications with SEASAT images, most users have access only to slant range or ground range image products, which are often not georeferenced or geocoded with a standardized pixel spacing. The same methodology for creating orthoimages has been adapted for spaceborne SAR images, and tested with a ground range SEASAT image. The analysis of the sensor and satellite motion geometries and the use of a photogrammetric approach allows a rigorous mathematical model for the geometric correction and the rectification of the raw images to be derived. The final accuracy of the geometric corrections is about 25 m for both data types, using only six ground control points