改进的MTF遥感影像复原算法研究

基于传统的图像复原算法——逆滤波,提出了改进的MTFC遥感图像复原算法。通过对比分析图像不同频点的补偿函数曲线以及不同补偿因子的复原效果,优化了MTFC算法,在提高图像质量的同时较好地抑制了噪声。同时,采用不同的卫星遥感图像验证了算法的适用性,体现了其应用价值。     

数字遥感影像构像质量评价方法初探

数字遥感影像的质量评价是非常重要的。本介绍了三种常见的评价方法,重点阐述了调制传递函数方法的原理与优势,并介绍了数字影像上测定调制传递函数的方法。     

基于气象数据估计大气MTF的遥感影像去模糊算法

针对直接解卷积算法没有充分利用影像成像过程中模糊函数先验信息的缺陷,利用成像时刻局部区域的气象参数来估计大气MTF,并用估计的大气MTF对直接解卷积算法进行了改进。利用中巴资源卫星所获取的遥感影像,及其对应区域成像时刻的气象数据,对改进后直接解卷积算法进行了验证,各种影像质量评价指标均表明,改进后直接解卷积算法性能相对原有算法有了大幅度提高,进而验证了论文改进思路的可行性与合理性。     

对图像处理中维纳滤波复原算法的改进研究

文中介绍了传统图像处理中的离焦复原算法存在的不足,指出了两种传统的处理方法在逼近离焦点扩散函数方面效果都不太理想,并提出了对维纳滤波复原方法的改进,最后通过实验证实了改进后的维纳滤波复原算法具有明显的优势,并且其分辨率和噪声消除方面都表现良好。     

基于遥感影像综合理解模型的遥感影像分类

为了改善遥感影像的分类精度,介绍了遥感影像综合理解模型,并提出了一种新的遥感影像理解模型。利用它支持图像分类,在分类过程中,相关的地理数据得到使用,且用规则表示成像和知识。经验证,该方法与传统方法相比,有效改善了分类精度,是一种好的分类方法。     

遥感影像反卷积复原处理

在遥感影像成像过程中,PSF是传感器和影像获取时刻的大气特性的共同作用结果,但是遥感影像中通常不具有明显的较理想点状结构来近似估计点扩展函数(PSF).本文讨论了一种基于遥感影像典型线状地物阶跃边界的PSF估计方法,并采用频域-小波域混合正则化ForWaRD算法对其进行复原处理.对SPOT及中巴资源卫星1号影像数据的实际处理结果表明,该方法能很好地改善影像质量,且计算量不大,具有较强的鲁棒性.     

基于IHS的高分辨率遥感影像自适应融合算法

在分析几种IHS算法的基础上,提出了一种适合于高分辨率遥感影像的自适应加权融合算法。该算法基于快速IHS变换,从亮度成份构成和空间细节注入程度两个方面加以改进,采用相关系数来调整权重,避免了人工指定权重带来的主观因素偏差,在提高影像空间细节和光谱保持之间取得了较好的均衡,同时还具备了高计算效率。通过融合实验并与几种改进的IHS算法的对比分析,该算法均优于其他几种改进算法。     

遥感影像数据库研究

该文首先对目前国内外遥感影像数据库方面的研究工作做了介绍,并对一些重要遥感影像数据库系统实施方案进行了具体实践和测试,在此基础上针对各方案的技术路线、支持的操作系统及数据库平台、影像数据库的管理方式、系统体系结构、影像数据压缩方案、电子地图支持能力和使用的软件平台等7个方面做出了具体测试和分析,并给出测试结果和最终结论。     

基于万有引力的遥感影像分类

本文从物理学中的万有引力得到启发,提出了“引力分类法”。即假设任意样本与待定点存在着万有引力,根据引力的大小使待定点属于不同的类,从而达到分类的目的。并且通过对武汉城区的TM3、4、5波段遥感影像数据进行监督分类的试验,初步证明了该分类方法的可行性。     

基于MapServer的遥感影像发布系统的研究

遥感影像数据的共享是发展的必然趋势。遥感影像发布系统的研究与建立是当前的一个热点问题。本文介绍了MapServer的特征,阐述了基于MapServer建立遥感影像发布系统的原理和特点及遥感影像数据的组织。讨论了发布界面Ka-map引入的Ajax技术和缓存的设置。给出了利用MapServer等一系列开源软件实现遥感影像网络发布的框架。     

基于MTF理论的遥感图像复原

由于遥感图像成像过程中受传感器性能下降、大气扰动等因素影响，致使图像质量退化。为了改善遥感图像质量，从图像质量退化原理分析，提出了一种基于调制传递函数（modulation transfer function，MTF）理论的图像复原方法。该方法主要包括去噪和MTF拉伸两部分。针对遥感图像的特点，给出了一种有效的基于频域的去噪方法。为了能够调节频谱拉伸的程度，还给出了一种指数调节MTF曲线的方法。中巴（中国和巴西）卫星红外遥感图像的实验结果表明：该新方法有效地提高了图像的对比度（对于实验图像来说，较复原前图像对比度提高了7倍多，方差也由原来的8．77提高到17．37）、熵等图像要素，从而改善了图像的质量。     

基于遥感影像的三维地形景观模拟技术初探

回顾了三维地形景观模拟技术发展过程,探讨了以遥感影像为纹理的区域三维景观模拟技术方法和技术路线,并以杭州西湖地区三维景观模拟为例,展示了模拟后的实际效果和在景观规划中的应用。     

基于光能分配的遥感图像增强

遥感图像对比度的下降主要是由于光学系统调制传递甬数(MTF)的下降导致的,MTF反映了光学系统分配光能的特性.根据图像的对比度下降原理,提出了一种基于光能分配的遥感图像增强方法,其基本过程是首先将图像低频部分的光能进行抑制,然后通过Gamma校正将减少的低频部分的光能重新分配到高频部分,得到对比度提高的增强图像.实验结果表明,该方法实现简单,且取得了较好的增强效果,适用于遥感图像的增强.     

基于可拓分类器的高分辨率遥感影像分类

可拓学作为一种新的人工智能方法,在遥感图像智能分类研究中应该有着广泛的应用前景。本文以无人驾驶的小飞机在低空拍摄的高分辨率遥感影像的分类为例,说明了可拓分类器的构造和使用。实验结果表明,像元分类精度达到了91.1%,Kappa系数达到0.893,具有较高的图像分类精度。     

基于ArcScene的遥感影像三维可视化技术研究与应用

分析遥感影像三维可视化的研究意义和现状;探讨基于ArcScene平台遥感影像三维可视化的实现方法和技术流程;以西藏自治区日喀则地区定日县的TM遥感影像和SRTM DEM数据,以及定日县遥感测站点经纬度坐标为数据实例,完成了定日县遥感影像三维地形可视化的构建,为该地区地形勘察、地理分析等提供了良好的三维环境基础资料。结合RS与GIS完成三维地形可视化构建的技术,为3S技术的结合应用做出了推广。     

独立分量分析在多光谱遥感图像分类中的应用

多光谱遥感图像反映了不同地物的光谱特征,其分类是遥感应用的基础。但是在多光谱遥感波段图像中存在不同地物对应着相同的灰度,即异物同谱的问题。独立分量分析算法对未知的源信号的混合信号进行估计,可以获得相互独立的源信号的近似。独立分量分析算法利用了信号的高阶统计信息,对于多光谱遥感图像而言,算法去除了波段图像之间的相关性,获得的波段图像是相互独立的。但是独立分量分析算法有一个缺点,即计算量太大,影响了在多光谱遥感图像分类上的应用。文章对独立分量分析的一种快速算法FastICA进行改进,减少了计算量,提高了算法的有效性。在性能相当的情况下,改进FastICA算法能有效地减少算法的计算量。由于FastICA算法是线性ICA算法,对于非线性混合的光谱信号的估计存在一定误差,因此应用BP神经网络的非线性特性对其进行自动分类。在同原始遥感图像的BP神经网络分类结果进行比较,结果表明独立分量分析算法能提高多光谱遥感图像的分类的正确率。     

基于Google Earth的原始遥感影像中文地名标注方法

Google Earth提供的免费遥感影像是一项重要的基础数据,能够方便、迅速确定对应经纬度处中文地名。将原始遥感数据和google earth同位置图像进行叠加计算,通过同步对照,在LandSate等卫星影像上标注出汶川地震主要涉及到的一些城市名称,该工作将为遥感影像后续断层、断裂带识别解译奠定良好的基础,并解决了传统人工标注工作量大、效率低等缺点。实验结果表明原始遥感影像中文地名标注效果良好。     

获取均匀控制点的遥感影像自动空间匹配方法

提出了两种可以获取均匀分布的控制点的遥感高分辨率影像空间域匹配方法。常规的灰度模板匹配方法为先进行手工选点粗匹配,然后用特征提取算子在原始图像中提取控制点,最后根据控制点提取灰度模板进行精匹配。基于上述方法,提出了两种控制点均匀化方法,分别为在控制点提取时和模板匹配后对控制点进行均匀化,并用实验证明匹配精度因均匀化的控制点分布得到有效提高。     

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。     

基于视觉显著性特征的遥感影像道路网提取方法

在遥感影像上,道路被认为是颜色、纹理、形状相似的狭长线状目标,基于此特征可知,整个道路网在影像上会呈现非常显著的特征,极易引起人眼的注意,我们称之为感兴趣区域。感兴趣区域是场景中最能引起用户兴趣、体现图像主要内容的区域,视觉认知理论的研究表明：通过视觉注意机制可以模拟人眼的观察过程,找出遥感影像上的显著区域。本文提出应用视觉注意机制辅助遥感影像道路网提取的思想,通过对影像的显著区域进行分析和处理,得到最终的道路网。对比实验表明该算法可以有效的提高道路网提取的准确率和完整性。