高分辨率影像配准误差对土地覆盖分类和变化检测的影响

近年来高分辨率影像技术发展迅速,土地专题信息的提取对高分辨率数据处理的质量提出了更高的要求,针对配准误差对影像处理和应用的影响研究,有助于专题信息提取过程中遥感数据处理质量控制指标的确定。选取北京市通州区不同时相的IKONOS影像作为实验数据进行模拟研究,在实验研究中通过产生具有不同配准误差的图像,从影像融合、土地覆盖分类和变化检测等角度,分析不同的配准误差对遥感应用的影响。结果表明:随着配准误差的增大,融合图像的可分辨性降低,配准误差增加到3个像元时,土地覆盖分类精度降低2~3%,土地覆盖变化检测中增加了5%的伪变化信息,虚检率增大。     

心肌灌注核磁共振图像的非刚性配准

心肌灌注核磁共振图像中心脏的位置和形状会随着病人的呼吸和心跳而发生改变.同时,灌注图像的灰度也会随着造影剂在心腔中的流动而不断变化.这使得传统单纯依靠互信息、互相关等信息的配准算法很难在心肌灌注核磁共振图像中得到应用.使用马尔可夫随机场(M RF)模型对图像进行非刚性配准.在马尔可夫能量函数中对图像块进行归一化,以消除两幅图像的灰度差异对配准的影响.为了消除序列图像配准中产生的积累误差,对心肌灌注MR序列中的每幅图像计算对应的伪真实(PGT)图像,并将这幅伪真实图像作为配准模板.通过将心肌灌注MR序列中的每幅图像与其对应的伪真实图像进行配准,避免了序列图像配准中积累误差的产生.实验结果表明,该方法有效地矫正了心肌灌注MR图像中心脏的位移和弹性形变.     

基于序贯最小二乘的多传感器误差配准方法

为实时估计多传感器系统偏差,针对广义最小二乘(GLS)配准方法不能实时估计传感器偏差的问题,提出了基于序贯最小二乘的多传感器误差估计方法,该方法在GLS配准模型基础上,采用最小二乘的序贯方法来估计系统偏差,不必存储过去的测量数据,能够实时估计系统偏差。仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于高精度导航设备的海上多传感器配准算法

对海上多平台多传感器误差配准问题,利用平台的高精度导航信息将各传感器的量测数据转换到地心坐标系下,构建关于传感器偏差和舰艇姿态误差的伪测量模型,采用卡尔曼滤波对配准误差进行在线估计和补偿.算法较好地解决了传统的基于球极投影误差配准技术受地球曲率影响的不足,并突破了离线配准算法假定配准误差恒定的限制.仿真实验结果验证了算法的正确性和有效性.     

基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计

灾害性气象的频发不仅给人们的生活带来了极大的影响,而且还危及生态环境的稳定。为减小实测气象数据与真实数据样本之间误差,实现对灾害性气象观测数据的准确监测,设计基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统。设置温湿度传感器及防辐射罩,按照数据信息传输网络布局形式,将风速风向传感器、雨量传感器、太阳能控制器接入既定模块单元之中,完成监测系统的硬件设计。利用多源卫星遥感技术,定义多源影像空间,通过分解数字卫星图像的方式,确定监测极值点所处位置,并计算相似性度量指标的具体数值,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象图像配准处理。根据上位机组网模型,完善WINSOCK控件的连接形式,实现监测系统的执行程序编制,联合相关传感器元件,完成基于多源卫星遥感的灾害性气象观测数据监测系统设计。实验结果表明,多源卫星遥感技术设计系统的湿度测量曲线、气压测量曲线、风速测量曲线与真实气象数据样本之间的误差值均未超过2%,能够准确监测灾害性气象观测数据。     

基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法

在利用航拍遥感图像进行土地测量与变化检测时,需要对图像进行配准处理。为实现目标区域的高精度匹配,提出一种遥感图像配准方法。对图像进行U-net分割,以适用于小样本数据集的处理,针对不同区域特征的误差,将变量含异质噪声模型应用于配准参数估计,提高目标区域的配准精度。实验结果表明,与基于Harris角点的配准方法相比,该方法的全局平均配准精度提高41.39%,与基于SIFT特征点的配准方法相比,其感兴趣区域的平均配准精度提高16.67%。     

利用混合特征的多视角遥感图像配准

目的 多视角遥感图像配准是遥感图像处理领域的一项关键技术,其目的是精确获取图像间被测区域发生的几何变换关系。由于航拍视角变化以及地物的空间分布和几何形状的复杂度,多视角遥感图像间会产生非刚性畸变问题,增加了图像配准的难度,为此本文提出一种利用遥感图像SIFT（scale-invariant feature transform）特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法。方法 通过增加对SIFT点阵的几何结构特征描述以及利用SIFT点阵间全局与局部几何结构特征的互补关系,提升存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准精度。 结果 实验使用谷歌地球的卫星影像数据以及无人机航拍遥感数据对本文算法进行了测试,并与3种同类算法（SIFT、SURF（speeded-up robust features）、CPD（coherent point drift））进行对比实验,本文算法在存在非刚性畸变的多视角遥感图像配准中能够有效地提升SIFT特征点阵的配准精度,从而获得更加准确的多视角遥感图像配准结果。结论 本文实现了一种结合SIFT特征点阵的全局和局部几何结构特征进行多视角遥感图像配准的算法,实验结果表明了该方法对存在非刚性畸变的多视角遥感图像能够有效地进行配准,可适用于同源多视角情况下的遥感图像配准问题。     

基于GPU的遥感图像配准并行程序设计与存储优化

遥感图像配准是遥感图像应用的一个重要处理步骤.随着遥感图像数据规模与遥感图像配准算法计算复杂度的增大,遥感图像配准面临着处理速度的挑战.最近几年,GPU计算能力得到极大提升,面向通用计算领域得到了快速发展.结合GPU面向通用计算领域的优势与遥感图像配准面临的处理速度问题,研究了GPU加速处理遥感图像配准的算法.选取计算量大计算精度高的基于互信息小波分解配准算法进行GPU并行设计,提出了GPU并行设计模型;同时选取GPU程序常用面向存储级的优化策略应用于遥感图像配准GPU程序,并利用CUDA(compute unified device architecture)编程语言在nVIDIA Tesla M2050GPU上进行了实验.实验结果表明,提出的并行设计模型与面向存储级的优化策略能够很好地适用于遥感图像配准领域,最大加速比达到了19.9倍.研究表明GPU通用计算技术在遥感图像处理领域具有广阔的应用前景.     

基于全局配准累积误差极小的人体RGB-D数据三维重建

针对RGB-D扫描数据获取和人体三维重建过程中存在扫描数据分辨率不高、噪声干扰影响较大、配准误差较大等问题,提出一种基于累积误差极小的RGB-D扫描数据全局配准的人体模型三维重建方法.首先采集人体扫描数据并进行预处理,去除噪声和背景;然后利用基于三维点特征描述符匹配求解局部扫描数据的粗略配准,并通过最近点迭代的方法进行精细配准;再构建局部配准数据加权图,通过最小生成树方法合并局部相邻帧数据来减少全局误差传播的影响,利用环闭合的方法解决累积误差问题并得到全局刚体配准结果;通过对全局刚体配准后的数据依次进行非刚体变换并不断融合配准后数据,解决扫描过程中的移动问题,进一步减少全局累积误差;最后利用全局配准结果和扫描数据中的颜色信息生成融合颜色信息的人体三维重建模型.利用2台Kinect设备扫描获取的人体全方位扫描数据进行实验的结果表明,该方法能够方便、高效地重建具有高度真实感的三维人体,而且重建生成的三维人体测量尺寸与真实人体尺寸之间的误差较小.     

基于AROP程序包的类Landsat遥感影像配准与正射纠正试验和精度分析

遥感影像的精确配准和正射纠正是进行图像融合、变化检测、图像镶嵌、定量遥感建模、多时相和多传感器影像协同应用的基础和前提。以美国国家航空和航天管理局下设LEDAPS(Landsat Ecosystem Disturbance Adaptive Processing System)课题组开发的配准与正射纠正程序包AROP(Automated Registration and Orthorectification Package)为例,详细阐述了其配准的原理与程序设计流程,并对其配准的精度进行了分析和评价。试验表明:AROP程序包算法能够找出足够的控制点,且控制点分布较为均匀,配准误差小于0.5个像元。误差特征表现为:扫描误差明显大于航向误差,误差的结果与影像漂移、DEM、坡度存在一定的相关性,高程和坡度是影响配准精度的主要因素之一。该程序包目前能够用于对我国CBERS影像的正射校正以及波段不匹配处理,但是对HJ卫星CCD影像数据配准还有待于进一步研究。