基于图像匹配的星载遥感影像自动几何精校正算法

提出了一种新的基于匹配技术的自动几何精校正算法,可以解决遥感影像人工几何纠正方法精度差、效率低等问题。该算法基于控制点图像片与待校正影像匹配实现控制点自动选取,然后进行异常匹配检测剔除匹配错误的控制点,保证控制点选择的精确性,并最后对遥感影像实施精校正。同时,根据以往研究成果,提出了一种更加快速、有效的多判据匹配算法。以遥感影像（光学/SAR）实例进行验证,结果证明了该方法的有效性和鲁棒性。     

应用于InSAR基线测量的图像目标定位方法

通过实验,系统分析了已有的滤波、边缘检测、亚像素边缘定位和中心定位算法,从精度和时间效率两方面对比了各种算法的性能,并提出了矩算子亚像素边缘定位的改进措施。在此基础上提出了一种新的应用于InSAR基线测量的目标定位算法,新算法通过“目标匹配、分割→噪声滤除→边缘粗定位→亚像素边缘定位→目标中心定位”的设计思想,达到了InSAR系统规定的指标:0.05 pixel的定位精度和50 ms的运行周期。实验表明该算法具有良好的抗干扰性能,较适用于复杂的太空环境。     

SRTM基线测量中的非线性滤波方法

基线测量精度对于SRTM高程测量精度影响很大,SRTM基线测量的关键是CCD相机对副天线上的LED灯进行质心定位,其结果含有的误差在后期干涉处理时需进一步滤除。鉴于LED运动呈非线性,本文对无迹RTS平滑,粒子滤波,无迹粒子滤波3种非线性滤波进行了研究,使用依赖于幅度的刚性模型叠加不同标准差的加性噪声模拟测量值,改进状态空间模型与滤波器参数设置,分别在有/无加速度计辅助测量的条件下进行仿真,结果表明无迹粒子滤波的效果优于其他方法,使用加速度计对于滤波精度普遍有所提高。