基于GA-SIFT算法的无人机航拍图像实时拼接

为实现无人机航拍图像的实时拼接,本文深入研究了无人机航拍图像拼接中的关键技术,提出了一种基于遗传算法优化的图像拼接算法.首先利用SIFT算法提取图像的特征点,在特征点粗匹配过程中,采用欧氏距离作为相似度测量,利用遗传算法的并行性优化特征点匹配性能;然后使用RANSAC算法去除误匹配点对并获得转换矩阵,从而完成图像拼接....     

高分辨率SAR图像中的桥梁识别方法研究

根据高分辨率SAR图像中桥梁目标的特点提出了一种新的桥梁识别算法,主要由水体分割、感兴趣区域确定和桥梁识别三个步骤实现。通过直方图均衡,方便了分割阈值的选取;通过数据采样,提高了识别的有效性;通过目标特征的抽取,保证了识别结果的准确性。识别过程在初级处理中,利用快速算法得到感兴趣区域;在后续处理中利用目标特征对该区域内的潜在目标进行识别,取得了良好的效果。     

一种基于无人机位姿信息的航拍图像拼接方法

针对现有航拍图像拼接方法处理速度较慢的问题,提出一种基于无人机位姿信息的快速拼接方法。首先从机载GPS和惯性导航单元获得无人机航拍时的坐标和姿态角,根据每一幅航拍图像对应的无人机坐标和姿态角计算它们之间的单应变换矩阵,实现航拍图像之间的快速配准。然后通过单应变换矩阵的运算得到拼接图像之间的配准,最后完成多幅图像的拼接得到整个区域的全景图。试验结果证明该方法快速有效。     

基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化

航拍图像数据量大、图幅多、云雾情况复杂,在观测了大量航拍去雾图像后,发现效果并不理想,对比度依旧不高.通过研究暗通道先验去雾算法,分析有雾图像退化过程,提出了基于暗通道先验的航拍图像去雾效果优化方法.当原始图像云雾不均时,采用增强大气透射率图层对比度的方法来改善去雾输出图像的质量;此外,针对全部有雾输入图像,使用自动对...     

一种有效的航拍图像中直线提取算法

首先对航拍图像进行小尺度高斯滤波;然后进行边缘检测,得到边缘检测幅度图像;再在边缘检测幅度图像中进行启发式搜索连接,提取出符合直线模型的直线搜索轨迹;最后根据直线搜索轨迹的判别获取直线。实验结果表明,该算法可以在航拍图像中提取出真实的直线,是一种有效的直线提取算法。     

局部特征信息的航拍图像匹配算法

针对快速定向和描述符构建（oriented fast and rotated brief,ORB）算法对航拍图像匹配稳定较差、保留内点较少等问题,提出一种基于非线性尺度空间的改进ORB算法。首先借助非线性扩散滤波算法构建非线性尺度空间,相较高斯尺度空间可更好的保护图像细节信息,增强匹配算法的鲁棒性;然后借助Fast算法提取特征点,再以特征点为中心选择合适的窗口提取描述符;最后通过网格运动统计算法筛选内点。实验得出：所提算法匹配准确率相较ORB算法提高5%左右,相较加速“风”算法匹配效率提高65%左右,表明所提算法具有更高匹配正确率和效率,可更好应用在航拍图像匹配中。     

背景复杂下航拍图像的电力线识别算法

如何从具有复杂背景的无人机航拍图像中完整准确地识别出电力线已成为电力线无人巡检的关键问题之一。本文通过分析航拍图像中电力线的特征,提出了一种复杂背景下电力线检测和识别的新算法。首先对原始图像进行直方图均衡化处理,改善图像的对比度;然后使用由LoG算子改进的边缘绘图-参数自由（EDPF）算法对航拍图像进行边缘检测,滤除背景噪声,并检测出电力线边缘;最后利用Radon变换和先验知识完整提取出图像中的电力线。试验结果表明,本文方法比传统的Canny算子与Hough变换的结合方法、LSD算法的识别准确率更高,识别效果更完整,稳健性更好。     

具有视差的无人机航拍图像拼接算法研究

针对无人机航拍相邻图像会具有视差以及现有拼接算法易出现重影等问题,提出了一种基于APAP(as-projective-as-possible image stitching)算法航拍图像拼接方法。首先利用AKAZE(accelerated KAZE)算法对相邻图像进行特征匹配,然后借助APAP配准算法对相邻航拍图像进行配准,最后对重叠部分借助拉普拉斯金字塔融合算法进行融合得到拼接图像。实验证明：所提算法对航拍图像的拼接效果较好,无明显拼接痕迹,且拼接速度较快。     

基于CFAR的高分PolSAR影像桥梁自动识别方法

桥梁的自动解译具有重要的应用价值,而在影像分辨率为分米级、桥梁场景复杂、桥梁目标较小的复杂情况下,准确地进行桥梁目标的自动识别比较困难。在分析高分辨率SAR（synthetic aperture radar）影像的统计特征和桥梁特征的基础上,提出了一种新的桥梁自动识别方法。首先采用基于Weibull分布的CFAR（constant false alarm rate）算法检测出潜在桥梁目标,然后基于Wishart-H-Alpha分类和形态学处理提取出桥梁场景区域,随后引入霍夫变换并利用桥梁的场景特征、几何特征和散射特征识别出桥梁目标。采用国产机载XSAR数据和美国AIRSAR数据进行验证,结果表明,该识别方法在复杂情况下能够取得令人满意的识别结果,具有较好的适应性。     

一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法

针对传统的热红外与可见光图像融合方法对比度低,容易出现边缘细节、目标等信息丢失或减弱的现象,提出一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法。首先采用自适应PCNN（脉冲耦合神经网络）模型和二维Renyi熵相结合的图像分割方法,分别对红外和可见光图像进行区域分割;然后利用非下采样Contourlet变换对原图像进行多尺度多方向分解,根据区域的特征差异设计不同的融合规则,融合热红外与可见光图像。实验结果表明,该方法不仅能有效地融合热红外图像的目标特征,还能更多地保留可见光图像丰富的背景信息,融合图像对比度高,在视觉效果和客观评价上优于传统融合方法。     

基于小波变换的多聚焦图像融合算法

针对多聚焦图像因聚焦点不同而产生的图像模糊问题,提出了一种基于小波变换的新融合方法。该方法首先对图像进行小波分解,然后对图像的高频和低频系数分别采用区域梯度和能量加权平均法进行融合,再使用小波逆变换得到融合后图像。对实验结果进行主、客观评价的结果表明,该方法得到的融合图像具有较好的主观视觉效果和客观量化指标,效果优于传统融合方法。     

基于有效区域自动判断的多幅遥感图像镶嵌方法

针对目前遥感图像镶嵌中存在的自动化程度低、接缝线去除效果差等问题,从有效区域出发对现有镶嵌技术进行改进。采用自动追踪法得到图像的有效区域,在此基础上进行多幅遥感图像镶嵌处理:在几何拼接阶段,用有效区域代替原始矩形图像参与图像拼接;在拼接缝消除阶段,用有效区域确定两幅图像的拼接线,采取整体色调调整和重叠区加权两个步骤消除接缝线;在多幅图像镶嵌时,对两幅待镶嵌图像的有效区域求并集,即是结果图像的有效区域,参与下一次的镶嵌计算。通过两组多幅遥感图像的镶嵌实验表明,该技术流程可以实现全自动的多幅图像匀光,处理后图像整体色调一致,不存在明显接缝线。     

标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割

传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割，其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法，首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图像，同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子，并对其进行标记； 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像； 最后，利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于增强KAZE的航拍地图拼接方法

基于局部特征的航拍图像拼接算法,是一种比较常用的建立局部地区地图的方式。针对现有的基于局部特征的拼接算法鲁棒性差速度慢等缺点,本文提出一种基于增强KAZE的航拍地图拼接方法。首先建立APAP算法模型,然后利用奇异值分解建立鲁棒性更强的KAZE描述符进行匹配,随后根据匹配点解APAP模型得到网格单应性矩阵,最后以三张航拍图像为一组,以中间图像为目标形变图像分别与左右图像进行拼接,非重叠区域进行网格单适应矩阵高斯加权变换。实验表明,该方法不仅具有很强的鲁棒性,而且拼接速度快,对于多张航拍图像可以减小拼接误差。     

遥感图像中城市道路信息的自动识别与制图

遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点,本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试,将形状指数作为光谱分类后的后处理,并通过人机交互修正分类结果.提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图.系统采用VC++6.0语言设计完成.     

基于改进YOLOV5模型的嵌入式端航拍图像目标检测

随着基于深度学习目标检测模型日渐成熟,将目标检测模型部署到航拍无人机上已成为重要研究方向,针对无人机机载推理设备算力和内存有限,提出一种结构重参化的YOLOV5(you only look once V5)航拍目标检测算法。首先替换YOLOV5模型的特征提取网络为结构可重参网络,然后借助开源数据集训练多分支YOLOV5模型,再对多分支网络重参化得到单路网络模型,最后把Pytorch模型转化为ONNX模型,完成在无人机嵌入式端推理部署。实验表明：重参化YOLOV5模型推理速度提高3倍左右,检出率增加0.03%,召回率增加0.02%,mAP0.5增加1.22。     

TM图像中桥梁目标识别方法的研究

提出了一种新的TM图像中桥梁目标的识别方法。算法充分利用了TM图像的特点,在底层处理中运用形态学的方法提取出潜在桥梁目标;在中层处理中使用链码表示目标并提取其特征参数;最后在高层处理中进行桥梁识别和一些后处理。算法识别速度快、准确率高,整个算法可以进行自动的识别,也可以有少量人工干预使得算法更稳健。实验证明该算法对于TM图像中的桥梁识别是很有效的。     

遥感图像中城市道路信息的自动识别与制图

遥感图像中的地物自动识别一直是图像处理中的研究热点，本文在彩红外航空图像中计算机自动识别提取城市道路上做了一些尝试，将形状指数作为光谱分类后的后处理，并通过人机交互修正分类结果。提取后的道路信息将通过自动制图功能形成矢量格式的地理底图。系统采用VC^ 6．0语言设计完成。     

基于感兴趣区域在区域层面上决策的SAR图像变化检测的方法研究

在现有的变化检测方法中,针对差分图像的方法得到了广泛的应用,但现有该框架下的技术都在在像素层面上决策产生的变化检测结果,这易使结果中存在诸如有噪声般散落的杂点、连通区域内有孔洞及边缘不平滑等缺陷。为此,本文给出一种在区域层面上决策生成变化检测结果的技术,其核心为抽取并处理感兴趣区域,而关键在于获取合适的抽取感兴趣区域的标签和如何在区域层面上生成变化检测结果。为使抽取的感兴趣区域包含几乎所有的变化类信息,我们用平稳小波变换和模糊C-均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法分两步获取抽取感兴趣区域的标签;为在区域层面上生成变化检测结果,我们依据标签搜索感兴趣区域内所有的连通区域,并把每个连通区域看作为一个数据点,再由阈值技术处理这些数据点生成最终的变化检测结果。对真实SAR图像数据集的变化检测结果表明,其主观效果和客观性能都优于其他相关技术的。     

基于内容的遥感图像数据库植被区域检索

随着遥感图像数量的急剧增加,基于内容的遥感图像检索系统已成为一个研究热点。该文在以综合区域匹配算法为图像相似度度量的前提下,提出了以空间绿颜色特征值降序排序的遥感图像数据库植被区域检索方法。首先,用综合区域匹配算法对图像进行相似度度量;然后,依据这些图像的空间绿颜色特征值对图像进行降序排序,从而得到含有植被区域这一高级语义特征的检索结果。实验表明:该方法将检索查准率提高了20%,检索效率明显提高,可满足用户的需求。