基于深度学习特征提取的遥感影像配准

传统的影像配准算法,如尺度不变特征变换(SIFT)、加速稳健特征(SURF)等,对遥感卫星影像配准存在提取特征点少、错误匹配多等缺点。文章使用数据驱动的随机特征选择卷积神经网络(RanSelCNN)方法,对Landsat-8卫星不同时相或同一时相具有重叠度的遥感影像进行配准,卷积层使用随机特征选择,增加特征提取的鲁棒性;训练时使用联合损失函数,同时对特征探测器和特征描述符进行优化,减少特征的错误匹配。结果表明:基于随机选择的深度神经网络的遥感影像配准能提取更多的特征点,有效降低错误匹配率。与传统的人工设计特征相比,该算法能明显提高卫星影像配准的精度。     

基于传感器几何特性和图像特征的影像配准方法

“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换（Scale Invariant Feature Transform,SIFT）法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95％以上,大幅改善了匹配精度。     

一种具有实时性的SIFT特征提取算法

针对尺度不变特征变换(SIFT)算法实时性差和在生成灰度图时信息丢失的问题,提出一种对比度增强和使用DAISY描述符的SIFT特征提取算法。首先,通过彩色图和原始灰度图计算像素的颜色调整值和曝光调整值,根据调整值与原灰度级获得对比度增强的灰度图。其次,使用改进后的灰度图提取SIFT特征点,并根据邻域灰度级计算不同高斯核和方向下的卷积方向图。最终,由特征点和采样点不同方向的偏导数值获得DAISY描述符,该描述符结构简单,便于计算。对由标准图像数据集提取的特征点使用K近邻(KNN)算法进行匹配,以评价在不同变化下算法的准确率。试验结果表明,该算法能够获得更多的特征点,并且在保证准确率的同时降低描述符生成部分和特征匹配部分的时间。     

三线阵相机体系定向模型研究

针对星载三线阵相机结构特点,提出一种新的三线阵相机体系空间方位表达形式,其中采用正视相机的外方位元素以及前、后视相机相对于正视相机的投影中心空间偏移量和相对旋转角共18个定向参数,以体现三线阵相机体系在动态成像过程中的内部几何关联。将该形式引入摄影测量光束法平差模型,有利于减少三线阵相机在多基线观测情况下的定向参数,提高定向解算的稳定性。仿真数据试验结果表明,文中提出的定向模型在同等的地面控制条件下能有效提高三线阵相机的摄影测量精度,为三线阵影像的几何处理提供新的技术途径,可望在三线阵影像空间信息提取中得到应用。     

基于卷积神经网络的局部图像特征描述符算法

为提升基于图像序列三维重建的速度,解决传统局部特征描述符算法提取速度慢的问题,设计了一种基于深度学习的局部特征描述符网络。利用特征描述符网络实现对图像特征点的特征提取,结合本文采用的欧氏距离匹配准则,实现了对不同图像间特征点的匹配。算法对MVS数据集进行了验证,实验结果表明:提出的局部特征描述符算法实现了对图像特征点特征的快速准确的提取、匹配,与传统特征描述符算法相比,特征提取时间缩短了50%以上,特征点的匹配时间缩短了60%以上。相对于本算法中复杂结构的特征描述符网络,结构简单的泛化性更好,可拓展到航天领域的三维重建中。     

基于改进SIFT的SAR图像与可见光图像配准

针对SAR图像与可见光图像的自动配准问题,提出了一种基于尺度不变特征(SIFT)的SAR与可见光图像配准算法。算法首先对SIFT主方向的检测进行了优化,利用特征点邻域内边缘局部极大值点的梯度方向作为特征点的方向,并以去均值归一化互相关系数为相似性度量进行特征点对匹配,然后通过随机抽样一致性算法(RANSAC)剔除误匹配点对,最后利用剩余的特征点对实现SAR与可见光图像的自动配准。实验结果表明,本算法对不同分辨率图像和不同旋转角度图像具有较好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法。     

基于SAR景象不变特征点的匹配定位技术研究

针对精确制导领域中的SAR景象匹配定位技术中由于实时图与基准图可能存在形变、分辨率不一致,图像旋转及雷达视角变化及噪声的影响下差异较大情况时直接利用基于灰度的规则正交二维信息匹配算法适应性差的问题,将不变特征点匹配方法(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)应用到SAR景象匹配中,通过仿真实验取得了满意的效果,试验结果表明SIFT特征是图像的局部特征,其对旋转、尺度缩放、亮度变化保持不变性,对视角变化、噪声也保持一定程度的稳定性,对提高匹配概率和对不同图像的适应性,降低应用风险具有借鉴意义。     

“资源三号”卫星三线阵相机辐射质量评价

为了推动＂资源三号＂（ZY-3）卫星影像数据早日为相关领域提供服务,文章采用主观评价和客观评价相结合的方法,对资ZY-3卫星三线阵图像的辐射特性进行了全面评价。分析结果表明,ZY-3卫星三线阵相机图像清晰,信噪比高,能够有效反映不同地物的细节特征,在量化深度和细节表现等方面具有优势。     

基于开源GIS数据的广域小重叠卫星影像定位模型精化

设计了一种适用于大区域、小重叠卫星影像有理多项式模型(RPC)定位精度优化的技术流程，基于开源数字正射影像(DOM)、数字高程模型(DEM)数据和RPC几何模型约束，通过优化尺度不变特征变换(SIFT)特征提取与匹配算法，实现了无像幅约束的控制点和连接点的快速稳健匹配，应用DEM支持下的RPC模型二维区域网方法实现了多景影像RPC模型精度的联合精化。GF-1卫星WFV影像的实验结果表明:在DEM支持下经过区域网平差后，RPC模型的定位精度可达到像素级水平。     

定向片模型描述的“天绘一号”卫星影像区域网平差

针对三线阵相机的成像特点,文章利用卫星辅助数据建立了"天绘一号"卫星三线阵影像的严密成像模型,在常规定向片模型描述外方位元素变化特征的基础上,考虑定向片间的连续平滑制约条件,并将其引入摄影测量光束法平差中,从而构建"天绘一号"卫星三线阵影像光束法平差模型,最后利用真实影像数据进行实验验证。结果表明,在一定数量地面控制点参与条件下,合适的定向片数目选取并顾及定向片间的连续平滑制约条件,检查点能够达到平面方向约为1.5个像元、高程方向优于1个像元的定位精度,验证了该文所建模型的正确性和有效性。     

一种基于SIFT和KLT相结合的特征点跟踪方法研究

在目标发生明显姿态和大小变化条件下,为了利用基于特征点的跟踪算法实现对目标可靠、稳定跟踪,提出了一种SIFT算法和KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)匹配算法相结合的特征点跟踪方法。通过对SIFT算法进行优化,使得到特征点分布相对均匀,同时不存在聚集现象;通过对KLT匹配算法进行分层迭代设计,提高了目标作快速运动时的匹配精度;最后根据特征点匹配结果,结合Greedy算法得到目标的准确位置。实验结果表明：该算法能够很好地适应目标姿态和大小的变化,实现对结构复杂目标的稳定跟踪;比KLT跟踪算法具有更好的鲁棒性和稳定性,能得到更加准确的目标位置。      

惯性组合导航系统中的快速景象匹配算法研究

在景象匹配辅助导航中,特征点的选取是提高图像匹配速度、精度和鲁棒性的关键之 一。景象匹配中要求提取出的特征是那些可靠性高、辨别性强、计算量小的不变特征。提出 了基于SIFT特征的导航用快速景象匹配算法。算法首先针对惯性组合导航的工作特点, 对SIFT特征点检测及特征点匹配进行了优化设计,然后用RANSAC方法过滤掉错误匹配点,最 后,进行最小二乘精确匹配算法获取航向和位置偏差信息。实验分析了算法对不同分辨率图 像和不同区域的匹配适应性,抗噪声性能,匹配精度以及实时性,并与基于部分Hausdorff 距离的边缘特征景象匹配算法进行了对比。实验结果表明,算法的性能优越,在匹配速度、 精度和鲁棒性方面都优于部分Hausdorff距离算法,可以满足景象匹配导航系统匹配修正的 高性能要求。
     

控制点/控制点对最优能量解析的图像配准

 针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。     

火星探测出舱机构的识别定位与坡度测量

为实现火星探测两器分离过程中出舱机构的坡度测量,提出一种基于立体视觉技术的出舱机构识别定位与坡度测量方法。首先,采用特征匹配的方法对场景中的出舱机构进行识别定位。针对巡视器导航相机成像视角变化以及出舱机构倾角变化导致图像产生几何形变,火星表面光照因素的影响以及巡视器硬件的计算能力,并结合出舱机构自身特点,提出一种区域特征与Blob特征相融合的识别定位方法。采用加速鲁棒性特征（SURF）算法检测图像中的局部不变特征,并用最大稳定极值区域（MSER）算法检测图像最稳定极值区域,两种特征相融合之后构造SURF描述算子并进行特征匹配。同时,采用M估计抽样一致性（MSAC）算法计算对应点变换矩阵,实现出舱机构在场景中的初步定位。然后,通过对出舱机构上人工标志的精确定位以及三维重建,并采用主成分分析法进行平面拟合,实现出舱机构的坡度测量。试验结果表明,该方法对成像视角变化以及光照变化具有鲁棒性,提取的有效特征数以及计算时间均优于尺度不变特征变换（SIFT）算法,基本满足火星探测中出舱机构坡度测量要求。     

高分辨率遥感相机CCD器件精密热控制

针对某高分辨率空间遥感相机电荷耦合器件（Charge-Coupled Device,CCD）体积小、功耗大但温度稳定性要求高的特点,提出了通过相机发送指令控制补偿加热回路通、断电对CCD器件进行温度控制的方法,并利用IDEAS-TMG软件进行了仿真分析,分别给出了无补偿功率、补偿功率为10W、12.5W、15W与17.5W这5种情况下CCD器件的温度变化曲线。仿真分析结果表明：补偿功率为12.5W时CCD器件的温度波动最小,热设计结果满足各项温度指标。为了验证热设计的可靠性,焦面组件参加了整机的热平衡试验,得到了满意的结果。该设计方法对各类空间遥感相机高温度稳定性要求的CCD器件的热设计和热分析有一定的指导和借鉴作用。     

一种小天体表面阴影区的鲁棒匹配算法

鉴于软着陆小天体过程中自主光学导航的状态估计问题,提出了一种针对小天体表面阴影区的提取与鲁棒匹配算法。首先,提取出阴影区中相对稳定的区域;然后,对提取出的阴影区域进行仿射归一化;最后,对仿射归一化后的阴影区域用多角度尺度不变特征变换（Multiple Angles Sift,MA-SIFT）描述子进行特征提取,并进行匹配与错匹配去除。在试验中,本文算法与SIFT算法进行了对比,结果表明,当图像间出现较大的视角变化时,利用本文算法能得到较高的正确匹配率。     

微波功率均衡器的小型化设计

文章设计出一种小型化的微波功率均衡器。分析了均衡网络中谐振吸收枝节的特性,并讨论了谐振单元间匹配网络的设计原则与约束。对谐振单元和级间匹配网络的参数进行设定和调整,并利用仿真软件进行优化分析,可以设计出满足目标响应的均衡器。基于该方法,设计了频段为1GHz-2GHz、小型化的微波功率均衡器。     

光学景象匹配基准图的滤波方法研究

对光学景象匹配制导的实时图与基准图的特点进行了对比，分析了前人提出的实时图常用的滤波方法，认为这些方法并不完全适用于基准图的波波处理。然后根据基准图的特点提出了和同态滤波及最小方差滤波的两步法对基闪图进行滤波，这一方法特别适用于因薄云覆盖而引入的低频噪声的处理，并同时兼顾了图像的增强与恢复。通过实验证明，该方法效果良好，对于光学景象匹配基准图的预处理具有一定的实用价值。