基于直方图修改的卫星遥感图像无损隐藏传输

针对星上低速率数据的传输问题,提出了一种基于直方图修改技术的卫星遥感图像无损隐藏传输方法。该方法通过对星上高速率遥感图像相邻像素差的直方图进行修改,将低速率数据嵌入到原始高速率遥感载体图像中,并利用卫星高速数传系统进行下传。地面接收端可以从载体图像中正确提取低速率数据,并无损恢复原始高速率遥感图像数据。该方法在不增加卫星数传系统复杂度和信息传输速率的前提下,提高了卫星数传系统的利用率,增强了数据传输的隐蔽性。实验结果表明,本文算法在保证良好的不可见性的情况下,获得了较高的纯载荷嵌入容量。与其它无损嵌入方法相比,在峰值信噪比和纯载荷嵌入容量方面都有很大的优势。     

一种结合细胞自动机的彩色图像数字水印算法的研究

本文给出了一种结合细胞自动机的小波域彩色图像数字水印算法。该算法运用Logistic方程作为混沌模型产生随机矩阵,然后利用细胞自动机进行处理以形成水印。对原始图像进行了高尺度的DWT分解,选取高频系数作为水印信息嵌入的载体,然后根据加性规则嵌入水印。算法设计中对各参数选择了较合适的值,以避免取值不当对水印性能造成影响。该算法充分利用了小波和细胞自动机的优良特性,使水印系统具有很好地性能。针对这一算法,文章从图像感知质量和鲁棒性两个方面进行了评价,经大量攻击测试和实验数据表明该算法在不严重影响待检测图像质量的前提下,具有较强的鲁棒性。     

一种基于谱域-空域组合特征支持向量机的高光谱图像分类算法

针对高光谱图像分类问题,提出了一种基于支持向量机的利用组合特征对高光谱图像进行分类的算法,组合特征综合了高光谱图像的光谱域和空域信息。针对图像的高维数据特性,利用最大噪声分量方法进行特征提取,对得到的主分量图像,采用虚拟维数估计算法来确定需要保留的主分量数目,并用数学形态学操作用保留的主分量图像中提取目标的形态信息。根据得到的空域特征并结合原始光谱域特征,构造用于分类的组合特征矢量。而且采用了支持向量机,利用了其支持小样本、效率高的优点。高光谱数据实验表明,本文提出的方法和单独使用谱域或空域信息进行分类相比,具有一定的优越性。
     

基于双正交小波的自适应图像水印算法

论文提出了一个基于双正交小波的自适应图像水印算法，在该算法中，先对可视水印进行置乱和小波变换，然后嵌入宿主图像小波域的低频系数中，在嵌入水印时考虑了人类视觉特性(HVS)。实验结果证实了所提算法具有良好的不可见性和稳健性。     

基于支持向量机的无参考遥感图像质量评价方法

针对遥感图像主观评价方法的低效率以及常用客观评价方法无法充分考虑人眼对图像的感知特性的问题,文章提出了一种基于支持向量机的无参考遥感图像质量（quality）评价方法。首先建立遥感图像主观评价库,然后在不需要图像失真信息的基础上,利用支持向量机（SVM）将图像的失真类型分为三类,并对每类进行单项评价,再通过加权得到遥感图像的总评分,最后将本文方法、信噪比与信息熵的评价结果回归到主观评价空间并进行对比。实验证明,文章所提方法能客观地评价遥感图像的质量,且优于信噪比和信息熵两种质量评价方法,其结果与人眼视觉感受相符。     

基于付里叶变换的数字水印算法及其matlab实现

提出一种用于数字图像版权保护的变换域水印算法，将随机序列作为水印信号嵌入在图像付里叶变换的重要系数的幅度成分中，并利用相关检测器进行水印检测。实验证明，该算法具有一定不可见性，对通常的图像处理，如剪切、噪声干扰等特别是几何旋转都具有很强的鲁棒性。     

基于梯度方向分布的图像质量评估及其应用

根据人类视觉系统的性质,提出了一种基于局部梯度方向分布的全参考图像质量评估算法。该算法利用图像的方向梯度直方图和信息熵理论提出图像结构规则度的有效表达方式,并结合结构规则度和亮度信息表征图像的质量,实验结果表明,所提算法能够有效评估多类干扰图像的质量,与人眼感知效果保持较高的一致性,适用于多领域应用。     

从图像信息容量和图像功率谱看 CBERS-1卫星图像

文章从信息容量和图像功率谱这两个方面评价了CBERS-1的图像质量。并通过将同一地区的CBERS-1图像和TM图像进行比较,客现反映了CBERS-1卫星的图像质量。实验结果表明CBERS-1图像在信息丰富程度和图像综合的纹理特征上与TM图像质量相当,具有很好的可比性。     

基于贝叶斯估计的非平稳SAR图像自适应小波滤波

合成孔径雷达(SAR)的相干斑噪声严重影响图像质量、降低图像的可判读性。本文提出的滤波方法，将通用小波阈值滤波方法和基于图像局域统计特性的滤波方法相结合。针对非平稳SAR图像的不同区域采用不同的方法调整小波系数，具有自适应能力。分析了噪声在小波变换域中的分布和统计特性，用高斯混合模型来对其进行描述。采用期望最大似然(EM)算法迭代出小波系数的分布参数。最后用贝叶斯估计得出真实图像的小波系数。在仿真实验中，将该方法与经典的局域统计方法以及通用的小波阈值去噪方法进行了比较。结果表明，本文的方法能对非平稳SAR图像进行更有效的滤波。     

基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩算法。编码端通过关键帧预测出边信息帧,然后联合估计的边信息帧和插值分布的概率模型在编码端进行比特平面码率估计,最后采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配。实验结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息。在不同压缩比的情况下,这种编码方式在干涉多光谱图像压缩系统中可获得较好的效果,算法复杂度低。     

易于硬件实现的遥感图像两倍压缩算法

结合干涉多光谱遥感图像航天应用的要求,参考CCSDS标准无损压缩算法,提出了一种易于硬件实现的干涉多光谱遥感图像无损／近无损压缩算法。该算法在对12bit干涉多光谱图像进行2倍压缩时压缩性能与JPEG 2000标准算法相当,但算法复杂度和所需存储空间大大降低,在单片FPGA内部即可实现全部压缩功能,可以很好地满足航天应用的要求。     

机载高分辨率遥感图像实时压缩系统研究

介绍了图像压缩系统的5种主要架构,分析、比较了这5种架构的优缺点。基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像压缩系统架构,提出了一种适合机载应用的高分辨率遥感图像实时压缩系统,该系统具有体积小、功耗低的特点。另外,还针对JPEG-LS(JPEG-Lossless)算法的特点,提出了一种简单有效的位率控制和抗误码方法,并在基于VIRTEX-ⅡFPGA的实时压缩系统中进行了具体应用,实现了机载遥感图像的无损和近无损图像实时压缩。该系统预留了充分的硬件资源,可支持EZW和SPIHT等复杂度较高的高倍率图像压缩算法的应用。     

改进暗通道遥感影像去雾方法及效果分析

遥感影像的预处理工作是遥感数据应用的基础。去除云雾是影像预处理工作的重要组成部分。针对遥感影像雾霾浓度分布不均匀的问题,提出一种改进的暗通道遥感影像去雾方法。以"高分一号"(GF-1)卫星为例,根据影像灰度图中的灰度值对影像雾霾浓度区域进行划分,对每个区域中暗原色值的获取方式进行改进,使用导向滤波优化大气传输率,以归一化植被指数(NDVI)为基础,设计用于评价影像去雾质量的定量指标。结果表明:所提出的方法能明显去除雾霾干扰,有效改善卫星影像数据的视觉效果,增强影像细节。该方法去雾处理后的遥感数据能应用于定量遥感,提高遥感影像的可用性及有效性。     

基于MTFC的遥感图像复原方法

遥感图像在成像过程中受到大气、光学系统、探测器、平台运动和电路等因素的影响,引起图像退化,图像复原算法可以改善遥感图像像质,提高图像信息的解译能力。文章介绍了调制传递函数补偿（modulation transfer function compensation,MTFC）算法的原理,从遥感成像的链路环节出发,分析了MTFC的原理,提出了一种星上实时遥感图像MTFC复原算法。通过卷积系数和抑噪参数的优化设计,在提高图像清晰度的同时能较好地抑制噪声;对不同卷积和抑噪参数的图像复原效果进行了对比,从主观和客观两个方面对复原图像进行了评价。实验结果表明,该算法能有效提高图像像质,增强图像的高频部分,采用不同类型的卫星遥感图像验证了算法的适应性。     

基于分布式信源编码的高光谱图像无损压缩研究进展

有效的高光谱图像压缩技术已经成为航天高光谱遥感领域研究的焦点之一。对基于分布式信源编码（Distributed Source Coding,DSC）的高光谱图像压缩技术研究进展进行了综述。首先介绍了DSC的理论基础、实现方式及其在高光谱图像无损压缩应用中的优势;然后总结了基于DSC的高光谱图像无损压缩研究进展,在此基础上给出了一种基于多波段预测的高光谱图像分布式无损压缩算法,实验结果表明,该算法具有较低的编码复杂度,其无损压缩性能优于现有的分布式无损压缩算法;最后指出了DSC在高光谱图像压缩中需要进一步研究的问题。     

资源三号卫星廊坊地区遥感数据的融合处理

本文以资源三号卫星河北省廊坊地区2A级全色遥感影像和多光谱影像数据为基础,采用遥感数字图像处理软件ERDASIMAGINE进行了研究区域的提取,并对提取的感兴趣区进行了几何校正,即图像配准处理,然后进行了融合处理,分别采用了空间增强的分辨率融合算法、改进IHS分辨率融合算法以及小波分辨率融合算法,通过和融合前的影像进行对比,融合后的影像既保留了多光谱影像的丰富的波谱信息,同时具有了全色影像的高空间分辨率的特征,最后对比三种融合算法,得出改进的IHS分辨率融合算法效果最佳。     

一种结合亮温图像和子空间分解的RFI定位算法

射频干扰(radio frequency interference, RFI) 对L波段综合孔径辐射计遥感数据造成了严重污染,降低了产品质量。RFI检测定位是处理RFI的关键步骤。传统的基于亮温图像的定位算法受到仪器角分辨率的限制,无法有效分离相邻的RFI。为了实现更高的空间分辨率,基于子空间分解技术的多信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法被提出。然而,当亮温图像的信噪比较低时,背景和噪声对子空间分解的准确性影响较大,进而降低了MUSIC算法的定位性能。文章通过结合亮温图像和子空间分解两种方法的优点,提出了一种融合改进定位方法。该方法通过在亮温图像域中消除背景场景、增强目标射频干扰,2次提高了图像信噪比,在频域中,利用子空间分解和MUSIC算法实现超分辨率和高精度定位。通过对土壤湿度和海洋盐度（soil moisture and ocean salinity, SMOS）卫星数据进行实验和仿真验证,证明了文章提出的方法在低信噪比情况下优于传统的MUSIC算法和基于亮温的定位算法。此外,在对多个弱RFI源的定位上,该方法的定位精度也优于基于点源波纹的弱RFI检测定位算法。     

遥感图像运动模糊恢复方法及评价标准研究

遥感成像系统与目标在曝光时间内的相对运动将导致成像的运动模糊。文章结合匀速直线运动造成的图像模糊特点,讨论图像模糊的产生机理并建立相关退化模型;利用点扩散函数（PSF）在频率域和空间域上分别对匀速直线运动产生的模糊图像进行恢复;验证各算法对高斯噪声的抗干扰性;提出使用HVS对比度的方法作为客观评价标准验证恢复算法的可行性,并与传统的灰度平均梯度（GMG）相对比表明该评价标准的合理性。