基于抗噪声ICA的高光谱数据特征提取方法

特征提取是高光谱数据应用的一个重要环节,用于将高光谱数据中具有特殊性质的地物分离出来并去除冗余信息.提出了一种使用独立成分分析(ICA,Independent Component Analysis)进行高光谱遥感地物特征提取的方法.为了解决ICA对噪声过分敏感的问题,采用最大噪声分量(MNF,Maximum Noise Fraction)算法替代传统的主成分分析对数据作降噪处理,由MNF引出的不完全独立成分分析(UICA,Undercomplete ICA)在不牺牲特征提取能力的情况下能够获得很高的运算效率.给出了HYDICE和PHI的数据试验结果,分别测试了算法在时间效率和特征提取能力方面的性能,证明了该算法具有预期的性能.     

基于ICA和BP神经网络相结合的掌纹识别

提出了一种基于独立成分分析(ICA,Independent Comment Analysis)和多层前馈(BP,Back Propagation)神经网络相结合的方法对掌纹进行识别.首先采用一种新的方法检测角点,得到掌纹图像的不变特征点,根据这些点校正掌纹方向并得到掌纹的感兴趣区域.对该区域采用定点快速ICA算法(FastICA),得到掌纹特征子空间,然后构建BP神经网络,并采用训练样本得到的掌纹特征进行训练,得到合适的权值.对香港理工大学掌纹数据库进行测试,与主成分分析(PCA,Principal Components Analysis)提取特征的方法进行比较,取得了较高的识别率.      

改进PCA在热波图像处理中的应用

针对飞机结构隐藏腐蚀热波成像检测中出现的热像仪中有用数据较少、图像序列中腐蚀区域与非腐蚀区域对比不明显、信噪比较低等问题,提出了基于小波变换的改进PCA(Principal Component Analysis)算法.该算法对热图像序列中的每帧图像进行二进制离散小波变换,提取出低频部分的系数;对低频系数进行改进PCA分析,通过固定点算法并引入Gram-Schmidt正交化过程求解特征向量;令高频系数为零,抑制图像的噪声.实验结果表明:该算法充分利用了热像仪的有用数据,提高了图像的质量和信噪比,且计算时间较短.      

多传感器遥感图像数据融合研究

重点研究了卫星遥感图像融合技术.通过在Matlab平台上实现基于颜色空间变换和基于小波变换的图像融合算法,分析了颜色空间变换的融合特点,并结合高分辨率图像、多光谱图像以及SAR图像的融合结果对相关理论进行了验证;研究了基于小波变换的融合方法在不同分解和重构级数下所获得的融合图像的特征,比较了各级融合图像的特点和相互间的差别;通过对高分辨率图像和多光谱图像的融合实例,给出了达到融合目的所应进行的最低分解重构级数与两原始图像空间分辨率指标比值间的定量关系;分析了不同小波因子对融合结果的影响,并结合颜色空间变换方法的融合结果得出了最终结论.      

基于结构描述的图像压缩方法研究

目前在遥感图像压缩领域,应用最为广泛的是以SPIHT算法为代表的基于小波变换的压缩技术,但是遥感图像含有极为丰富的高频信息,而变换域压缩编码的压缩原理是保留低频信息删减高频信息,这种矛盾导致了变换域编码对遥感图像进行高倍率压缩时,图像会有较大失真。为了减小压缩过程中高频信息的失真,从对图像空间结构描述入手,提出了一个基于空域的图像压缩算法,并与SPIHT算法进行了对比试验,证明了该算法的压缩质量明显好于SPIHT算法,具有一定的应用前景。     

遥感图像的显著-概要特征提取与目标检测

针对巨幅遥感图像的目标检测问题,提出了一种基于显著-概要特征的遥感图像自动目标检测算法.采用滑动窗口将巨幅遥感图像划分为若干个小尺度的区域,针对各个小尺度分块图像,借鉴人类视觉生理功能特性之原理,提取其显著特征和概要特征,其中的显著特征代表了图像中的显著信息及显著区域空间分布和关联信息,概要特征可从整体上反映该区域的背景/目标关联信息.通过对分块区域图像的分类鉴别以实现目标检测.实验结果表明:此方法能以高可靠性和高精确度检测出巨幅遥感图像中的目标.     

基于地物信息的高光谱遥感图像分类方法

利用主成分分析法滤除n维高光谱遥感图像中的大部分冗余信息,得到尽可能保留光谱信息的m维高光谱遥感图像,融合其地物空间分布信息,将m维高光谱遥感图像中的每一个像素点构建为一个2维谱-空信息向量。再利用主成分分析法法对m维高光谱遥感图像进行降维,得到q维融合地物空间分布信息与光谱信息的结果图。通过高斯混合模型预测聚类中心,基于改进的迭代自组织数据分析算法ISODATA(Iterative Selforganizing Data Analysis Techniques Algorithm)对高光谱遥感图像进行聚类,得到最终的分类结果。实验结果表明本方法的地物分类精度优于K-means、ISODATA和SVM方法,总体分类精度提升10.14%-13.99%,kappa系数提升3.2%-12.85%。     

基于空间重采样的遥感图像压缩

针对遥感图像压缩，在分析基于变换的压缩方法（如小波变换）可用性的基础上，提出一种称为RBC（Resampling Based Compression，即基于空间重采样压缩）的新压缩方法，RBC方法的主要特点是恢复图像的高保真和压缩算法的低运算复杂度，因此十分适合高速，实时压缩应用，给出了RBC方法与SPIHT（Set Partitioning In Hierarchical Trees)方法的压缩结果的比较，。比较结果表明RBC方法比其他熟知的方法更适合于遥感图像压缩应用。     

小波多分辨分量相关性图像融合方法

针对多光谱图像与高空间分辨率全色图像的融合,提出了一种基于小波多分辨分量相关性的图像融合方法.该方法在原始图像小波分解的基础上,对分解得到的高低频分量采用不同的融合规则进行融合,最后逆变换重构得到最终的融合图像.其中,对分解得到的低频分量采用局域相关系数加权融合计算,对高频分量设置一定的约束条件,使相关性较强的部分得到增强,而相关性较弱的部分继续保持.通过实验,与几种典型的图像融合方法就相关系数和光谱扭曲度等指标进行对比,验证该方法在光谱信息保持和空间分辨率提高方面的优势,并实验分析了不同相关系数门限值T的选取对最终融合效果的影响,以针对不同的应用场景做适当的选取.     

基于提升的Landsat-TM光谱图像压缩

在分析多光谱图像小波变换后系数特点的基础上,提出了一种基于整数小波变换的三维集合分裂嵌入块编码(3DSPECK)压缩方法。该方法将小波变换压缩技术中的零数编码推广到多光谱图像压缩中,采用整数小波变换去除空间冗余,谱域上对多幅小波图像构成的小波矢量采用离散余弦变换进行变换,对变换后的系数进行3DSPECK编码。实验结果表明,该方法硬件实现简单,编码解码时间快,对内存要求低。     

遥感图像受控有失真压缩技术研究

在测绘遥感领域, 对图像的像质要求较为严格, 但即便如此, 遥感图像数据中仍然含有噪声, 从而有损压缩是可行的。文章在遥感图像信噪分析的基础上, 提出了一种遥感图像受控有失真压缩技术。首先分析了遥感图像有失真压缩的可行性; 然后应用小波的良好变焦性能, 对遥感图像施行2层2维小波的塔式分解; 对低频子图进行精细量化,对高频子图进行从粗到精的量化; 最后, 考察不同的高频量化器对遥感图像的压缩倍率和恢复图像像质的影响。     

基于混合网络的异源遥感图像变化检测

为了更加准确地进行异源遥感图像的变化检测任务，提出了一种基于混合网络的异源遥感图像变化检测算法。利用伪孪生网络提取异源遥感图像块间空间维度的变化特征，利用早期融合网络提取异源遥感图像块间光谱维度的变化特征，将2支网络提取的特征进行融合，并将融合后的变化特征输入到sigmoid层进行二分类检测。同时，在伪孪生网络中加入对比损失函数，通过优化对比损失函数，使得在特征空间中，未变化图像对的空间特征差异更小，变化图像对的空间特征差异更大，以提升网络的区分能力和收敛速度。      

含无效云区域遥感图像在轨压缩方法

遥感图像中含有大面积的无效云区域,剔除云区域后的遥感图像形状呈现非规则特性。针对这类非规则遥感图像的压缩问题,在原始CCSDS IDC算法基础上提出了形状自适应CCSDS IDC压缩方法。方法以原始图像及其云掩膜为输入,对图像中的有效区域进行形状自适应小波变换,利用掩膜图像的Lazy小波变换结果指导小波系数编码,重新设计转义字及扫描字编码码表,最终构建形状自适应的比特平面扫描及编码方法。试验结果表明,压缩比一定的情况下,该方法可提高遥感图像解压缩后质量;图像质量一定的情况下,可以进一步降低数传带宽,增加在轨成像时间,进而提升遥感卫星在轨应用效能。     

基于视觉模型和图像特征的遥感图像压缩

遥感图像具有纹理复杂、边缘丰富的特点,通常难以实现高压缩比.统计了图像经过小波变换后在不同方向、不同级别子频带的能量分布.然后基于人类视觉系统(HVS)模型中的对比敏感度函数(CSF)和遥感图像的能量分布特征,提出一种不同频带小波系数的变步长量化方法,并把该方法应用于嵌入式小波图像编码器.实验结果表明,与不采用心理视觉量化的压缩方法相比,在相同压缩比下,峰值信噪比略为降低,但恢复图像的主观质量有一定程度的改善.     

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.      

基于小波变换的多方位角SAR图像融合方法

针对目标散射特性空变效应以及多方位角图像信息冗余的问题,提出了一种基于小波变换和边缘检测的多方位角SAR图像融合方法。首先,将图像进行小波变换,完成低频信息和高频信息的分离,实现图像的多分辨表征及序贯图像多方位角信息的融合;然后,利用改进的Robinson算子增强图像的轮廓特征;最后,融合实验和定量评估结果证明了本文所提融合方法的有效性。     

基于截断重排的小波图像无损压缩算法

针对图像小波系数的能量聚集特性,提出一种基于截断重排的小波图像无损压缩算法。该算法在离散小波变换的基础上,对图像低频子带的小波系数先后按照大津法和希尔伯特曲线进行分类和重排,对图像各高频子带的小波系数分别根据信息熵代价函数进行自适应的奇异值截断变换,然后对截断重排后的所有小波系数进行熵编码,以实现图像无损压缩。实验结果表明,该算法实现简单,有效地降低了图像的编码比特率,提升了图像无损压缩的压缩比。     

基于信息隐藏的遥感图像分块压缩

目前JPEG2000等图像压缩方法受制于压缩倍数的限制,无法满足用户对海量遥感数据的实时传输要求,需要进一步减少高分辨率遥感图像产生的数据量,以满足遥感图像数据的空间传输要求。针对此情况提出了一种基于信息隐藏的遥感图像分块压缩方法,利用图像块的相似性判决出基准图像块和相似图像块,将相似图像块的编号隐藏在基准图像块中,只对基准图像块进行JPEG2000压缩。采用标准图像库作为样本图像进行仿真,结果表明,该方法将样本图像压缩前的数据量减少1/3,同时将该样本图像的压缩比提高1.5倍。