基于直方图分布的航天相机动态范围调整方法

动态范围自动调整对航天相机有重要意义,尤其是相机动态范围调整频繁,实时性要求较高时,需要动态范围实时自动调整才能满足要求。以灰度均值、最值作为动态范围调整的依据,都缺乏对图像信息分布的整体理解;而以图像熵作为图像动态范围调整的依据,效率不足。为此,文章提出了基于直方图分布特征的相机动态范围自动调整方法。该方法在统计图像直方图的基础上,进一步实施直方图信息提取,设计了直方图区域面积函数作为动态范围评价依据,并给出动态范围调整策略,调整的目的是使图像直方图更接近于理想的分布。基于直方图分布特征的方法相较于灰度均值、最值和图像熵的方法,能得到更优的调整效果。经大量实验验证,基于直方图分布特征的相机动态范围自动调整方法,能够获得较好的相机动态范围调整效果,且效率较高,运行稳定。     

基于高阶统计量的ISAR干扰效果评估方法

针对ISAR受干扰前后目标图像的灰度分布在统计特性上的差异,提出了一种基于高阶统计量的干扰效果评估方法。借助于描述概率分布对称性和高斯性的斜度和峰度,将干扰效果评估问题转化为图像灰度分布特性的变化问题,同时,为了使评估结果具有归一化的特点,定义了斜度相似度和峰度相似度的概念,分别就射频噪声干扰和噪声调频干扰进行了干扰仿...     

基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割

为了提高SAR图像分割精度,提出在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,同时考虑SAR图像像素间空间分布特征和局部灰度均值和方差等统计量给出多分辨双Markov框架下的GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及对应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。实验结果表明该方法用于一些高分辨SAR图像,与基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,在分割精度上能降低分割时的错分率。     

基于FPGA的图像锐化处理系统设计

在图像处理系统中,通常需要图像增强技术来提升图像的某些重要信息特征,以便后续处理。本文针对远距离红外成像图像处理系统的算法需要容易硬件实现且视觉效果良好的要求,提出了一个新的算法,即基于统计特性的图像门限增强算法。FPGA首先完成直方图统计,然后通过分析直方图的特性提取图像门限信息,之后根据门限信息进行图像滤波,最后根据门限信息进行直方图均衡。通过FPGA板级系统验证,以上运算可以得到质量较好的数字图像,该方法效果明显,能为后续的目标分割、识别和匹配提供良好的基础。     

基于知识图谱的遥感图像检索定位方法

为了快速、准确地在海量遥感图像库中检索出所需的遥感图像资源，提出了一种基于知识图谱的遥感图像检索定位方法。为了充分利用遥感图像中所蕴含的地理语义信息，方法中使用知识图谱节点代表遥感图像，根据图像间的相似程度和地理位置在节点间建立关系。通过知识图谱缩小图像检索空间，加快检索速度，准确地定位遥感图像所示区域的地理信息，并返回最相似的图像。将此方法应用于卫星自主导航领域中，与传统的线性检索相比，图像检索的时间缩短了50%，准确率也得到提高。     

基于图像灰度统计的空间相机载荷响应稳定性测试

相对辐射校正残余条纹是影响光学遥感卫星影像品质的因素之一。文章通过灰度统计法分析证明,空间相机载荷响应不稳定是相对辐射校正残余条纹的重要成因。以辐射响应函数模型为基础,通过直方图统计和直方图匹配,以某立体测绘相机载荷图像奇偶条纹现象为例,分析了不同成像时间段感光探元响应变化。分析结果表明:空间相机响应状态变化可明显影响相对辐射校正效果,相对辐射校正后还需一定的后处理,才能保证图像品质符合要求。     

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。     

基于改进ORB的月面着陆视觉导航的配准方法

月球探测器在下降着陆过程中探测到的月面图像灰度均匀,缺少纹理信息,而视觉辅助导航采用传统ORB算法对灰度均匀的月面图像检测出的特征点数量较少,容易出现团簇现象,因此提出一种基于改进ORB算法的图像特征提取与匹配算法。首先对月面图像构建金字塔尺度空间模型,设置自适应阈值并构建掩膜逐一分块检测特征点;然后采用非极大值抑制使特征点分布均匀,消除聚集现象再进行特征匹配;最后结合渐进一致采样算法剔除误匹配,并计算下降序列图像间的位置变换关系。实验结果表明:该方法对于存在大尺度、旋转变化情况下的月面图像,在匹配精度方面比ORB提高10%～13%,在月面着陆视觉导航应用方面具有较好的适用性。     

基于模糊C-均值聚类航天图像分割方法的研究

在图像分割领域,模糊C-均值聚类算法得到了广泛的应用,但存在计算量大、易受噪声影响、目标与背景对比较弱时对边界处的像素分辨能力低等问题.针对以上问题对标准模糊C-均值聚类算法进行了改进:利用一维灰度直方图来降低计算量;并在此基础上,考虑每一层灰度级的邻域像素之间的空间一致性;然后,构造特征散度来重构聚类算法的目标函数.最后用一幅测试图像和两幅航天高分辨率图像对改进的方法进行试验,结果表明,对于削弱上述问题的影响,算法较标准模糊C-均值聚类算法有较大提高.     

SAR图像强回波目标检测的偏态分布方差方法

对复杂背景下的SAR图像强回波目标检测问题进行了研究,提出了基于偏态分布方差的自适应检测算法。首先设计一种新的基于偏态分布模型的方差滤波器,偏态分布方差滤波器可减少相干斑噪声对检测的不良影响,提高图像方差的差异性,即强目标回波边缘灰度方差相对于强目标回波灰度方差、背景杂波灰度方差更小。其次,算法改进了根据图像复杂度自动选取阈值方法,通过自适应检测小方差像素,实现强回波目标检测。仿真结果说明该算法能够对SAR图像强回波目标较快地进行准确检测。相比方差特征法(VAR)和扩展分形特征法(EF)在检测速度与虚警率方面均具有较大的优越性。