多遥测图像数据流的自动拼接与自动优选技术

为满足航天发射任务的新要求,提高运载火箭的图像测量能力,提出一种多遥测图像数据流的自动拼接与自动优选方法,并以此为基础研发了航天发射场遥测图像解码系统。通过组播网络分别从多站点多平面实时接收遥测全帧原码,利用图像优选算法,挑选优质原始数据;利用自动拼接技术,确保数据流的正确性和可靠性;利用帧结构配置技术,完成图像数据挑路处理;利用自适应调节技术和高精度定时技术,将图像数据均匀地发送给图像解码设备;利用交织+RS编码技术进行纠错解码,还原真实的图像数据。大量遥测数据验证结果表明,与传统的发射场图像处理技术相比,算法缩短了画面延迟时间,提高了发射场图像的流畅性和清晰度,使遥测信息以更高效、更直观的方式反馈给指挥决策人员。     

多视场遥感图像虚拟焦面拼接理论误差分析

随着遥感对地观测技术的发展,对大视场、宽幅数据的需求日益增加,经常需要通过多幅遥感图像拼接来满足图像幅宽的要求。由多台相机同轨同时成像并拼接获取大幅宽遥感图像可以解决图像幅宽的问题。目前主要采用基于匹配的图像域拼接方法或根据成像几何关系生成虚拟拼接图像的方法获取宽幅图像。而生成虚拟拼接图像的方法物理意义明确且拼接后图像具有经典成像几何关系,成为图像拼接发展的趋势。文章根据同轨多视场图像虚拟焦面拼接原理,由摄影测量严格共线方程几何定位模型推导了多台相机不同视场图像的理论拼接误差计算公式,得出拼接误差的主要误差源;并仿真实验分析了拼接理论误差对图像拼接的影响,为多台相机拼接获取宽幅图像的设计和应用提供一定参考。     

一种检测ＳＡＲ图像边缘的方法

传统算法不能很好地解决合成孔径雷达（ＳＡＲ）图像边缘检测问题，为此提出了一种改进方法：将Ｈaralick曲面拟合法和改进的广义模糊算子（ＧＦＯ）两种算法相结合，分别独立求出ＳＡＲ图像边缘，然后将分别求出的图像边缘合并，得出最终边缘，用实际ＳＡＲ图像对该算法进行检验，验证了该算法的有效性。     

星载宽测绘带合成孔径雷达成像处理

文章主要研究星载宽测绘带合成孔径雷达（ＳＣＡＮＳＡＲ）成像处理。重点讨论ＳＣＡＮＳＡＲ的工作原理、信号格式、信号结构和咸像处理算法。成像处理算法包括块数据成像算法和块图像拼接算法。频谱分析法和时域频域混合相关法被用于块数据成像，块图像的拼接是利用时间关系剪裁决图像再顺次拼接。计算机仿真验证了本文原始数据重格式化及ＳＣＡＮＳＡＲ成像处理。     

卫星遥感图像无损压缩技术改进方法

采用预测原理的JPEG-LS无损压缩算法存在着固有的误码扩散现象,会影响其在卫星工程中的应用,且基于整幅图像预测的压缩算法还存在较大的处理时延,难以满足遥感图像实时性应用需求。文章对JPEG-LS无损压缩算法进行了改进,提出了采取分块压缩的措施来抑制误码扩散同时降低图像处理时延的方法,并利用风云四号(FY-4)卫星扫描图像对改进的JPEG-LS无损压缩算法进行了验证。结果表明:改进的JPEG-LS无损压缩算法可在有效抑制误码扩散的条件下,实时无损地将卫星遥感图像数据量压缩至一半左右。可为卫星遥感图像无损压缩技术的改进及工程应用提供参考。     

基于对应直线的飞行器接近角估计

提出了一种新的基于对应直线估计飞行器接近角的方法,对线性方法作归一化变换以提高算法的鲁棒性。用至少4组对应直线计算两图像间的单应矩阵。用序列图像间的单应矩阵估计接近角,无需着陆目标已知。模拟实验验证了算法的可行性。     

SAR散射波干扰信号生成及干扰效果分析

根据SAR散射波干扰的原理,讨论了干扰点目标和面目标生成的算法,并依据距离徙动准则和聚焦深度准则分析了虚假图像欺骗干扰和散焦图像压制干扰效果,最后通过计算机仿真对不同的干扰效果进行了验证,说明了SAR散射波干扰是一种有效的干扰方式.     

基于Poisson模型的湍流退化图像多帧迭代复原算法

随着航天空间技术的发展，空中目标的成像探测研究越来越重要。受大气湍流的干扰，观测到的目标图像是严重模糊的。为了从观察到的多帧含噪的湍流退化图像中将目标原图像有效地恢复出来，本文提出了一种新颖的基于图像统计模型的图像复原算法。跟据图像Poisson概率模型建立了有关多帧图像数据的对数似然函数，通过极大化该对数似然函数，推导出了目标图像及各帧图像点扩展函数的迭代求解关系。同时。将点扩展函数的支持域等先验条件有效地加入到迭代计算过程中，以便快速地利用迭代技术将目标图像和各帧点扩展函数估计出来。该算法能用少数帧图像极大程度地恢复出目标图像。为了验证本文算法的恢复效果和可靠性，对在强噪声污染条件下的湍流退化图像进行了恢复实验，实验结果表明本文算法对空中目标湍流退化图像的复原是非常有效的。     

基于红外视频图像的目标跟踪技术探讨?

随着科技的不断进步，相应的目标跟踪技术也得到了快速的发展，尤其是视频目标跟踪，已经成为计算机视觉方面中比较重要的问题，社会各界对此引起了广泛的关注。论文阐述了红外成像的基本概念、视频图像的预处理、模块匹配目标跟踪技术以及算法的融合，为红外视频图像的目标跟踪技术的发展提供理论基础。     

基于图论Gomory-Hu算法的SAR图像多尺度分割

由于SAR图像含有斑点噪声,很难有效的分割出精确的结果,为此提出一种新的基于图论的SAR图像分割方法,证明了算法具有最优解,分析了算法的复杂度,验证了算法具有实时性。该算法通过构造多尺度结构快速找到收缩图以及初始图的子图集合,然后对其分别应用Gomory-Hu算法得到对应的等价树,最后根据规则得到初始图的等价树,按照割值由小到大依次去边后,可得到对原图的最优划分,映射回图像则可得分割结果。实验结果说明了算法的有效性和实时性。