应用整体结构信息分层匹配的红外与可见光遥感图像融合方法

现有红外与可见光图像融合方法,侧重于将可见光图像的空间细节注入红外图像,往往由于空间细节的不当注入导致融合图像中部分地物模糊不清。此外,航天器红外与可见光成像分辨率往往相差很大,现有方法未考虑其分辨率差异,生成的融合图像细节模糊不清。为此,文章从消除红外与可见光图像的整体结构信息差异角度,提出应用整体结构信息分层匹配的图像融合方法。利用融合方法对天宫一号(TG-1)目标飞行器的红外和可见光图像数据进行图像融合,并将获得图像与图像分解法、总体变分法和频率变换法获得图像进行比对,结果表明:文章提出的融合方法获得的图像光谱与细节保真效果好,优于对比方法。     

运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的表征及其在图像域GMTI方法中的应用

结合子孔径BP成像过程,对运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的成像规律进行了研究,得出了运动目标在阵列孔径UWB SAR图像上的解析表达式,据此可将只适合慢速运动目标的UWB SAR图像域GMTI算法推广,使之适合快速运动目标.以ATI算法为例,说明了所得运动目标成像规律在UWB SAR图像域GMTI方法推广中的应用价值.基于仿真实验的结果证明了所得结论的正确性.     

合成孔径雷达图像目标识别问题研究

首先对合成孔径雷达(SAR)图像目标识别的研究背景和国内外发展现状作了简单介绍，然后分析了SAR图像目标识别问题的复杂性，讨论了SAR目标识别系统的一般方案与方法，提出了基于多源信息融合和人机协作的识别框架，进而展望了SAR图像目标识别技术今后的发展方向。     

基于交互融合的高精度图像融合算法的研究

针对可见光和SAR图像融合，提出了一种基于跨模态差分感知和注意力机制的交互融合（TDPAM Fusion）算法，能有效保留可见光图像中的纹理结构和SAR图像的细节信息。首先，采用跨模态差分感知融合（Cross-Modal Differential Perception Fusion，CMDAF）模块提取图像的互补信息，避免真值缺失并提高融合精度。其次，通过坐标注意力机制（Coordinate Attention，CA）提高特征提取的准确性和效率，增强语义信息的集成。最后通过交互融合算法（Interactive Fusion Module，IFM）将特征自适应融合。设计了相应的大型基准数据集，用于网络模型的训练和测试。实验结果表明：TDPAM Fusion融合算法可以获得包含清晰SAR信息的高质量可见光图像。此外，融合算法将互信息（Mutual Information，MI）、空间频率（Spatial Frequency，SF）、视觉保真度（Visual Fidelity，VIF）和相关系数（Correlation Coefficient，CC）等关键指标，分别提高了约6.41％、10.36％、14.25％和4.74％。     

基于深度学习的SAR图像质量提升方法研究

提升合成孔径雷达(SAR)图像质量以增强其可判读性,一直是SAR图像处理中的关键问题。近年来,深度学习在光学图像处理中取得显著的成功,并逐步应用到SAR图像质量提升领域。对深度学习在SAR图像质量提升中的关键应用进行综述,对深度学习在SAR图像质量提升中采用的典型网络进行了介绍,并从SAR图像旁瓣抑制、超分辨(SR)处理和图像融合3个方面对深度学习的应用进行阐述。最后,分析与探讨了基于深度学习的SAR图像质量提升中的关键问题及进一步研究方向。     

一种视频SAR运动目标成像算法

视频合成孔径雷达ViSAR(Video Synthetic Aperture Radar)成像模式与传统SAR成像模式不同,此模式需要持续监测目标区域。通过子孔径划分的方法将目标区域的回波划分孔径,然后针对每一个划分后的子孔径进行单独成像和配准,最后把每一帧图像进行处理形成视频,利用序列图像形成的视频去提取目标的运动信息。视频SAR独特的高帧率成像处理使其对运动目标的检测具有很大的优势。提供了一种基于极坐标算法PFA(Polar Format Algorithm)的视频SAR运动目标成像的方法,视频SAR成像帧率可达到每秒5帧。     

基于lk范数正则化方法的SAR 图像超分辨

提高合成孔径雷达(SAR)图像的分辨率对自动目标识别等具有重要意义.为此改进了一种基于lk范数正则化方法,并用于SAR图像超分辨.该方法通过合理开发利用符合SAR成像工程背景的先验知识,构造附加约束,把图像超分辨问题规划为形式简单的带约束优化问题.仿真和实测数据计算结果证实了该方法的有效性.     

一种基于多普勒谱AR建模的SAR图像纹斑噪声抑制技术

基于合成孔径雷达(SAR)成像与自回归(AR)模型的特点,提出了一种SAR图像纹斑噪声抑制技术.将SAR复值图像的多普勒谱表示成一定阶数的AR模型,根据合适的AR模型系数估算SAR强度或幅值图像可保持较高的分辨率.给出了方法的模型和步骤.实验结果表明:所获幅值图像的纹癍噪声抑制,以及边缘和纹理特征等细节保持都优于常用的基于SAR图像多普勒谱的纹斑噪声抑制--多视处理技术.     

高分辨率SAR图像分割及目标特征提取

提出了一种非监督SAR图像快速分割算法,对分割得到的目标区域进行特征提取.分割方法利用固体热扩散模型与图像尺度空间的等价性,在SAR图像初始分割的基础上,引入最大后验概率矩阵的各向异性多尺度平滑,在保持图像结构信息的同时滤除斑点噪声对于分割的影响.然后提取目标区域6个特征以详细描述目标,实验结果表明：该方法计算速度快,能够从获得的目标区域得到大量有用的信息.     

基于SIFT子图像融合的直角坐标FBP算法

针对合成孔径雷达实测数据成像算法计算数据量大的问题,提出一种基于SIFT子图像融合的直角坐标系下的FBP算法。算法首先在直角坐标系下对SAR子孔径信号进行后向投影成像得到对应的子图像,然后对各子图像进行相位梯度自聚焦实现相位补偿,最后采用基于尺度不变特性变换(SIFT)的SAR图像配准方法对聚焦后的子图像进行融合得到全孔径图像。算法计算量比传统极坐标系下的快速后向投影算法小,并且由于基于SIFT的融合是针对复图像的融合,因此融合后图像的分辨率较传统的融合方法有所提高。机载实测数据的处理结果验证了算法的有效性。     

形象广告与报纸品牌形象——以《南方周末》报为例

报纸本身作为媒介的优势,形象广告的宣传可以充分利用其充足的版面.那么形象广告又是如何塑造报纸的品牌形象的,论文以<南方周末>报为对象展开了研究.研究过程中,论文重点关注了品牌精神层面的问题,因此关于形象广告对品牌理念的阐述着墨较多.     

一种基于图像形态学的深空图像模糊复原方法

针对深空目标与空间相机相对运动造成的图像运动模糊问题,文章提出了一种基于图像形态学的运动模糊复原方法。首先运用图像形态学细化的方法消除图像中的冗余信息,快速提取图像中目标的特征;其次运用最小二乘法直线拟合方法对目标运动方向进行估计,再利用连通域划分结果对目标运动长度进行估计;最后采用约束最小二乘方滤波对退化模型进行逆推导运算来实现目标运动模糊复原。通过实验验证结果表明：文章提出的基于图像形态学的深空图像运动模糊复原方法能够正确估计运动模型参数,通用性强,易于在轨实现,可以处理目标与相机相对运动造成的运动模糊问题,在目标运动方向不一致的图像中取得了良好的复原效果。     

从图像工程角度看CBERS-1卫星图像

文章从图像工程角度从灰度、纹理和边缘3个方面对CBERS -1卫星的图像进行了量化评价 ,并与同一地区的TM图像进行了比较 ,客观地反映了CBERS-1卫星的图像质量 ,提出了CBERS-1卫星图像的优势和需改进的方面。     

基于图像复杂度分类的卫星遥感图像信息隐藏

以卫星遥感图像作为载体图像,提出了一种基于图像复杂度分类的信息隐     

星载TDICCD相机像移对成像质量的影响分析

通过分析给出了偏流角变化、速高比变化和姿态精度导致的像移量及其与调制传递函数的对应关系,结合卫星轨道和相机参数,在不同积分级数下引起的像移对相机成像质量的影响进行了仿真.结果表明,随着积分级数的增加,像移对相机成像质量的影响越来越大,尤其表现为偏流角及速高比的变化.为此,在轨运行期间须对其采取补偿措施,为保证高质量的图...     

基于图像运动补偿轨道运动和热变形对载荷成像的影响分析

研究了三轴稳定静止轨道气象卫星图像运动补偿轨道运动和热变形对扫描镜成像的影响.根据图像运动补偿目标,定义了扫描角、步进角和固定网格,基于有关轨道运动和结构热变形对成像的影响,设计了图像运动补偿模型,并给出了算法流程.仿真结果表明:图像运动补偿能有效减小轨道运动和热变形对扫描镜成像的影响,提高有效载荷的成像质量,满足图像配准要求.     

引入图像复原技术的遥感卫星图像压缩解码算法

针对遥感卫星基于小波变换的光学图像有损压缩算法,提出了一种引入图像复原技术思路的算法,对遥感图像解码处理过程中获得的低频信息进行复原,可以获得更多的用于在频域范围内描述图像结构信息的高频分量增益,从而提升整个解码图像的质量。通过此算法与传统的小波压缩算法进行对比,结果表明:压缩恢复图像的峰值信噪比(PSNR)较传统算法有0.1~0.3dB的改善,压缩恢复图像表现出更为丰富的纹理特性,可降低对遥感卫星图像数据处理和天地链路数据传输的要求。     

并行图像处理机技术

为建立弹栽高性能嵌入式计算机通用平台，提出了一种基于高速数字信号处理器(DSP)的并行图像处理系统设计方案。研究了多指令流多数据流(MIMD)并行处理系统拓扑、片上系统(SOC)、先进总线和小型化集成模块设计等关键技术，并从系统和单元两个设计层次上，阐述了方案的实现途径。     

基于改进Hausdorff测度和遗传算法的SAR图像与光学图像匹配

提出了一种新的基于边缘的合成孔径雷达（SAR）图像与光学图像匹配算法。在这种算法中，首先针对SAR图像低信噪比（SNR）与乘性噪声模型的固有特性提出了一种边缘特征的提取方法。在获取光学图像与SAR图像边缘图的基础上，根据Hausdorff距离具有强抗干扰能力和容错能力的特点，采用了改进的Hausdorff距离作为相似性测度。在搜索策略上，根据遗传算法的固有的并行性，采用遗传算法来加快搜索的速度。通过大量基于同一地区的光学图像与SAR图像匹配的试验结果表明，这种算法鲁棒性好，匹配精度高，计算速度快。     

从图像处理的观点出发来看光学遥感器的成像质量

图像处理作为成像链路重要的一部分,充分利用地面去噪声和解卷积的作用,可以一定程度上提高成像质量。文章从不考虑、被动考虑以及主动考虑图像处理3个方面来对光学遥感器的成像质量进行了一些探讨。