遥感图像的无参量辐射校正法

在卫星遥感图像及机载遥感图像中,由于大气层、仪器本身及摄取图像时的条件等因素的影响,往往存在较严重的辐射畸变,直观表现是图像中亮暗差异明显,必须予以校正。文中给出了一个不需要任何外部参数的无参量辐射校正方法。实际使用效果良好。此方法也可以有效地去除图像中存在的条纹。     

基于星图匹配的小视场空间图像畸变校正

小视场星载相机受发射振动和空间环境等影响,会使所拍摄的空间图像产生畸变,并且畸变模型和参数也时有变化.针对小视场空间图像所含恒星点相当稀少的特点,提出一种基于Hausdorff距离多帧星图匹配的空间图像畸变校正方法,利用恒星点作为控制点实现畸变参数的计算.针对卫星姿态漂移所造成的相机光轴指向系统误差对校正的影响,给出一种自适应补偿方法.仿真实验结果表明,该方法计算量小、精度高,能够有效抑制图像噪声和输入误差的影响.      

基于彩色三要素的无参考对比度失真图像质量评价方法

图像质量评价是图像处理领域中基本且具有挑战性的问题。对比度失真对图像质量的感知影响较大，目前针对对比度失真图像的无参考图像质量评价研究相对较少。基于此，提出了基于彩色三要素的无参考对比度失真图像质量评价方法，利用彩色三要素的亮度、色调和饱和度3个参数实现了对比度失真图像的质量评价方法。在亮度方面，提取矩特征及图像直方图与均匀分布之间的Kullback-Leibler散度特征。在色调和饱和度方面，分别在HSV空间的H和S通道中提取颜色加权局部二值模式(LBP)直方图特征。利用AdaBoosting BP神经网络训练预测模型。在5个标准图像数据库中进行广泛的实验分析和交叉验证，结果表明，所提方法与现有的对比度失真图像质量评价方法相比，性能有明显的提升。      

影像增强器DR/CT系统像场畸变快速校正

以XRS-152/153影像增强器DR/CT成像系统为研究对象,在分析其输出像场畸变特性的基础上,从校正精度和校正实时性要求出发,采用空间坐标多项式变换方法进行畸变校正.同时,为了解决畸变校正算法计算量大、运算速度慢的问题,利用可编程图形处理单元(GPU, Graphic Processing Unit)并行计算和高速浮点计算特性,将图像映射为GPU中的纹理,采用多线程并行计算,使得校正算法在GPU中加速执行.实验结果表明,本方法能有效实现畸变图像的校正,GPU加速方法可以在不损失图像信息的前提下,实现实时校正.     

基于地标图像信息的惯导系统误差校正方法

提出了一种基于地标图像信息的惯导系统误差校正方法,并进行了仿真实验研究.该方法利用飞机光电平台上的地标图像成像系统,通过地标图像探测、图像变换、匹配定位、坐标变换解算出飞机的空间三维坐标.该三维坐标与惯导系统所给出的坐标进行比较,得出飞机惯导系统的航迹误差,从而实现对惯导系统的误差校正.      

基于原始投影正弦图的X-CT硬化校正

在X射线层析成像(X-CT,X-ray Computed Tomography)技术中,X射线束能谱的多色性将导致层析重建图像出现杯状或条状等射束硬化伪迹,降低成像质量.在分析射束硬化现象具有的3个物理属性基础上,提出了一种对原始多色投影正弦图进行操作的硬化校正方法,并从数学上证明了其校正原理. 针对该方法带来的噪声放大问题,研究了一种基于高、低频信息分类处理的噪声抑制方法.计算机仿真和2种典型试件的实际CT扫描数据的硬化校正结果表明了该方法的有效性.与传统基于多项式拟合技术的校正法相比,该方法不需要事先进行建模扫描和计算,校正程序简单、实时,校正结果具有更高信噪比,且不受扫描条件限制.      

基于平行直线的摄像机标定方法

针对视觉测量中摄像机镜头畸变对精度的影响问题,提出一种基于平行直线求解镜头畸变系数及摄像机标定的方法.考虑到空间直线在理想摄像机模型下的成像仍然是直线的特点,根据畸变对直线的影响,利用径向畸变的数学模型和参数分解的方法对径向畸变系数进行线性求解;仅存在切向畸变的点和理想点到主点距离相等,采用非线性拟合直线确定理想点的方法求解出切向畸变系数.对标靶点进行畸变校正,计算出摄像机内外方位参数.实验结果表明,该方法得到了准确可靠的标定参数.     

利用偏振图像加权融合及CLAHE算法的水下成像方法

针对传统基于偏振差分原理的水下光学成像方法中目标退偏振特性差异引起的图像中局部反射光损失的问题,本文提出了基于偏振图像加权融合与限制对比度自适应直方图均衡（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE）算法的水下成像方法。一方面,将原始水下图像分解为偏振光强图像和非偏振光强图像,根据不同退偏振特性目标在两幅图像中的灰度值分布特点,设计相应的权重因子,对两幅图像进行加权融合。从而实现在压缩原始水下图像中散射光的同时,保留更多目标反射光,提升整体目标反射光在融合图像中所占的比例。另一方面,为了进一步提升融合图像的对比度,利用限制对比度自适应直方图均衡算法对融合图像进行处理。该算法能够在提升融合图像对比度的同时,有效避免图像噪声的放大。实验结果表明,相比于传统的偏振差分方法以及独立的直方图均衡化算法,本文提出的算法能够有效提升水下图像的清晰度和对比度。     

CCD摄像机图像处理仿真

针对CCD(Charge Coupled Device)摄像机的图像处理过程,提出一种基于可编程GPU(Graphic Processing Unit)的摄像机仿真方法,利用GPU的流处理模式和并行计算能力,对图像的每个像素进行Gamma校正、亮度调节、对比度调节、色温偏差调节,以及色彩饱和处理.分析了Gamma校正的原理以及在其他调节之前进行Gamma校正的必要性.讨论了图像亮度与像素颜色的关系,提出针对当前时刻的拍摄图像提取亮度信号的方法,规定了亮度等级的划分,并将亮度等级作为图像处理的依据.提出了在低照度情况下模拟动态噪点的方法.结果表明:该方法可以模拟真实CCD摄像机在复杂光照环境下的拍摄效果,并保证实时仿真的高速与高效性.     

0级数据带几何处理方法探讨

0级数据带的系统校正需要有卫星姿态控制参数。在星历参数充分的条件下,经过系统校正可得到一级带。在实际应用中,有时会遇到星历参数不全或几乎没有星历参数的情形,针对这种情况,文章提出了一种不使用任何星历参数,利用影像自身的连续性和相关性对0级数据带的处理方法。处理结果表明总体视觉效果良好。     

基于俯冲模型的SAR成像处理和几何校正

针对高速俯冲状态下斜视SAR(Synthetic Aperture Radar)高分辨率成像处理和几何校正方法进行研究,建立了通用的SAR空间几何模型,在此基础上推导了俯冲状态下的等效斜视距离模型,并给出相应的回波信号数学模型.根据高速俯冲SAR的信号特点,采用Burst工作模式,利用改进的ECS(Extended Chirp Scaling)成像算法进行成像处理,给出了成像处理流程和相位补偿因子表达式.根据距离方程和多普勒定位方程组推导了针对ECS成像算法的几何校正计算公式.计算机仿真结果表明,改进ECS算法能够对俯冲模式SAR进行高分辨率成像处理,并对斜视SAR具有较好的处理能力,提出的几何校正方法能够很好地修正几何失真.      

视觉跟踪坐标测量系统数学建模

提出了一种基于光学测头成像的单相机视觉跟踪坐标测量系统。该系统中引入了一个转动平台带动相机运动,使相机光轴始终对准运动的光学测头中某一个光点,保证光学测头成像在畸变比较小的像面中心附近。给出了系统的组成结构,通过空间变换和光学成像原理建立了系统的非线性跟踪测量数学模型,给出了利用Newton非线性迭代算法求解跟踪方程的具体算法,通过实验验证了所建立的模型和求解方法的正确性。最后,分析了转动角度误差对测量结果的影响。     

一种基于DCT的SAR图像自聚焦算法

研究了一种基于离散余弦变换(DCT, Discrete Cosine Transform)的SAR(Synthetic Aperture Radar)图像自聚焦算法.该方法从复图像域出发,通过在距离压缩相位历史域引入相位误差模型,改变图像的聚焦程度直至一维像的DCT序列在高序数区域的权值达到最大,从而完成误差校正.同相位梯度自聚焦算法相比,该方法无需在图像域分离出强点目标,因此特别适用于无任何明显特征的图像.由于DCT存在快速算法,使得该自聚焦算法计算量较少,更易实现.实测数据及仿真数据的成像结果证明了此方法的可行性.      

基于奇异值分解的遥感图像融合性能评价

研究遥感图像融合性能的客观评价问题,分析当前遥感图像融合效果评估方法特点的基础上,提出一种新的遥感图像融合效果评估方法——基于奇异值分解(SVD, Singular Value Decomposition)的方法.利用源图像与融合结果图像的奇异值差异,测量它们之间能量信息失真情况,从而进行融合算法的评估.仿真实验从两方面入手,当融合源图像中含有SAR(Synthetic Aperlure Radar)图像时,对比Piella和Xydeas评估方法较为有效;另一方面,对多类型传感器、不同方法的像素级融合结果进行评估,与主观评价结果对比具有较高的一致性.这种客观评估方法能够较好地反映多类遥感图像融合的质量,是一种实现简单、高效、较为通用的遥感图像融合效果评估方法.      

基于小波的非线性模型的孔探图像压缩

针对涡轮发动机内部图像细节丰富的特点,为了实现在高压缩比下对细节信息的保留,以不影响发动机内部故障检测,采用小波域的非线性表示和建模方法,利用多尺度边缘检测对边缘进行定位,通过轮廓加剖面模型在定位的边缘进行边缘影响区域划分;之后通过阈值将边缘影响区域进一步划分为较重影响系数区域与较轻影响系数区域,在不同区域应用不同的编码质量控制,从而实现了一种基于小波着重于边缘的图像编码系统.实验结果表明,与一般的小波图像压缩方法相比较,在不同的压缩率下,峰值信噪比均得到小幅度的提高,并且从视觉感官上也得到较好的效果.      

基于BP神经网络的高精度陀螺恒流源补偿方法

为了提高陀螺恒流源精度,提出一种基于BP神经网络的陀螺恒流源补偿方法.采用BP神经网络训练恒流源控制指令与恒流源输出之间的非线性映射稳态模型,以实时估计恒流源输出偏差.设计恒流源控制指令补偿判据,当输出偏差超出设定裕度时,按比例对恒流源控制指令值进行实时补偿,使得恒流源输出更接近控制目标值,以实现更优的精度.通过实物在回路仿真验证了上述方案的有效性,并通过与传统对控制指令进行分段线性标定方法相比较,显示了上述方案的恒流控制优势.