一种星上微振动引起像移量的测量方法

基于多色CCD各谱段分时成像的特点,提出一种高分辨率光学遥感卫星星上微振动引起像移量的测量方法。该方法依据多色CCD不同时刻获取地面同一景物的不同谱段图像间的匹配像移量差异,确定星上微振动引起的像移量。研究实例证明了文章提出方法的可行性,结果表明,频率越低,微振动引起的像移量越大,因此,应对高分辨率光学遥感卫星的微振动,尤其是低频部分进行有效抑制。     

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.     

CMOS星敏感器图像驱动及实时星点定位算法

利用CMOS图像传感器技术的低功耗和开发简单等优点,设计了新型CMOS星敏感器的图像采集驱动电路.该电路设计以现场可编程门阵列(FPGA)为核心,配以静态存储器和并口通讯功能,实现了图像的采集、存储和输出.同时根据4连通域图像分割的原理,在FPGA内部设计了一个数字电路模块,以实现该星敏感器的实时星点定位功能.该模块由于采用了流水线结构,可以和图像采集同步完成星点质心定位算法,减少了向星敏感器数据处理单元中的精简指令集计算机(RISC)的数据传输量和RISC进行星图跟踪和识别的工作量,提高了星敏感器的总体工作性能.对比软件处理结果,对星敏感器的图像采集和质心算法硬件电路进行了验证.     

一种改进的数字图像置乱算法

图像置乱技术以有效地保护数字图像的内容为目的,结合常见的几种置乱方法,提出了一种新的图像置乱算法-GEMMER算法。该算法首先将水印图像进行小波分层,得到一个环形向量,然后经过旋转置乱后,嵌入到宿主图像中。经实验分析证明,该方法有良好的周期性,经旋转置乱后的图像能量分布均匀,使水印信息的保密性有了很大提高。     

基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩

基于干涉多光谱图像特点和应用环境要求,提出一种基于分布式信源编码和感兴趣区域编码的干涉多光谱图像压缩算法。编码端通过关键帧预测出边信息帧,然后联合估计的边信息帧和插值分布的概率模型在编码端进行比特平面码率估计,最后采用基于率失真提升的感兴趣区域编码,调整图像不同区域的率失真斜率来进行更合理的码率分配。实验结果表明,该算法比传统算法更好地保护了多光谱图像的光谱信息。在不同压缩比的情况下,这种编码方式在干涉多光谱图像压缩系统中可获得较好的效果,算法复杂度低。     

基于Contourlet与HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法

为了提高SAR影像的解译水平,本文利用Contourlet变换在影像表述上能够弥补小波变换不能有效捕捉二维空间实体的特点,提出了一种基于Contourlet与HIS变换的SAR与多光谱影像融合方法。实验选取了一组TM 多光谱影像与ERS-2 SAR影像进行融合研究,并将融合结果与基于HIS变换、DWT结合HIS变换融合方法的融合结果进行视觉比较与统计分析。结果表明,无论是目视比较还是统计分析,本文方法都很好的将SAR影像的空间细节与多光谱影像的色彩信息集成到了一起,显著地提高了SAR影像的解译水平,相对于基于HIS、DWT+HIS变换的融合方法获得了更好质量的融合影像。     

嫦娥工程X射线谱仪的数据压缩研究

本文对嫦娥工程中的重要科学载荷X射线谱仪提出了一种有效的数据压缩方案。针对具体的数据特征,结合稀疏串编码、相关编码、前缀编码和字典编码等思想实现了无损和近无损压缩,使实验室理想环境下获得以及经嫦娥一号卫星下传的太阳能谱数据平均压缩比分别达到15和7,两种情况下的月球事例数据平均压缩比都为2,同时算法还具有一定的纠错能力,满足了X射线谱仪数据压缩的需求,为嫦娥三号卫星上粒子激发X射线谱仪的星载数据处理和后续工作提供了经验和准备。     

基于区域热核不变量的SAR图像变化检测

快速精确地检测SAR图像的变化是SAR应用亟待解决的问题。针对这一问题,提出了基于区域热核不变量的SAR图像变化检测方法。该方法利用图上热核的特征,可以充分发挥图谱理论的优点,且计算简便、矩阵的扰动性小。通过模拟分析研究了热核的特征,并应用于实际SAR图像的变化检测。实验结果表明该方法可以快速精确地检测到变化区域,且其变化检测的精度要优于区域似然比检测方法。     

基于CS的SAR图像自动目标分割算法

图像目标分割是SAR图像目标超分辨处理和自动目标识别的重要步骤。针对图像固有的稀疏结构,提出了一种SAR图像自动目标分割算法。通过构造变换字典将SAR图像数据投影到高维空间,实现了图像局部特征的稀疏表示,然后利用随机矩阵获得稀疏域局部特征的压缩采样,并对多组采样数据运用Mean-shift 算法并行处理,最后通过符号检验法,实现了对目标像素与背景像素的分类。试验表明,该算法对硬目标具有较好的目标分割性能。     

基于小波变换和核独立分量分析的遥感图像变化检测

为了进一步提高基于独立分量分析(IndependentComponentAnalysis,ICA)的遥感图像变化检测精确度,并解决ICA分离的图像分量排序不确定问题,提出了基于小波变换和核独立分量分析(KernelIndependentComponentAnalysis,KICA)的遥感图像变化检测方法。首先通过小波变换对遥感图像进行分解,得到由图像的高频分量和低频分量组成的分块向量,然后利用核函数将分块向量映射到高维特征空间中,再在该空间中用ICA方法分离出互相独立的向量,最后根据分离出的向量中高频分量的差异自动分辨出变化分量。文章给出了遥感图像变化检测方法及近年提出的基于主分量分析(PrincipalComponentAnalysis,PCA)、基于ICA、基于KICA三种变化检测方法的试验结果,并进行了分析和定量比较。试验结果表明,文中方法能更好地分离出遥感图像的变化信息,具有更高的精确度,并实现了变化检测的智能化。