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K. Fujita T. Hanada Y. Kitazawa A. Kawabe 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2012
This study proposes a motion detection and object tracking technique for GEO debris in a sequence of images. A couple of techniques (called the “stacking method” and “line-identifying technique”) were recently proposed to address the same problem. Although these techniques are effective at detecting the debris position and motion in the image sequences, there are some issues concerned with computational load and assumed debris motion. This study derives a method to estimate motion vectors of objects in image sequence and finally detect the debris locations by using a computer vision technique called an optical flow algorithm. The new method detects these parameters in low computational time in a serial manner, which implies that it has an advantage to track not only linear but also nonlinear motion of GEO debris more easily than the previous methods. The feasibility of the proposed methods is validated using real and synthesized image sequences which contain some typical debris motions. 相似文献
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针对遥感图像配准中匹配同名点少、配准精度低等问题,提出了一种基于控制点/控制点对最优能量解析的图像配准方法。在控制点提取中,通过多尺度曲波变换,实现不同尺度下图像质量的灰关联分析和噪声抑制,并根据灰关联能量值,自动调整尺度不变特征变换配准参数,提高匹配同名点数量;为保证控制点选择的均匀性和准确性,创建了控制点对能量模型,采用马尔科夫蒙特卡洛优化算法实现分布、匹配能量最优的控制点筛选,提高了图像配准精度。实验结果表明,本方法对遥感图像匹配同名点少、控制点分布不均匀、图像配准精度低等问题有很大改善,具有较高的应用价值。 相似文献
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星载微波辐射计通道分辨率匹配技术及其在FY-3卫星MWRI中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
基于仿真模型对圆锥扫描星载微波成像仪不同频率和极化二维天线方向图地面足迹的模拟,对FY-3卫星微波成像仪(MWRI)原始观测轨道亮温数据,用Backus-Gilbert(BG)分辨率匹配算法分别对分辨率降低(高频通道匹配到低频通道)和分辨率增强(低分辨率匹配到高分辨率)进行了实验分析。结果表明:分辨率降低匹配处理能较好地模拟实际仪器观测,且不另引入噪声,可在MWRI通道分辨率匹配中实际应用;分辨率增强匹配可明显提高低频图像分辨率,但会一定程度引入噪声,实际应用中应考虑在分辨率增强与噪声间进行折中处理,在增强分辨率的同时,使引入的噪声在可接受范围内。 相似文献
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以星体表面的图像数据为基础,根据撞击坑的向阳面呈亮色调而背阳面呈暗色调的原理,提出了一种基于图像的星体表面撞击坑自动提取方法。该方法先用自适应双阈值分割法对星体表面的光学图像进行分割处理,获取图像中明暗区域的形状和位置信息;再用统计学原理分析明暗区域组成结构、像平面上光照方向,结合相关的约束条件来匹配同一撞击坑的明暗区域,同时拟合出撞击坑的外边缘并确定其半径、位置等信息。实验结果表明,该方法能够从常见的星体表面光学图像中快速、可靠地提取出撞击坑的中心位置和半径大小,具有较宽的普适应性和一定的应用价值。 相似文献
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针对WorldView-2卫星遥感图像,提出一种基于波段分组的多光谱图像与全色光图像融合新方法。该方法以全色光波段与多光谱各波段光谱响应的匹配特点为依据,首先将八波段多光谱图像分成两组,然后分别设计融合模型再进行分组融合,最终得到多光谱各波段的融合结果,分组策略简单、实用。实验结果表明,该方法在融合WorldView-2遥感图像时能够在提高空间分辨率和保持光谱信息方面达到更好的平衡,优于现有的几种融合方法。 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(9):47-59
The aircraft system has recently gained its reputation as a reliable and efficient tool for sensing and parsing aerial scenes. However, accurate and fast semantic segmentation of high-resolution aerial images for remote sensing applications is still facing three challenges: the requirements for limited processing resources and low-latency operations based on aerial platforms, the balance between high accuracy and real-time efficiency for model performance, and the confusing objects with large intra-class variations and small inter-class differences in high-resolution aerial images. To address these issues, a lightweight and dual-path deep convolutional architecture, namely Aerial Bilateral Segmentation Network (Aerial-BiSeNet), is proposed to perform real-time segmentation on high-resolution aerial images with favorable accuracy. Specifically, inspired by the receptive field concept in human visual systems, Receptive Field Module (RFM) is proposed to encode rich multi-scale contextual information. Based on channel attention mechanism, two novel modules, called Feature Attention Module (FAM) and Channel Attention based Feature Fusion Module (CAFFM) respectively, are proposed to refine and combine features effectively to boost the model performance. Aerial-BiSeNet is evaluated on the Potsdam and Vaihingen datasets, where leading performance is reported compared with other state-of-the-art models, in terms of both accuracy and efficiency. 相似文献
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