轨道运动对高轨卫星成像的影响及补偿

针对三轴稳定静止轨道气象卫星图像运动补偿技术,分析了轨道运动误差源对有效载荷成像仪成像光轴的影响.基于轨道确定数据,采用空间成像矢量修正方法,对轨道运动引起的光轴偏离进行补偿.根据高分辨率成像对光轴高指向精度的指标要求,研究了轨道确定误差和有效载荷伺服控制系统误差对图像配准精度的影响关系,并指出了进一步提高图像配准精度的措施.仿真结果表明了补偿方法的可行性.     

基于点特征的干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像自动配准算法

 在基于点特征的遥感图像配准过程中，特征点的自动提取和准确匹配是影响配准精度的关键。本文提出了一种干涉合成孔径雷达(InSAR)复图像对的自动配准算法，利用特征点的高曲率结构设计了模板，完成了特征点检测；根据匹配点对之间距离相近的结论设计了匹配算法，进行了特征点对的匹配。文章首先通过边缘检测和模板相关提取特征点；其次根据提出的匹配算法建立点的对应关系；最后利用两步法完成复图像的亚像元级配准。实验结果表明，该算法具有较高的配准精度。     

图像配准关键技术综述

图像采集设备的快速发展带来了图像种类和数量的迅速增加,图像拼接、融合等视觉系统提高了对图像配准的技术需求。图像配准利用原始图像数据或图像特征信息对输入图像的重叠区域进行变换和对齐,是为后续图像拼接、图像融合等图像处理任务提供操作基准的核心技术,是当前计算机视觉领域的热点研究问题。首先介绍了图像配准技术的主要应用领域及重大发展前景,然后说明了图像配准技术的基本框架和技术难点,详细阐述了基于特征以及基于区域的图像配准技术的实现算法及关键技术,分析了不同配准算法的优缺点及适用性,并对图像配准技术的发展前景进行了讨论和展望。     

基于CKF的联合扩维误差配准算法

误差配准是多传感器信息融合的基础。为解决机载多平台多传感器的误差配准问题,研究并提出了一种基于容积卡尔曼滤波(CKF)的联合扩维误差配准算法。在算法实现中,首先采用状态矢量维数扩展方法建立非线性滤波框架下的系统误差配准模型,其次根据误差配准模型对各传感器的测量系统误差及各平台的姿态角系统误差进行估计,最后通过CKF滤波实现对状态预测值的修正,改善系统误差对滤波精度的影响。仿真结果表明,所提出的算法能够有效融合利用多传感器的测量信息,实现对多传感器系统误差及目标状态的实时联合精确估计。     

基于ECEF的广义最小二乘误差配准技术

 雷达组网数据处理首先要进行误差配准,来准确地估计和消除系统误差。传统的误差配准技术多基于球极投影,当雷达之间距离较远时,给配准结果引入一定的误差。基于地球中心坐标系(ECEF),提出了一种广义最小二乘的ECEF-GLS误差配准技术,较好地解决了远距离误差配准问题,误差分析表明,如果忽略模型线性化引入的误差,配准结果达到了CRLB下限。最后,使用仿真数据验证了算法的性能,并和Zhou提出的基于ECEF坐标系的最小二乘ECEF-LS误差配准算法进行了比较。     

一种单传感器实时系统误差配准算法

针对运动单传感器系统误差配准问题进行了研究,提出了一种基于位置未知固定目标的单传感器实时系统误差配准算法。算法利用传感器对固定目标的两时刻量测值,构建包含传感器系统误差的等效系统状态及其状态方程与量测方程,并基于扩展卡尔曼滤波技术实现了利用位置未知的固定目标对传感器系统误差的实时精确滤波估计。蒙特卡洛仿真结果验证了算法的有效性,具有对系统误差的稳定估计性能、快速的滤波收敛能力、较高的系统误差配准精度以及较强的工程实用性。     

序列图像超分辨率联合重建算法

序列图像超分辨率重建研究方法一般分为2类。第一类,将低分辨率图像配准和超分辨率重建视为相互独立的2个过程,对低分辨率图像进行配准之后再估计高分辨率图像。然而,低分辨率图像中的混叠分量会影响配准精度,进而影响图像超分辨率重建。第二类,图像配准和超分辨率重建联合实现的方法,此类方法考虑了配准和重建的相互关系,能够减轻混叠对配准的不利影响。本文主要针对第二类方法中的3种典型算法进行综述分析和研究。     

一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法

合成孔径雷达（SAR）图像配准是寻找多幅SAR图像之间的几何变换关系的过程，使不同图像校正到统一空间坐标系。传统光学图像配准方法，如尺度不变特征变换（SIFT）结合随机抽样一致（RANSAC）用于SAR图像配准时，由于受到乘性相干斑噪声的干扰，配准性能受到较大影响。提出一种基于重叠子孔径回波信息的SAR图像配准算法，在对SAR回波复数据进行成像处理的过程中，利用相位信息并结合子孔径自聚焦方法得到强相关的重叠子孔径图像，并利用多图像配准方法实现成像孔径内和孔径间的子孔径图像配准，提高图像配准精度。多个不同场景的实测数据处理结果表明：所提算法相比于SIFT+RANSAC算法，同名点数量增加，误匹配点对减少，均方根误差减小，对相干斑噪声具有较强的鲁棒性，配准效果得到了显著提高。     

二维图像拼接技术研究综述

图像拼接是指将具有重叠区域的小视角、低分辨率的多张图像,经过相应的图像配准与融合算法,拼接成一张具有高分辨率、宽视角的全景图像。针对二维图像拼接方法,综述了将二维图像拼接技术应用于图像处理领域的最新研究进展,重点介绍和总结了图像配准方法和图像融合方法。其中,图像配准方法涵盖了基于SIFT、SURF和Harris点特征的提取方法。分析了各种算法的主要进展、典型算法的原理和优缺点以及国内外研究发展现状。最后,通过各种方法研究与应用情况推测,展望了未来图像拼接技术的发展趋势。     

基于归一化互相关的系统误差配准算法

雷达组网中由于系统误差存在,航迹不能正确关联,因而无法进行有效的误差配准。为了解决这一问题,理论分析了系统误差对目标航迹的影响并将该影响表示为目标航迹的旋转和平移量,结合图像信号时频域特性,提出了一种基于归一化互相关的误差配准算法。该算法采用归一化互相关来估计和补偿组网雷达目标航迹到融合中心航迹的相对旋转参数和平移参数,从而为后面的系统误差配准提供可靠的航迹关联数据。     

微振动影响下的TDICCD相机图像复原方法

随着遥感卫星成像分辨率的不断提高,微振动对空间相机成像质量的影响已不能忽视。本文主要针对微振动影响下的时间延迟积分电荷耦合器件（TDICCD）图像的复原方法进行了研究。首先,结合成像器件与目标存在相对运动时的曝光成像规律和TDICCD相机成像原理,建立了微振动下TDICCD相机的成像模型,并进行了仿真得到退化图像。然后,对面阵图像复原方法进行了介绍。最后,将面阵复原方法改进推广至TDICCD图像复原,提出了一种微振动影响下的TDICCD相机图像复原方法,并进行了仿真。恢复图像各指标均有一定提升,验证了方法的有效性。     

基于TV-L1模型的多尺度遥感影像分解方法

TV—L^2模型是一种有效的遥感影像分解方法,但采用TV—L^2模型进行遥感影像分解会出现分解不彻底的情况。基于TV—L^1模型的多尺度遥感影像分解方法是一种将TV—L^1模型和多尽度方法结合起来对遥感影像进行分解的遥感影像分解方法。实验证明,基于TV—L^1模型的多尺度遥感影像分解方法继承了Tv—^L2模型利用全变分分解的优点,解决了TV—L^2模型分解不彻底的问题,并且通过尺度调节实现了多尺度分解。实验结果表明,该方法在遥感影像分解中取得了理想的效果,可以进一步地扩展应用。     

FTIR发射光谱遥测飞机发动机排放指数

根据飞机发动机排放测量的要求,针对传统测试系统复杂、技术难度大、成本高和实时性差的缺点,引入傅里叶变换红外（FTIR）被动遥测技术,使用FTIR发射光谱对飞机发动机排放气体组分进行定量分析,计算出排放指数。介绍了遥感测量原理和大气辐射的一个3层计算模型。采用Tensor27在无人机测试台获得某型发动机的一系列单通道光谱,计算出在14%,26%,50%,69%最大推力下,对应CO的排放指数分别为40.00,30.70,6.67,2.56 g/kg,对应NO的排放指数分别为0.79,2.09,8.24,38.70 g/kg。结果表明,FTIR发射光谱技术在飞行中的飞机发动机排放测试中具有巨大的应用前景。     

Target localization based on cross-view matching between UAV and satellite

Matching remote sensing images taken by an unmanned aerial vehicle (UAV) with satellite remote sensing images with geolocation information. Thus, the specific geographic location of the target object captured by the UAV is determined. Its main challenge is the considerable differences in the visual content of remote sensing images acquired by satellites and UAVs, such as dramatic changes in viewpoint, unknown orientations, etc. Much of the previous work has focused on image matching of homologous data. To overcome the difficulties caused by the difference between these two data modes and maintain robustness in visual positioning, a quality-aware template matching method based on scale-adaptive deep convolutional features is proposed by deeply mining their common features. The template size feature map and the reference image feature map are first obtained. The two feature maps obtained are used to measure the similarity. Finally, a heat map representing the probability of matching is generated to determine the best match in the reference image. The method is applied to the latest UAV-based geolocation dataset (University-1652 dataset) and the real-scene campus data we collected with UAVs. The experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the method.     

基于条件随机场的遥感图像语义标注

遥感图像包含的信息丰富,纹理复杂,而遥感图像语义标注又为后续的目标识别、检测、场景分析及高层语义的提取提供了重要信息和线索,这使其成为遥感图像理解领域中一个关键且极具挑战性的任务。首先针对遥感图像语义标注问题,提出采用条件随机场(CRF)框架对遥感图像的底层特征和上下文信息建模的方法,将Texton纹理特征与CRF中的自相关势能结合来捕捉遥感图像中的纹理信息及其上下文分布,采用组合Boosting算法进行Texton纹理特征选择和参数学习;然后将Lab空间中的颜色信息与CRF中的互相关势能结合来描述颜色上下文;最后用Graph Cut算法对CRF进行推导求解,得到图像自动语义标注结果。同时,建立了可见光遥感图像数据库Google-4,并对全部图像进行了人工标注。Google-4上的实验结果表明:采用CRF框架与Texton纹理特征和颜色特征相结合对遥感图像建模的方法与基于支持向量机(SVM)的方法相比较,能够取得更准确的语义标注结果。     

调频连续波SAR成像算法研究

机载遥感微波成像雷达在地球观测特别是在城市应用中起着非常重要的作用,现在人们对体积小、重量轻、成本效益高、分辨率高的成像雷达越来越关注。调频连续波(FM-CW)技术和SAR相结合的调频连续波合成孔径雷达应运而生。论文详细分析了FM-CW SAR的成像过程,提出了去除相位残余的算法,并给出仿真结果。通过仿真可以看出,调频连续波合成孔径雷达具有较好的空间分辨力。     

一种基于亚像素匹配的高精度视觉定位方法

大多数应用到无人机景象匹配导航中的匹配算法都只能满足像素级精度,且当无人机利用景象匹配定位时图像之间往往存在较大的视觉差异,这种情况下图像匹配精度低且性能会急剧下降。所以选用具有仿射不变特性的特征点进行匹配,结合高斯亚像素拟合原理及特征描述符简化方法,并采用渐进采样一致性(PROSAC)算法剔除误匹配点,最终实现亚像素级的景象匹配定位。实验结果表明,采用此方法可以大大提高图像匹配的精度,提高到0.05像素以内。