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NN与SVM的图像质量评价模型

为了有效地评价图像质量,利用峰值信噪比(PSNR,Pear Signal to Noise Ratio)和结构相似度(SSIM,Structure Similarity)作为图像质量的描述参数,给出"野点"的定义,提出"野点预测"并基于神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立新的质量评价模型:神经网络用来获取质量评价映射函数,支持向量机实现样本分类.采用UTexas图像库数据进行仿真试验,质量评价模型预测图像质量的单调性比PSNR提高7.42% ,质量评价模型预测结果的均方误差平方根比PSNR提高36.06％,模型性能测试中"野点"的数目相对减少,模型性能得以提高.试验结果表明该模型的输出能有效地反映图像的主观质量.      

静态图像压缩评估方法测评

静态图像压缩领域提出了众多图像质量客观评估方法,但对于各种客观评估方法与主观感受相符程度的研究仍有不足。为此,文章设计了一种评价客观评估方法的测评方法:按特定原则建立相对完备的测评图像库,以实际观测得到的主观分数为参考,以客观评估方法的评价分数为测评对象,通过对比同一压缩算法不同压缩倍数、不同压缩算法主观质量相近情况下各种评估方法的表现,以及依据VQEG报告的度量准则所求的度量结果,对客观评估方法的性能进行评价。同时,文章以PSNR和SSIM为例进行了测评,结果表明SSIM各项指标优于PSNR,与现有结论一致。     

基于YOLOv8的卫星遥感图像快速目标检测方法

目标检测相关技术已经广泛应用于空间目标监视、卫星自动寻轨等领域,也是计算机视觉领域最重要和最具有挑战性的研究分支之一,逐渐成为国内外军事领域的应用热点.在现代空天对抗中,通过卫星遥感图像获取近地飞行器目标,借以快速判断敌方部队的有生力量,将使我方部队占据战略优势.针对卫星观测距离过远、遥感图像背景复杂等问题,研究基于一阶段轻量化网络YOLOv8的小样本目标检测算法.通过图像翻转、马赛克数据增强及mixup数据增强等图像增强手段提高了模型的泛化性能;通过多次调整优化函数、降低类别损失增益及降低掩模比等参数调整策略提高了模型的平均精度;通过使用参数预设及加载原优化函数导出的模型提高了模型的运算效率.提出的方法在公开的飞行器数据集进行了验证,验证指标包括查准率-查全率(precision-recall)、平均精度(mAP)和画面每秒传输帧数(FPS).结果表明本文提出的改进型网络模型能满足卫星遥感图像的快速目标检测需要.     

卫星遥感图像几何质量的仿真评价

根据卫星图像摄影过程,建立了图像质量评价的数学模型。该模型包括：整机侧视和反射镜侧视两种相机侧视方案,姿态运动、轨道运动、地球自转、地图投影等因素对卫星图像几何质量的影响。并在计算机上分析了图像的几何质量,提出了几何校正方法,为遥感卫星设计提供了有价值的参考。     

基于单帧图像质量加权的视频质量评价模型

利用人眼视觉特性与视频序列时空相关特性,提出了基于视频序列内单帧图像质量加权的视频质量评价模型.其中,单帧图像质量利用峰值信噪比和结构相似性度量作为图像质量的描述参数,采用神经网络(NN,Neural Network)与支持向量机(SVM,Support Vector Machines)建立图像质量评价模型;视频序列质量由序列内单帧图像质量加权衡量,加权因子描述了视频序列内运动及场景变化的剧烈程度.仿真实验结果表明,该模型的输出能有效地反映图像的主观质量.模型预测出的单帧图像质量和视频序列质量的单调性相比PSNR分别提高7.42%和10.47%,均方根误差相比则提高了36.06％和10.48%.      

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特 点及小波变换对奇异点检测的优越性, 提出了一种快速傅里叶变换和小波变换 相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置, 采用改进的陷波滤波器对条 带噪声的频率成分进行消除. 另外, 提出一种基于提升小波变换的改进阈值 函数法, 用以消除图像的条带噪声. 实验结果表明, 在消除条带噪声方面, 改 进的陷波法优于改进的阈值函数法, 而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软 阈值函数法. 利用改进的陷波法消除条带噪声后, 图像的质量得到提高, 其PSNR达到46.4181dB, NMSE减小到0.00007, 相对基于提升小波变换的 几种阈值函数法, PSNR提高了3～4dB, 而NMSE则减小了 0.00007～0.00011. 本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声, 同时能够较好地保持原图像的特征, 具有可行性.      

嫦娥一号干涉成像光谱仪2C级图像数据质量评价

嫦娥一号干涉成像光谱仪(IIM)获取的多波段图像数据对于月表矿物成分反演具有重要意义. 从目视质量、客观参数、几何配准精度、图像质量随时间的变化情况等方面对IIM 2C级的多波段图像数据质量进行了评价. 结果显示, 其两端波段范围的图像质量较差, 不能有效识别月表单元, 中间波段图像质量较好; 自然色图像显示IIM数据存在明显的横向色调不均一性. 利用图像的客观评价指标(辐射精度、清晰度、信息量)将干涉成像光谱仪图像数据与美国Clementine UV-VIS多光谱图像数据进行对比分析, 结果表明, IIM数据清晰度好于Clementine UV-VIS, 而在方差和信息量上弱于Clementine UV-VIS. 将IIM图像数据与Clementine多光谱数据统一到相同的空间分辨率, 进行配准精度评价, 其最大控制点配准误差为0.63pixel. 此外, 还对时间跨度两个月覆盖月表同一区域的IIM图像数据从辐射精度、信息量和清晰度方面进行了评价.      

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.     

基于自适应注入模型的遥感图像融合方法

遥感图像融合的目的是融合高光谱分辨率、低空间分辨率的多光谱（MS）图像和高空间分辨率、低光谱分辨率的全色（PAN）图像,得到高光谱分辨率与高空间分辨率的融合图像。遥感图像的注入模型中如何确定注入细节及注入系数是该技术研究的关键。针对注入细节优化,先通过模拟MS传感器的特性来定义一种多尺度高斯滤波器,再用该滤波器卷积PAN图像以提取细节,得到与MS图像高度相关的细节。针对注入系数优化,综合考虑光谱信息与细节信息提出一种自适应的注入量系数。为更好地保留边缘信息,提出一种新的边缘保持权重矩阵,实现光谱信息与空间的双保真。将优化后的注入系数与注入细节相乘注入到上采样后的MS图像中,得到融合结果。对所提方法进行性能分析,并在各卫星数据集上进行大量测试,与一些先进的遥感图像融合方法进行对比,实验结果表明,所提方法在主观与综合客观指标上都能达到最优。      

面向星载应用的空间域四叉树层次化图像压缩算法

为满足卫星应用领域对高分辨率遥感图像实时传输与存储的要求，针对该类图像特征，提出基于空间域四叉树数据结构的图像数据亚采样与多模式自适应预测编码相结合的压缩算法。该算法使用四叉树数据结构与三种预测编码模式，针对图像块纹理差别，自适应地选取相应的亚采样与量化编码方式，通过采样方式与量化方式的变化，达到保存高分辨率遥感图像细节与小目标绝不丢失的要求，实现了对遥感图像中目标边缘和变化剧烈的细节的高保真效果，同JPEG相比，恢复图像峰值信噪更高、图像纹理细节保持能力更强。利用具有可编程序门阵列器件物理实现上述算法，获得高速图像压缩专用芯片，该芯片数据处理速度达到288Mbit／s，功耗低于1W。     

基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿

可见光遥感图像纹理细节丰富且分布情况复杂,高倍压缩后容易出现失真不均衡现象。现有研究并不针对图像的主观品质且易出现错补偿问题。为此,设计了基于失真敏感性的可见光遥感图像压缩补偿方法。通过对比结构相似度模型各函数对遥感压缩失真的评价效果,构造了压缩失真敏感性模型,在此基础上深入分析了不同程度的数据损失对恢复像质的影响,设计了基于失真敏感性的压缩补偿策略,在压缩编码端确定失真敏感区域并量化回传失真影响明显的数据,补偿于解码端恢复图像中。结果表明,该方法能有效提高恢复图像失真敏感区域内遥感目标的清晰程度和可判读性,降低恢复图像的失真不均衡程度,改善恢复图像的整体质量。     

卫星遥感图像分块小波变换编码方案

提出一种分块小波变换（ＢｌｏｃｋｉｎｇＷａｖｅｌｅｔｓＴｒａｎｓｆｏｒｍ）方案。该数据压缩方案可节省存储时间，为星上应用提供了可能性。利用各基带之间的自相似性，对小波系数采用改进型零树编码（ＩｍｐｒｏｖｅｄＺｅｒｏｔｒｅｅＥｎｃｏｄｉｎｇ），可有效的提高压缩比。     

面向高分辨率遥感影像的地形辐射校正方法

地形辐射校正对获取准确的地表定量遥感精度意义重大。针对传统地形辐射校正模型不适用于高分辨率遥感影像的问题,提出了一种基于辐射传输模型,同时严控误差源的地形辐射校正方法,以资源三号01星高分辨率全色及多光谱遥感影像为例进行相关实验,实现对高分辨率遥感影像的地形辐射校正,并进行了主客观分析与评价。分析结果表明:本文提出的地形辐射校正模型和方法,能有效解决全色遥感影像在绝对辐射定标系数缺失情况下校正效果差以及如何保持高分辨率遥感影像细节等难点,较传统方法更适用于高分辨率遥感影像。      

基于信息隐藏的遥感图像分块压缩

目前JPEG2000等图像压缩方法受制于压缩倍数的限制,无法满足用户对海量遥感数据的实时传输要求,需要进一步减少高分辨率遥感图像产生的数据量,以满足遥感图像数据的空间传输要求。针对此情况提出了一种基于信息隐藏的遥感图像分块压缩方法,利用图像块的相似性判决出基准图像块和相似图像块,将相似图像块的编号隐藏在基准图像块中,只对基准图像块进行JPEG2000压缩。采用标准图像库作为样本图像进行仿真,结果表明,该方法将样本图像压缩前的数据量减少1/3,同时将该样本图像的压缩比提高1.5倍。     

基于模式特征的图像压缩算法

从人眼视觉特征与空域模式特征的角度出发,提出了一种基于模式特征的图像压缩算法。经过对一组遥感图像的对比试验,可以看出本算法在对纹理信息丰富的遥感图像进行压缩时明显优于SPIHT算法。     

模态综合在遥感卫星颤动响应分析中的应用

高分辨率遥感卫星对地观测时,星上部件的运动使星体产生颤动响应,该响应会对成像质量产生一定影响。介绍了基于混合界面综合方法的遥感卫星动力学模型及其简化计算方案;给出了运动部件拢动影响下遥感卫星的颤动响应分析仿真结果。这些结果可供卫星总体部门参考。     

基于卫星遥感的岛礁影像多类目标智能化提取

卫星遥感影像具有背景复杂、目标尺度不一、观测方向各异、纹理不清晰等特点,主流的深度学习目标检测算法不能直接适用于卫星遥感影像的目标检测。改进了RetinaNet,使其适用于卫星遥感影像。首先设计了一种新的特征融合方式,融合ResNet50输出的特征图,使得融合后的特征图同时具有高层语义信息和低层纹理细节信息。为了减弱遥感影像复杂背景对目标特征的影响,设计了特征感知模块,在减弱噪声对特征图影响的同时增强有用特征。挑选DOTA数据集中船只、飞机和存储罐图像进行训练和测试。改进的算法与RetinaNet相比,飞机、船只和存储罐的平均精度分别提高了41%、25%、24%。基于高分二号卫星（GF 2）真实影像数据的试验结果表明,提出的算法能够用于卫星遥感岛礁影像的多类目标智能化提取。