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文章分析了CCD相机的光学配准原理,结合资源后继星CCD相机的特点,提出了该相机的光学配准方案,并对此方案进行了分析。 相似文献
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中国海洋一号卫星四波段CCD成像仪采用多镜头分光方式实现多光谱成像,本文分析多镜头多光谱的光学配准特点,并提出相应的解决方案,介绍所采用的关键技术,最后进行了误差分析。 相似文献
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星载大视场多光谱高分辨率CCD相机光学系统的设计 总被引:2,自引:0,他引:2
文章阐述了星载大视场多光谱高分辨率CCD相机光学系统的设计过程 ,并给出了设计结果。该系统采用像方远心光路与多光谱棱镜分光型式 ,4个谱段在整个视场的调制传递函数在Nyquist频率 77lp/mm处均接近衍射极限 ,满足了色漂移、多光谱光学配准、偏振、光学热补偿等工程要求。 相似文献
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文章分析了CCD相机的光学配准原理 ,结合资源后继星CCD相机的特点 ,提出了该相机的光学配准方案 ,并对此方案进行了分析。 相似文献
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“天绘一号”卫星是我国第一代传输型立体测绘卫星,搭载有三线阵CCD相机、多光谱相机和2m分辨率全色相机。多光谱相机波段间影像的配准是保证多光谱影像质量和有效应用的前提,在现有配准方法的基础上,文章提出了基于传感器几何特性和图像特征的配准方法来改善影像配准效果。这种方法首先基于相机几何特性对待配准图像进行调整,然后对图像进行局部多点取图,采用尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)法提取图像特征并进行初步匹配,利用匹配点领域灰度相关性来进行精匹配和误匹配点的剔除,最后获得图像位移差,进而完成图像配准。实验结果表明,这种方法能够提高多光谱波段间影像的配准成功率,准确率达到95%以上,大幅改善了匹配精度。 相似文献
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文章介绍了CBERS-1卫星的CCD相机的光学拼接、配准和定焦技术,它们是获得清晰度图像的关键技术。 相似文献
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针对合成孔径雷达与可见光图像在大角度旋转和大比例缩放情况下的高精度自动配准问题,提出了一种尺度和旋转不变的SAR(Synthetie Aperture Radar)和可见光图像自动配准算法.算法以SIFT(Scale Invariant Feature Transform)算法为基础,首先通过增强Frost滤波和自适应直方图均衡增强SAR和可见光图像的共性,使其显著提高能够提取出足够多的特征点数目,然后再通过特征描述方法、相似性度量方法、点匹配方法、特征点聚类方法和误匹配点剔除方法等方面对原始SIFT方法进行改进,有效地提高其在多源图像、强噪声、复杂成像条件下的特征提取和匹配性能,最后通过最小二乘法和相似变换模型实现SAR和可见光图像的精确配准.试验表明该算法对图像尺度和角度变化具有良好的适用性,在正确匹配点的比率和定位精度方面都优于原始SIFT算法和Harris算法,具有良好的工程应用前景. 相似文献
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图像配准是天基光学动态成像处理中的关键技术,在遥感侦察等领域有着重要应用。对星空背景和地球大气背景下天基目标探测中的图像配准问题进行研究。针对星图配准建立了部分平均Hausdorff距离(PMHD),并定义了一种新的相似性匹配测度,利用序贯岭回归估计方法实现快速配准;针对地球大气背景图像配准,通过改进的Harris角点检测亚像素定位提取特征点集,基于PMHD利用粒子群优化(PSO)算法实现图像的精确配准。仿真实验表明:提出的星图配准方法具有实时性和亚象元配准精度,联合PMHD和PSO的大气图像配准具有良好的配准精度和较强的抗噪干扰能力。 相似文献
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图像配准是多源图像分析的基础,特别是对于多时相遥感图像的变化检测,图像配准的性能直接影响到变化检测的实现。针对当前利用互信息实现图像配准时出现的稳健性问题,本文提出一种新的多时相遥感图像配准方法,在计算互信息时引入图像的梯度信息,作为多时相遥感图像配准的相似性度量准则,并在配准过程中应用多分辨率分析技术,使得图像配准在提高稳健性的同时减少运算量。将此方法用于变化检测中的多时相遥感图像配准实验,结果显示该方法比直接应用灰度互信息的配准方法具有更好的稳健性。 相似文献
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基于互相关的多源遥感图像匹配的改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于互相关的图像匹配算法是图像匹配中最经典的算法之一.本文主要从理论上分析了互相关用于多源图像匹配中可能导致出现误匹配的若干问题,提出了基于负指数的图像变换方法,增强提供精确匹配信息的像素的权重,并针对互相关曲面的特性,定义了新的匹配度量,来选取准确的图像匹配位置.利用星栽光学和星载SAR图像对算法进行了验证,实验表明,改进的算法用于多源图像的粗匹配的性能较原算法有大幅的提升,使得相关匹配算法具有更广的应用范围. 相似文献
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针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。 相似文献