空间光学遥感器的发展对先进复合材料的需求

从国内外空间光学遥感器技术发展的需要出发,提出了对该领域内基础材料的需求及其应用特点。在此基础上,又提出了空间光学遥感器中光机结构材料和典型的光学反射镜材料在机械稳定性和热稳定性方面的要求。还提出了应用材料在空间中的热真空适应性和表面防护问题。同时介绍了新型空间光学遥感器中应用的新型复合材料。     

CMOS图像传感器插补环节引入噪声及对噪声传播的影响

研究了CMOS图像传感器图像插补引入色差噪声及对噪声传播产生的影响,建立了问题分析模型,得到规律性的结论：插补本身引入色差噪声,在图像边缘处产生伪彩色及拉链效应,不同插补方法引入不同结构的噪声;插补将各彩色通道不相关噪声变为相关噪声;当输入噪声水平较低时插补产生的伪彩色占主导地位,但噪声变大时,噪声传播将占主导地位。本文结论对CMOS图像传感器设计具有指导意义。     

夜间成像光测数字图像增强技术研究

分析夜间成像的光测数字图像灰度范围、对比度和信息量等主要特点,为图像增强的策略选择和效果评价提供依据。针对夜间成像光测数字图像灰度范围较窄等特点,提出局部灰度修正的增强方法适当增强图像对比度,又避免细节损失,同时,利用拉普拉斯锐化突出目标轮廓和边缘,并利用人眼对彩色敏感的特点,采用伪彩色增强提高对图像中模糊目标的分辨能力。通过上述3种增强技术,提高了对夜间成像暗图像的目标识别能力,有利于后续判读处理。     

基于伪彩色的感兴趣目标检测方法

若获取的灰度图像中含有较大噪声时,传统Itti算法经常会出现漏检以及错检的情况。为此,提出了基于伪彩色的感兴趣目标检测方法。首先对灰度图像添加相应的彩色信息,生成一幅目标细节较为清晰的伪彩图;其次根据Itti算法进行显著性计算;最后通过模板匹配检测出感兴趣目标。实验结果表明：算法能够达到补偿由于噪声问题引起的显著性目标无法检测的问题。     

一种平稳小波方向能量阈值滤波的SAR图像去噪方法

由于SAR图像相干斑噪声是非高斯分布的,无法直接采用光学成像系统的去噪技术处理,因此,目前还没有真正的理想算法广泛适用于SAR图像去噪.在分析目前流行的空频域去噪方法优缺点的基础上,提出了1种小波域SAR图像去噪方法.为了克服离散小波变换缺乏平移不变性及方向选择性受限的缺点,该方法利用平稳小波将图像分解为低频逼近信号和...     

分布式微振动测量及成像质量影响分析

光学遥感卫星的微振动力学环境是影响在轨成像质量的主要因素之一,已成为遥感领域的研究热点.以保证卫星在轨成像质量为目标,分析了成像质量对卫星微振动隔振抑制需求,并采用测量主要光学元件角位移分析微振动对成像质量影响的方法,对某型卫星CMG组开机工作对相机传函的影响进行了分析验证.     

基于分形的数字图像水印技术

数字水印技术是解决多媒体数据包括卫星遥感图像等版权保护的一种有效手段。本文给出了数字水印技术的基本概念及主要特征,介绍了利用局部迭代函数系统进行分形图像编码的传统编码方法,研究并分类了现有分形数字图像水印方法:一类方法通过改变分形编码的编码参数,另一类方法利用图像的自相似性,还有一些用分形与其它理论相结合来嵌入水印信息。最后作者提出了进一步发展分形数字图像水印技术的几点建议。     

一种针对高光谱图象识别与分类的二进编码方法

针对高光谱遥感图像中地物识别与分类问题,在对传统二进编码方法的优缺点进行分析的基础上,给出了一种新的二进编码策略,并给出了相应的快速匹配算法。该算法原理简单,易于实现,能够提高不同地物的可分性,试验结果表明,算法可以得到较好的分类效果。     

固冲补燃室内流场冷流模拟及显示

为了获得对固冲补燃室内混台的认识,以气体为介质进行了补燃室内流场的模拟,通过在气流中播入粒子,利用激光片光成像获取了补燃室内的混合图像对获取的不稳定的连续图像进行处理,获得了可用的稳态混合图像一另外,对其进行伪彩色处理获得了令人满意的结果,与测温法获得的数据进行了比较,结果表明,处理结果是可靠的,这种冷流模拟显示的方法可以用于同冲补燃室内的混合研究。     

提高导航精度的载波相位平滑伪距方法研究

本文推导了基于载波相位平滑伪距技术的SINS/BD组合导航公式并进行误差分析.结合北斗卫星伪距的无模糊度和载波相位的高精度的特点,在组合导航系统中采用北斗载波相位平滑伪距的方法提高导航的精度,最终对处理效果进行实验验证.验证了此方法提高组合导航精度的有效性.     

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。     

A multi-index assessment method for evaluating coverage effectiveness of remote sensing satellite

This paper deals with the multi-index assessment method for evaluating coverage effectiveness of remote sensing satellite. Because a series of satellite activities such as imaging, moving target observation, and environment investigation need to know the coverage characteristics, the coverage capability of the remote sensing satellite is the most important index. Thus, it is very important to establish the method of effectiveness evaluation of coverage characteristics. This paper focuses on the assessment of coverage effectiveness of remote sensing satellite, and proposes and designs a multi-index evaluation method based on index weight using entropy weight method and analytic hierarchy process. With a simulation case, the effectiveness evaluation results of single satellite coverage and multi-satellite coverage performance are given for the proposed assessment. The experimental results show that the established coverage characteristic model and the proposed assessment method are effective and right.     

基于Rough/SVM的飞机目标识别模型

研究了基于粗糙集（Rough）和支持向量机（SVM）的模式分类技术,结合遥感图像中军用飞机目标识别进行理论分析和试验研究。基于粗糙集和支持向量机算法的优势,设计了基于粗糙集和决策有向无环图的支持向量机模式识别分类器,并对分类的性能进行了分析研究。利用粗糙集理论中属性约简方法去除冗余属性,降低飞机特征维数,提出了使用决策...     

遥感图像的亚像素配准技术研究

高分辨遥感技术在军民领域应用广泛,图像配准技术是高分辨遥感图像的预处理技术。实际的机载和星载遥感成像仪,由于自身成像原理和成像仪平台抖动原因,出现了遥感图像亚像素偏移误差。对亚像素图像配准技术进行系统研究,对高精度亚像素配准算法进行研究分析,并对其算法进行仿真、处理,对仿真的结果进行系统分析,通过误差分析提出配准误差修正算法,修正算法对亚像素配准进行了很好的改进,达到遥感图像预处理的目的。     

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。