基于特征的IHS多源图像融合算法研究

图像融合可将多源的遥感数据信息综合.为了提高融合效果,对传统的IHS光谱变换法进行了改进,提出并实现了基于特征的IHS多源图像融合算法.     

一种基于DCT域颜色分量的数字盲水印算法

研究了DCT域变换技术、提出一种基于DCT域颜色分量的数字盲水印算法,该算法将水印信息嵌入到人眼不易识别的蓝色分量中,有效地提高了水印的不可见性,并且通过采用均值嵌入有效地实现了水印的盲提取。实验通过图像整体嵌入水印,有效地抵抗剪切和加噪操作带来的水印丢失问题。     

基于ICA的遥感图像的色彩分类方法

根据独立成分分析（ICA）方法和多频谱卫星遥感图像的特点,提出了一种基于ICA的遥感图像色彩分类法。方法使用FastICA算法提取遥感图像的色彩独立成分,是RGB反转的结合,具有互补的分布,不受照明的影响。使用最大相似度分类算法对像素进行色彩分类,实验结果表明,方法的色彩分类效果较好,对多频谱遥感图像进行色彩分类十分有效。     

红外图像特征提取的一种方法

小波变换是信号处理、图像处理的重要工具,已广泛应用于信号分析、数据压缩和边缘检测等各个领域。本文基于图像小波变换,提出了一种红外图像特征提取的一种方法。通过对红外图像进行小波分解,设置门限,将小波变换系数转换为二进制,然后将二进制小波系数再转换为十进制,这样既得到了红外图像的特征,又压缩了数据。通过大量的红外图像目标识别实验,证明本文提出的方法是有效的。     

基于DCT变换的彩色图像隐藏算法

文章研究了将一张彩色的隐藏图像嵌AN另一张彩色载体网像的图像隐藏算法。通过对隐藏图像的DCT变换,对提取出的低频系数进行二进制编码,并与中频系数共同构成用于隐藏的特征信息;对载体图像进行DCT变换来确定信息隐藏的位置。通过抗攻击性测试表明本隐藏算法具有很强的稳健性。     

一种基于HVS模型的变换域数字水印算法

以人类视觉系统和离散余弦变换为基础,提出一种基于HVS感知模型的DCT域块分类水印算法。首先在水印嵌入前对水印进行了置乱,其次利用DCT域HVS的感知模型和图像亮度块的特征来控制嵌入水印的位置和强度,有效地提高了载体的保真性和水印的鲁棒性。实验结果表明,利用该算法实现的水印系统很好地兼顾了水印的透明性和鲁棒性,具有一定的实用价值。     

基于DCT中频域数字水印算法研究

提出了一种基于DCT的图像水印算法,该算法充分利用人眼视觉系统特性,把水印嵌入DCT中频域中。保证了水印的不可见性。并用高斯低通滤波攻击和椒盐噪声攻击对算法鲁棒性进行检测。实例分析结果表明该算法具有较好的鲁棒性和隐蔽性。     

基于海岸线状特征匹配的近海域卫星遥感影像定位

针对卫星轨道参数及传感器姿态角等信息缺乏且无控制点的近海域遥感影像定位难题,提出了基于海岸线状特征匹配的影像定位方法。首先,扩展应用Live-Wire算法,实现待定位影像的海岸线交互式提取;然后,设计一种改进的曲线形状签名和优化的部分匹配算法,实现海岸曲线匹配;最后,根据曲线匹配结果计算变换矩阵,实现近海域卫星遥感影像定位。利用Land Sat和SPOT影像的定位实验验证了该方法的有效性。     

基于伪随机序列调制的混合域自适应盲水印算法

在多小波变换和DCT变换混合变换域中，提出了一种基于伪随机序列调制的彩色图像盲水印算法。该算法先将原始彩色图像由RGB空间转换到YIQ空间．选取Y分量多小波变换后的中频区域作为水印的嵌入区域。水印嵌入前先对待嵌入水印区域8×8分块，然后对所有子块按照纹理和能量特征进行模糊分类，最后将置乱后的二值水印信息用两个互不相关的伪随机序列进行扩频调制．嵌入到8×8子块DCT变换后的交流系数上。提取水印时，通过比较两个伪随机数列和待检测系数相关性的大小来提取水印，不需要原始图像参与。实验表明，该算法对噪声、JPEG压缩和几何剪切等常见的攻击操作具有很强的鲁棒性。     

一种基于 KFCM的 SVM遥感图像机场目标分类算法

在遥感图像机场目标分类方面,支持向量机(SVM)有着广泛的应用,但由于样本不平衡问题以及不确定性数据的存在,传统SVM算法的分类精度与效果还无法令人满意。为提高传统SVM分类器的性能,文章将建立在模糊理论基础上的模糊核C-均值聚类算法(KFCM)用于处理遥感数据的不确定性问题,并通过聚类分析后的目标子图,剔除非目标样本的同时保留了目标样本,较好地解决了样本不平衡问题。将基于KFCM的SVM分类算法用于遥感图像机场目标的分类,实验结果和性能分析表明该算法分类性能优于传统SVM算法。     

主被动传感器UT-DC目标定位算法

主被动传感器融合定位具有高度非线性,针对采用传统的线性化方法计算变量统计特性,理论定位结果与实际定位结果相差较大的情况,文章提出了基于不敏变换(UT)的数据压缩(DC)融合定位算法。首先,通过不敏变换精确计算了二维变量的统计特性,减小了非线性误差的影响;其次,针对数据压缩过程中量测信息重复利用的问题进行去相关性处理,获得较高的定位精度;最后,通过理论分析和仿真结果验证,相较于传统的线性化处理方式相差较大的情况,基于不敏变换的数据压缩融合定位方法理论结果与实际结果相吻合。     

基于小波变换的遥感图像边缘检测方法研究

遥感图像处理对于航空、航天、军事侦察、灾害预报等许多军事和民用领域至关重要,本文针对遥感图像的特点,提出了一种基于小波变换的图像边缘检测方法,同时还对小波变换在图像处理中的适用性进行了详细分析。由实验结果表明,本文方法可以获得非常细致有效的边缘信息,在有效抑制噪声的同时,提高了边缘定位精度。     

基于IHS变换的高分辨率遥感图像融合研究与发展

介绍了IHS变换方法和融合原理,以及几种典型的基于IHS变换的融合方法。融合实验采用IKONOS遥感图像．通过对不同融合方法进行比较,总结归纳了基于IHS变换融合方法的发展趋势。     

基于Contourlet变换的图像去噪算法

针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。     

基于提升小波和形态学的图像边缘检测算法

基于提升小波变换和形态学的基本理论,提出了一种提升小波和形态学相结合的图像边缘检测算法,算法充分利用了提升小波变换相对于传统小波变换快速而有效的完成小波分解和重构的算法优势。形态学运算在图像处理中具有独特的优势,利用其对图像膨胀和腐蚀的差运算来获取图像的边缘,取得了很好的效果。实验结果表明,算法边缘定位准确,抗噪能力强,检测出的图像边缘连续、平滑,是一种有效的边缘检测方法。     

基于运动信息的视频图像空间目标检测

针对卫星拍摄的以深空为背景的视频图像中空间运动目标的检测问题进行了研究,提出了一种基于运动信息的目标检测算法。首先,通过均值滤波对图像进行降噪处理；然后,采用基于局部统计的可变阈值来分割单帧图像,使用灰度重心法计算像点坐标。当卫星凝视目标区域时,恒星可以认为是静止的,而目标依旧在运动,基于此,可检测出空间运动目标。基于某型卫星在轨拍摄的视频图像验证了算法的有效性。     

基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计方法

受快速傅里叶变换（fast Fourier transform，FFT）的影响，基于FFT和压缩感知（compressive sensing, CS）的脉冲星周期快速估计算法的计算量大。为进一步减小计算量并提高计算精度，利用离散余弦变换（discrete cosine transform，DCT)取代FFT，提出了一种基于DCT-CS的脉冲星周期超快速估计算法。在该方法中，利用DCT提取脉冲星信号的低频部分构建低频DCT矩阵；构建畸变轮廓字典并获取累积轮廓；提出了利用最大值超分辨率稀疏恢复估计脉冲星周期的方法。仿真结果表明，DCT-CS的脉冲星周期估计精度达到了3.82×10-12 s，计算时间达到了9.31 ms。与FFT-CS相比，周期估计精度提高了约16%，计算时间缩短了约37.5%，实现了实时高精度的脉冲星周期估计。     

遥感卫星任务规划问题研究现状与展望

随着遥感卫星的发展以及遥感应用需求的增加,遥感卫星任务规划问题日益突出。本文分析遥感卫星任务规划问题的分类和主要约束,分别从模型表示及求解算法两方面分析卫星任务规划的研究进展。最后,针对多颗遥感卫星的任务规划,指出未来的研究方向。     

仅用星敏感器的卫星姿态估计UKF算法研究

针对无陀螺或陀螺失效等情况下的卫星姿态确定问题,应用基于Unscented变换的Unscented滤波理论,提出了仅利用星敏感器矢量观测信息来确定无陀螺卫星姿态的Unscented卡尔曼滤波算法,并进行了数学仿真,仿真结果表明了所提出的UKF算法在无陀螺情况下对卫星姿态估计的有效性和可靠性。     

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。