同空间后向投影InSAR成像及干涉相位提取方法

为了提高复杂运动情况干涉合成孔径雷达（InSAR）成像精度,结合时域后向投影方法提出了一种基于同空间后向投影的InSAR成像与相位提取方法,分析后向投影多普勒补偿函数与干涉相位的关系,通过各天线回波投影到相同的成像空间,再构造相位补偿函数进行相干积累成像。仿真和实测数据验证了复杂运动情况下本文方法较传统频域算法获得更好的InSAR成像和干涉相位质量,且该方法还可在成像过程中实现InSAR图像配准、去平地效应的一体化处理,简化了InSAR数据处理。     

单目-无扫描3D激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计

针对传统的利用单一视觉传感器难以实现复杂非合作空间操控导航的问题,提出一种基于单目相机与无扫描三维激光雷达融合的非合作目标相对位姿估计方法。首先,设计了基于成像几何关系的单目纹理-非扫描距离图像的快速配准与融合方法;之后,在构建目标同步定位与建图（SLAM）贝叶斯滤波模型基础上,提出一种扩展卡尔曼滤波-无损卡尔曼滤波-粒子滤波联合的滤波估计算法,可实现尺度模糊下相对位姿的快速鲁棒估计;其次,针对估计中的尺度模糊问题,提出基于融合图像的全局尺度系数确定方法,将尺度系数估计问题转化为简单线性滤波问题。基于OpenGL生成的2D/3D图像实验表明：所提出的方法具有较优的精度和鲁棒性;相对位置估计误差与尺度估计误差相关,二者近似成线性正比关系。     

多视场遥感图像虚拟焦面拼接理论误差分析

随着遥感对地观测技术的发展,对大视场、宽幅数据的需求日益增加,经常需要通过多幅遥感图像拼接来满足图像幅宽的要求。由多台相机同轨同时成像并拼接获取大幅宽遥感图像可以解决图像幅宽的问题。目前主要采用基于匹配的图像域拼接方法或根据成像几何关系生成虚拟拼接图像的方法获取宽幅图像。而生成虚拟拼接图像的方法物理意义明确且拼接后图像具有经典成像几何关系,成为图像拼接发展的趋势。文章根据同轨多视场图像虚拟焦面拼接原理,由摄影测量严格共线方程几何定位模型推导了多台相机不同视场图像的理论拼接误差计算公式,得出拼接误差的主要误差源;并仿真实验分析了拼接理论误差对图像拼接的影响,为多台相机拼接获取宽幅图像的设计和应用提供一定参考。     

美科学家研制新太空望远镜图像清晰度将超哈勃千倍

<正>2015年3月,美国科学家宣称,他们正在研制一款新的在轨望远镜"阿拉戈望远镜"(Aragoscope),其生成的图像将比哈勃太空望远镜提供的图像清晰1 000倍,而且发射成本更低。"阿拉戈望远镜"是由一架在轨太空望远镜以及置于望远镜前方的一个不透光盘形装置构成。盘的直径约为805m。太空中的恒星和其他物体发出的光波在盘周围会发生弯曲,并聚焦到盘后一个中心点上。光线随后会被提供给在轨望远镜,让望远镜获取高分辨率的图像。     

GEO卫星图像定位配准技术及仿真验证研究

介绍了图像定位与配准基本原理,建立了补偿量数学模型,运用实时仿真系统代替有效载荷扫描辐射计、大气垂直探测仪及姿轨控等相关分系统模拟了卫星在轨工作状况,对图像定位与配准技术进行了仿真验证研究,结果表明:该验证方法合理有效,可为图像定位配准系统设计及在轨应用提供参考依据。     

卫星眼中的古代天文台

<正>为纪念2005年日地探索纪念日,NASA网站公布了伊科诺斯卫星拍摄的地球11个古代天文台卫星图像。此次拍摄的古天文台卫星图像是美国航宇局和探索多媒体"古代天文台:永恒的知识宝藏"计划的一部分,活动旨在呈现古代和现代天文台的关联之处。所拍摄的这些古代天文台无论是在当时还是现在都可堪称科学奇迹,完美地排列出了太阳、月球和恒星的关联之处,有些还考虑到了星座和行星等天文知识。伊科诺斯卫星捕捉到了这些美丽的建筑奇观,呈现给人们一场视觉盛宴。所有图像都是伊科诺斯卫星在太空681千米的高度,以每小时27353千米的速度由北向南轨道移动中拍摄的。     

用局部灰度极值方法进行多光谱图像配准算法研究

针对多光谱遥感图像,提出了一种基于局部灰度极值的配准方法:通过在基准图像和待配准图像中同步寻找含有灰度极值的小区域,再用多项式对极值区域进行曲面拟合,最后,分别计算小区域的极值点作为特征点对进行配准。并用真实和模拟多光谱图像进行了试验,结果显示本课题提出的方法具有算法简单和配准精度高的特点。     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

针对红外图像中目标与背景的对比度差、边缘模糊、纹理信息缺失等特点,提出了一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法。算法原理简单,易于实现,具有较高的实时性。试验结果表明,算法能够有效去除红外图像中的噪声和杂波。     

飞行试验复杂背景下的图像跟踪技术

针对光电经纬仪在飞机起飞着陆段跟踪角速度大、背景复杂的情况,根据小波多分辨率技术,提出利用小波分层组成低频图像金字塔,利用光流技术进行匹配解算,实现由粗到精的特征点匹配跟踪。通过对飞行试验视频图像进行事后自动跟踪试验,结果表明,该算法能够稳定可靠跟踪多特征点目标,具有鲁棒性。