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。     

CCD像元灵敏度非均匀性及处理方法研究

研究了CCD像元灵敏度非均匀性产生的原理和给CCD应用带来的问题。采用改进的归一化算法对CCD像元灵敏度进行修正,解决了CCD图像传感器由于加工工艺造成的各像元光电灵敏度具有差异的问题。该方法有效的减小了CCD的原始误差,对提高CCD测量准确度具有重要意义。     

基于嫦娥一号观测数据的月球形貌可视化技术

通过对月球形貌可视化技术的研究, 分析了利用嫦娥一号获取的月球地形和正射影像数据制作月球形貌图的技术方法. 重点介绍了广泛应用于嫦娥一号数据处理和分析的晕渲地形图制作、月球地形影像假彩色融合和三维形貌场景构建的原理, 并给出了每种方法的应用实例. 这些方法为后续月球探测研究、月球空间信息系统以及``数字月球'的建设奠定了基础.      

图像增强算法在航天图像测量中的应用

提出了一种适用于运载火箭图像测量的简单而有效的图像增强算法。经对大量弱光强运载火箭的图像分析,提出了基于像素通道的图像弱光强背景模型,通过全局最优化求解稀疏矩阵将弱光强图像背景从图像中分离,得到合适的可观测图像,为后续图像数据的处理和识别提供了高质量的信息。     

均方差图象匹配系统的最佳窗口函数

本文假定图象信号和附加噪声是零均值齐次高斯随机场,且二次可微,实测图象相对于参考图象有小的几何失真,导出了描述匹配系统配准特性的两个参数(极大极小比率和定位精度)的解析表达式,以此为优化目标,用变分学方法导出了均方差图象匹配系统最佳窗口函数Ⅰ、Ⅱ的实域和频域表达式,最后用计算机模拟验证了最佳窗口函数对图象匹配系统定位特性的改善。     

CBERS-1卫星超期图像数据质量评价研究

通过分析研究中国资源卫星应用中心提供的CCD早期和超期图像数据,本文结合各研究应用单位提出的数据评价方法[2][4],从图像信息工程的角度,提出了一系列可以较好表征图像数据质量的评价参数。分析给出了这些参数在图像理解上的含义,然后将研究成果应用于中巴图像数据评价,得出超期图像质量虽有一定程度的下降,但它包含信息依然丰富,性价比和可用性仍然维持在较高水平的结论。     

基于UDWT的高性能多光谱遥感图像融合算法

无抽取离散小波变换 (UDWT)具有移不变性的优良性质 ,它在遥感多光谱图像增强以及双通道图像融合应用中获得了很好的效果。文中研究一种基于UDWT的适用于多光谱图像的融合算法 ,该算法利用UDWT的多尺度表示方法和文献 [4 ]算法最佳保留光谱信息的特点 ,融合结果同时精确保留了多光谱图像的光谱信息和高频细节特征 ,为目标的检测、定位、识别等图像的进一步处理提供很好的特征信息     

SAR图像地理编码处理流程的研究

从SAR卫星的地面应用处理出发,介绍SAR地理编码的数据处理流程,对该流程中的成像处理算法、椭球校正算法和地域校正算法进行了描述,并给出了SAR地理编码数据处理的初步结果。最后指出进一步完善该流程所需的条件和尚需研究的内容,为SAR地理编码系统的构建提供基本的思路和参考。     

基于小波和支持向量回归的高光谱遥感图像压缩

高光谱遥感成像技术能够获取探测对象丰富的空间信息和光谱信息,但所得图像海量数据的存储与传输制约了其应用。为此,提出了一种基于三维整数小波变换和小波支持向量回归的高光谱遥感图像压缩方法。首先采用三维整数小波变换把高光谱遥感图像分解成不同尺度的多个子带。然后对低频子带直接进行DPCM编码,而对高频子带则利用小波支持向量回归学习其小波系数之间的相关性,并采用小部分训练样本即支持向量来稀疏表示小波系数,以此达到压缩高频小波系数的目的。最后对支持向量及其相应的权重进行熵编码。文中给出了实验结果,并与基于3D SPIHT和JPEG2000的高光谱遥感图像压缩方法进行了比较,结果表明：所提出的方法在相同比特率下能够获得更高的峰值信噪比。     

遥感卫星立体影像传感器模型综述

文章首先介绍了遥感卫星立体影像传感器模型的主要类型;然后从模型数学表达式、对影像的处理精度和应用范围等几个方面对目前几种主流传感器模型进行了分析;最后比较了不同传感器模型的优缺点,对遥感卫星立体影像处理模型的选择提出了建议。