SAR图像舰船目标边缘检测

提出了一种在正则化基础上,利用小波变化实现合成孔径雷达(SAR)图像舰船目标边缘检测的新方法。传统的利用小波变换实现图像边缘检测时,阈值需要人为设定。针对这一问题,文章引入正则化超分辨技术,从贝叶斯框架下的估计问题出发,采用非二次正则化,平滑图像,保护强散射点目标,实现对 SAR图像进行去噪。利用小波变换的局部化特性和多尺度分析能力,检测突变信号,实现对舰船目标的边缘检测。该方法去噪效果好,边缘 定位准确,仿真结果表明了算法的有效性。     

卫星多源遥感图像融合研究

卫星多源遥感图像融合技术可以综合利用多源信息,从而获得对同一目标更全面、更清晰、更准确的认识。文中简介卫星多源遥感图像融合系统所包含的三个过程,即预处理、图像融合、综合评价及应用;详细分析像素层、特征层和决策层三个不同融合层次的融合原理和方法;归纳融合效果的主客观评价标准和熵、平均梯度等六种评价指标;最后从空间配准模型、建立统一的数学融合模型、关联的二义性、数据融合方法与融合系统实施存在的问题、有效的评价准则等方面讨论了卫星多源遥感图像融合目前存在的问题,并对今后的发展趋势作出展望。     

基于小波包分析的图像融合算法

研究了小波包变换的基本原理及特点 ,提出了一种基于小波包分解的图像融合新算法。     

基于线性特征的中分辨率航天遥感器MTF在轨评价及其在图像恢复中的应用

文章在简要介绍遥感器在轨MTF评测值在遥感图像处理中的意义基础上，分析了中分辨率遥感卫星成像过程MTF在轨测试的各种方法的适用性、算法和具体指标要求，提出了适合于中分辨率遥感卫星成像过程MTF的在轨评价方法，并剖析了遥感卫星成像过程中影响MTF的多种因素；最终以CBERS-02星CCD图像为对象进行了试验，并有效运用于图像恢复。     

高光谱图像的数据特征及压缩技术

首先简要介绍了成像光谱遥感技术的理论基础及应用领域，然后分析了高光谱图像的特征，最后较全面地总结了目前出现的各类高光谱图像的压缩技术，并介绍了几种典型的算法。     

单通道红外防空导弹图像解耦方法研究

针对单通道防空导弹导引头图像的弹旋解耦问题,提出采用图像解析算法进行弹旋软解耦的方法,可以使弹旋解耦不依赖于通常采用的陀螺等硬件装置.通过建立导弹与目标相对运动空间模型和成像模型,得出了耦合和解耦构成可逆过程的结论,图像解析算法建立在互逆结论的基础上,将导弹旋转角速度的估计分为近似估计和精确补偿两个过程,并设计了角速度实时跟踪的解耦流程.仿真实验表明,图像解析算法进行弹旋解耦具有速度快,精度高等优点,其时延小于0.02 s,误差小于0.005 r/s,并有效的节约了解耦成本.     

星载合成孔径雷达目标定位研究

系统和深入地研究了星载合成孔径雷达（SAR）对地面目标的定位问题，详细阐述了利用卫星历表和雷达回波数据的距-多普勒参数对目标定位的方法，并用解析法推导出目标相对于星下点位置的计算公式，以及目标的地球经纬坐标公式，并且明确地给出了目标位置的计算程序。在此基础上还完成了关于地面目标定位误差的较完整的分析，导出了一套相应的计算公式，解决了文献中的一些遗留问题。     

CBERS-1卫星CCD相机像元实地分辨能力的测量及辐射特性浅析

利用CBERS - 1卫星数据、大比例尺航片和经过几何精纠正的高分辨率卫星图像进行测量、检验 ,阐述CCD相机像元实地分辨能力的测量原理和测量结果 ,并浅析其遥感图像的辐射特性     

基于纹理特征多分辨双Markov-GAR模型的SAR图像分割

为了提高SAR图像分割精度,提出在以灰度共生矩阵产生的纹理统计量为特征所生成的图像上,同时考虑SAR图像像素间空间分布特征和局部灰度均值和方差等统计量给出多分辨双Markov框架下的GAR模型,采用多分辨MPM的参数估计方法及对应的无监督分割算法,对SAR图像进行纹理分割。实验结果表明该方法用于一些高分辨SAR图像,与基于灰度图像上的多分辨双Markov-GAR模型纹理分割相比,在分割精度上能降低分割时的错分率。     

干涉SAR图像的降噪方法分析

在分别实现复数均值滤波、圆周期均值滤波、圆周期中值滤波3种降噪算法的基础上,分析了各种算法的计算量,给出了降噪效果。为了在计算量与降噪效果之间取得最优的平衡点,提出了一种新的降噪思路——二次或多次复合降噪,该算法可以综合几种降噪方法的优点,在计算量增加不大的情况下,较好地保持了边缘信息,降低相位不确定度的效果显著。基于计算机仿真,设置地面场景验证了新算法的降噪效果,同时以ERS-1／2真实数据验证了新算法的有效性。