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针对传统多载荷遥感卫星系统集成度低的问题,提出一种共结构大口径微波与光学一体化空间成像方法,即采用微波、光学成像系统共用卡塞格伦结构的一体化载荷设计,并通过波长分光镜对接收信号进行分光成像。载荷主反射面结构为微波天线和多光学反射镜组成的抛物面,其中光学主镜系统采用婓索干涉Golay6分布式结构组成非连续抛物面,并采用模块化设计将成像载荷进行拼接。模块化设计易于大口径微波与光学成像结构的加工、装配,相较传统多载荷卫星载荷集成度更高,系统更加简化。通过Matlab和Zemax软件对一体化空间载荷进行仿真分析,结果表明,所设计的大口径微波与光学一体化空间成像载荷,满足微波成像的最小有效面积要求和光学成像的调制传递函数(MTF)值要求。 相似文献
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基于条件随机场的遥感图像语义标注 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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IHS(intensity-hue-saturation)变换是影像融合实际生产中使用最多的一种方法,而小波变换是近几年来影像融合中的热门研究方向。但是现有方法存在纹理畸变和光谱畸变的现象,尤其是当地物光谱特性在全色和多光谱中存在较大差异的时候,融合后光谱畸变将会十分突出。为了解决上述问题,在分析现有小波变换方法的基础上提出了一种基于加权小波变换及调制传递函数补偿(MTFC)的多光谱影像融合方法,通过引入多相位小波变换的方式来抑制小波变换产生的纹理畸变,同时通过引入MTFC的方法来恢复影像融合中丢失的纹理信息。文章选用"高分二号"卫星影像来验证算法的有效性,试验结果表明,与现有的融合方法相比,文章中提出的算法能够很好地抑制影像中的光谱畸变,同时保留更多的有效纹理信息。 相似文献