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。     

粒子图像技术测量带尾缘吹气静子尾迹特征

采用粒子图像测试技术(PIV Particle Image Velocimetry)和热线相结合的方法,对静子尾缘有无吹气条件下尾迹区流场进行测量,得到了不同尾部吹气量下的静子尾迹区的流场,通过测量得到了尾迹区的流动显示、速度矢量图和涡量图,并根据无动量亏损厚度确定了纯尾迹、弱尾迹、无动量亏损尾迹和射流四种尾迹流动特征。同时对PIV测试结果和热线测试结果进行了对比,两个实验结果比较吻合,验证了PIV实验的准确性,实验结果认为无动量亏损尾迹区与纯尾迹流动相比具有速度周向变化小和脉动小等特点。     

基于边缘区域增长法的飞机图像目标分割研究

对边缘区域增长算法进行了理论分析,介绍了用边缘区域增长法对飞机图像进行目标分割的主要步骤,并将该算法对飞机图像进行目标分割的效果与Otsu算法进行了对比。结果表明,该算法所分割的图像目标边缘和实际目标边缘一致性较好,边界精确、清晰。     

核空间聚类在图像纹理分类中的简化算法

模糊c均值聚类已广泛应用于模糊模式识别领域,但对于线性不可分数据并不适用.在核方法中通过将输入数据经过非线性映射投影到高维特征空间来解决非线性分类的问题.将传统的模糊c均值聚类算法应用于核空间中,对线性不可分的样本进行了核空间聚类的分类实验,得到了正确的分类结果.由于图像分类中分类样本(对应图像像素)数目庞大,造成了核空间聚类算法中特征距离的计算量过大.因此,在核空间聚类的基础上,提出了对图像先进行过分割,再对过分割的图像块进行核空间聚类的方法,大大降低了高维空间特征距离计算的运算成本,并取得了良好的分类效果.      

基于线过程模型的POCS超分辨图像重构算法

传统的凸集投影（POCS）超分辨重构算法易使图像产生边缘振荡效应的问题,在详细研究了边缘振荡效应的成因后,笔者提出一种新颖的基于线过程模型的POCS算法来对低分辨图像序列进行超分辨图像重构。该算法采用线过程模型检测出超分辨初始估计图像的4个方向的边缘,在传统POCS的投影过程中增加了对图像的平滑处理,最后实现了低分辨图像序列超分辨重建的对比实验,实验结果表明图像边缘振荡效应能得到明显改善。