基于颜色特征的遥感影像检索

利用同一个遥感影像检索系统，对比研究各种颜色特征在遥感影像检索中的检索效果。实验表明，通过提取描述图像灰度分布的各种颜色特征在遥感影像的检索中具有较好的适用性，初步达到了令人满意的效果。     

自由网影像数据拼合方法探讨

目前利用erdas软件拼接影像主要采用的是地理坐标控制的方法来处理,但仅有原始影像的数据无法使用标准的坐标系统,同时每幅数据都在中心投影或轨道垂向的变形,即需要对大量的像片建立像片横向和纵向的关联,又要保证不能够让影像边缘的变形继续加大,目前航空影像和遥感影像都采用的是规范的可量测相机,遥感影像又具有稳定的轨道参数,可分析其变形特点,并加以利用,只要选择合理的拼接线,针对其变形特点加以概略纠正就可以满足影像拼接的需求.     

基于面向对象高分辨率影像的校园地物提取

针对高分辨率遥感影像的校园地物分类,引入了面向对象的信息提取技术,以校园作为研究对象,实现校园用地的分类和提取。最终结果精度高达85%左右,比传统监督分类中相对成熟的最大似然的精度高出10%左右,同时克服了＂椒盐＂噪声的影响,各地物信息的提取特征比较明显,具有较大的应用潜力。     

基于变异函数套合的遥感图像尺度效应研究

尺度效应是遥感影像分析中的一个重要因素，直接影响遥感影像分析的效果。忽视遥感观测的尺度问题，将使对地观测难以获得精确的地表参教。遥感尺度选择问题已经引起了国际遥感界的高度重视。本文将利用变异函数的套合结构对遥感影像的尺度效应进行研究。并且和单独的变异函数进行比较。     

卫星影像挂图的制作

卫星影像图是一种具有一定数学基础，由多幅卫星遥感影像按其地理坐标镶嵌拼接而成的影像图。本文重点介绍了卫星影像图制作过程中的卫星影像几何纠正、光谱融合、影像拼接、制图输出的处理方法。     

卫星遥感技术在全国第二次土地调查中的应用——以广东省肇庆地区为例

开展全国第二次土地调查,目的就是要全面查清全国土地权属和土地利用状况,掌握真实的土地基础数据,并实现调查成果的信息化、网络化管理,实现土地资源信息的社会化服务,满足我国社会经济发展、土地宏观调控及有效保护国土资源的需要.根据广东省肇庆地区生产的实际情况,现对应用卫星遥感影像进行第二次土地调查,采用地类解译样本、遥感影像特征分析等方法进行土地地类判读和解译,并以其实现准确快速地获取土地利用现状信息的技术方法进行分析和探讨.     

遥感影像在洛阳市土地利用更新调查中的应用

通过工作实践,遥感影像的应用能快速有效的提高土地利用调查,是遥感技术在土地利用调查中应用的充分体现。建立的土地利用数据库能更好的为该区的土地资源合理利用、规划和科学管理提供更好的服务。     

基于QucikBird卫星影像生产我国西部空白区DOM的探讨与实践

本文结合卫星遥感影像在DOM影像图生产中的应用实践，以青海省兴海县、贵南县为研究区，探讨了基于QucikBird卫星影像生产DOM的技术路线、工艺流程和精度控制。结果表明：采用QucikBird卫星影像生产高分辨率彩色DOM是切实可行的，能够较大提高工作效率，保证成果数据的精度和可靠性。     

遥感图像的自动配准综述

遥感图像配准,是针对两幅或多幅图像重叠区存在几何畸变或空间坐标位置不一致而进行的最佳匹配处理过程。图像配准是图像镶嵌和图像融合中最为重要的步骤,也是图像处理的重要内容之一。1996年,微软研究院的Szeliski提出了一种2D空间八参数投影变换模型,采用Levenberg-Marquardt迭代非线性最小化方法 （简称L-M算法）求出图像间的几何变换参数来进行图像配准;张祖勋等利用多级影像概率松弛法有效地解决了不同时相、不同传感器获取的不同分辨率遥感影像之间的配准问题。无论采用何种方法配准，都需要大量的同名点。     

不确定区域天线扫描目标捕获方法

针对航天测控站天线快速扫描需求与天线机械结构动态性能较低之间的矛盾,设计了天线方位、俯仰角速度正弦变化条件下合成圆周扫描和螺旋扫描轨迹算法,提出了结合目标运动特性选择扫描方式的原则,举例说明了扫描参数计算方法。计算和仿真结果表明,利用所提方法可以将天线加速度控制在天线设计指标以内,目标捕获概率可控。该扫描参数计算方法已经部分应用于我国探月工程。     

基于方向小波的弱尾迹检测

针对遥感图像中的弱尾迹检测,提出了一种基于方向小波变换的尾迹检测新算法,并且比较了方向小波和传统的小波变换在检测尾迹中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因而不仅可以有效检测出图像中的弱尾迹,而且可以检测出某一特定方向上的弱尾迹。仿真结果表明,检测效果十分良好。     

基于遥感图像的船舶目标检测方法综述

如何在复杂环境中准确、快速地实现各类船舶目标检测是一项重要研究课题，也是保障船舶航行安全、保护领土安全、加强水域资源监管的基础。红外成像、合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar，SAR）以及卫星遥感等成像技术的发展为船舶检测提供了丰富的图像数据，已取得许多研究成果。介绍了船舶目标检测的过程，从基于传统图像处理技术的船舶目标检测和基于深度学习的船舶目标检测两方面总结并分析了现有船舶目标检测方法，讨论了相关关键技术，最后指出了未来的研究方向。     

基于小波方向滤波的有云层遥感图像舰船检测方法

提出了小波分析和方向滤波相结合的有云遥感图像目标检测方法。首先对原始遥感图像进行小波分解,采用比率-平均边缘检测法检测人造目标的边缘方向,在该方向上进行Frost滤波,有效抑制云层干扰的同时突出了人造目标及其边缘信息;然后进行阈值分割并剔除大块云层,根据区域的平均边缘梯度剔除小块云层,实现了有云遥感图像的舰船目标检测。实验证明,该方法能减少遥感图片云层对舰船检测的影响,并具有较高的目标检测率。     

一种结合空谱聚类的高光谱图像快速压缩算法

对高光谱图像进行快速压缩已经成为了高光谱遥感领域的研究热点。针对现有的高光谱图像数据量大和压缩所需运算量大的问题，提出了一种基于频段聚类+主成分分析(PCA)与空间分类相结合的高光谱图像快速压缩算法。首先利用最大相关度频段聚类算法(MCBC)将频段聚类，接着将每一类频段用PCA压缩，然后将压缩后的图像利用聚类信号子空间投影(CSSP)算法进行图像分类，最后在每一类内利用LBG(Linde Buzo Gray)算法通过矢量量化快速完成高光谱图像的编码。在不同的压缩比下进行实验，结果表明提出的高光谱图像压缩算法能在保证良好的图像恢复质量的前提下，大幅度降低运算复杂度，实现高光谱图像的快速压缩。     

基于空谱特性的高光谱图像压缩感知重构

针对现有的高光谱图像压缩感知重构算法对图像的空谱特性利用不够充分,导致重构图像质量不够高的问题,提出了一种高光谱图像变投影率分块压缩感知结合优化谱间预测重构方案。编码端以频段聚类方式将高光谱图像的所有频段分成参考频段和普通频段,对不同频段单独采用不同精度分块压缩感知以获取高光谱数据。在解码端,参考频段直接采用稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)算法重构,对于普通频段,则设计了一种优化谱间预测结合SAMP算法的新模型进行重构：首先通过重构的参考频段双向预测普通频段,并对其进行压缩投影,然后计算预测前后普通频段投影值的残差,最后利用SAMP算法重构该残差,以此修正预测值。实验表明,相比同类算法,该算法充分考虑了高光谱图像的空谱特性,有效改善了重构图像质量,且编码复杂度低,易于硬件实现。     

一种SAR与可见光图像压缩感知融合增强方法

针对机载多传感器成像战场态势感知的问题，提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar，SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量，得到压缩测量值，然后通过基于局部权值的融合方法实现对压缩测量值的融合，再利用有序度最优分割法提取SAR图像的强散射目标，最后对融合测量值重建得到初步融合图像，初步融合图像通过目标对比度增强得到最终融合图像。对多组图像进行了仿真分析，视觉及数值结果表明该方法能显著增强融合图像的目标对比度，提升了图像纹理清晰度，较大程度降低了图像融合过程中的数据计算量。     

Canny边缘检测算法在图像处理上的应用

边缘检测算法一直在图像处理领域十分活跃,本文根据Canny边缘检测算法对图像进行边缘检测处理。本文首先对带有噪声的图像进行高斯平滑滤波,尽可能地将噪声去掉。然后通过亮度梯度的计算,得出图像的整体轮廓。然后再对其进行非极大值抑制处理,将虚假边缘像素点去掉。再采用双阈值处理上一步所得到的图像,并连接边缘像素点得到边缘图像。通过实验仿真分析,该算法能够很好的抑制噪声并检测出更加精确的图像边缘。     

基于深度学习的远程视频监控异常图像检测

针对复杂场景下远程视频监控图像异常检测困难、传统算法功能单一(仅针对某种特定场景或某种异常图像进行检测)等问题,提出一种基于深度学习的全自动远程视频异常图像检测方法。首先采用Xavier方法对自行设计的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的参数进行初始化,然后将标准化后的视频差分图送入CNN的输入层,通过特征提取及下采样,最后在CNN的输出层获得远程视频异常图像检测结果。实验结果表明,该方法可以对远程视频监控中突然出现遮挡、模糊和场景切换等多种异常同时进行实时在线检测,准确率可达88.75〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗。     

改进型ICA和SVM相结合的火山灰云遥感检测

针对独立分量分析（ICA）模型在火山灰云遥感检测中的不足,提出了一种改进型ICA即变分贝叶斯ICA(VBICA）和支持向量机（SVM）相结合的火山灰云遥感检测算法,实现了火山灰云信息的近似分离。实验结果表明,所提算法能够从中分辨率成像光谱仪（MODIS）遥感图像中检测出火山灰云目标信息,且总检测精度和Kappa系数分别达到了88.4%和0.801 1,取得了较好的检测效果。     

基于动态规划算法的无源毫米波弱小目标检测方法

针对无源毫米波弱小目标特点,结合已有的动态规划算法,利用图像阈值分割原理实时计算检测门限,提出一种适用于无源毫米波小目标检测的实用动态规划算法,并分析了动态规划的计算过程及分割门限的确定方法。实验仿真结果表明,此算法能准确检测出复杂背景下的低信噪比无源毫米波弱小目标,并得到目标运动轨迹,在单帧成像信噪比为4.5dB左右时,能准确检测出目标运动轨迹。