基于区域颜色校正的遥感图像融合方法

针对利用常规方法对多光谱图像与全色图像融合过程中出现的颜色失真问题,提出了一种基于区域颜色校正的遥感图像融合方法。该方法首先利用模糊C-均值(FCM)聚类算法在多特征形成的特征空间上对图像进行区域分割,然后利用常规方法融合多光谱图像与全色图像,并采用小波变换对融合图像进行区域上的颜色校正,从而得到最终的融合图像。通过与IHS、BT和PCA几种常规融合方法的比较与分析验证了本文提出的方法具有良好的融合特性。     

可见光与红外图像融合研究现状及展望

可见光与红外图像的成像特征具有显著差异,但其图像融合又有良好的互补性。介绍了可见光与红外图像融合的概念、现实意义及应用进展,简述了其融合层次和特殊性;重点阐述了像素级、特征级和决策级等几种常见的可见光与红外图像融合算法;简要分析了目前研究存在的问题及发展趋势。     

图像融合的发展现状与展望

图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。图像融合分为：信号级融合、像素级融合、特征级融合和符号级融合，讨论了图像融合各层次的融合算法，以及红外图像，可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题。提出图像融合的结构模型，讨论了融合图像质量的评价问题，对图像融合的发展进行了展望。     

基于小波变换的图像融合算法研究

为解决单源图像无法全面准确捕捉信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像融合算法.首先,将多源图像进行多层小波分解,得到各个图像的低频信息和高频信息.接着对小波系数采用像素点区域特征的融合规则进行融合处理,最后通过小波逆变换得到重构图像.仿真结果表明,融合后的图像低频信息部分并没有发生改变,而高频细节部分融合了两幅源图片中的细节部分,使得融合后的图片更加清晰,可信度更高.     

强风浪下基于遥感图像的海上船舶定位方法

为了提高海上船舶的强风浪下定位性能,提出基于遥感图像特征提取的强风浪下海上船舶定位方法。采用遥感探测方法进行船舶图像采集,对采集的强风浪下海上船舶遥感图像进行降噪处理,采用多尺度小波分解方法进行船舶遥感图像的块分割,实现对船舶遥感图像的边缘轮廓特征提取,根据船舶遥感图像的边缘轮廓特征进行海上船舶跟踪定位,实现强风浪下海上船舶遥感图像的融合跟踪和定位识别。仿真结果表明,采用该方法进行海上船舶定位的准确度较高,输出图像的质量较好,提高了船舶定位识别的鲁棒性。     

多源图像融合技术研究

图像融合分为三个层次：像素级融合、特征级融合和决策级融合。论文主要介绍了像素级图像融合的常用算法,分析了各算法的特点,因单一算法存在缺陷,故提出图像二次融合模型来综合两种算法的优点,弥补缺陷,使融合图像达到良好的效果。     

基于光学遥感图像的船舶跟踪算法研究

船舶在海上航行中需要进行实时跟踪避免航向偏离,提出基于光学遥感图像的船舶跟踪算法。采用光学遥感检测方法进行船舶运动成像,对采集的船舶光学遥感图像进行融合滤波,降低船舶遥感图像的噪点,采用Harris角点检测方法对船舶光学遥感图像进行动态特征点标注,提取反映船舶航行动态特征的轨迹,结合遥感图像监测方法实现对船舶的动态跟踪识别。仿真结果表明,采用该方法进行船舶跟踪和遥感成像,输出光学遥感成像的质量较好,信息融合度较高,提高了船舶动态跟踪能力,确保船舶航行稳定安全。     

无人机多源序列图像融合系统设计

针对无人机多源序列图像实时融合的应用需求,文章以DSP为处理核心构建了一种小型机载实时多源序列图像融合系统。通过光机结构设计,经过倍率调整和数字位移,实现了图像配准,利用TI的RF5框架中的基本数据元素并结合图像融合算法,实现了多源序列图像的融合。     

特征子空间抽取的大规模舰船遥感图像集检索研究

传统遥感图像集检索方法主要是通过图像单点像素特征匹配方式实现的,这样虽然可以实现图像信息的匹配,但是对于大规模图像集的检索效率较低,无法完成大规模遥感图像检索任务,因此研究一种基于特征子空间抽取的大规模舰船遥感图像集检索方法。首先利用特征子空间抽取方式对大规模遥感图像集特征空间的特征核进行分析;然后根据分析结果对图像特征空间进行自适应分解;接着将特征数据与检索信息进行融合,完成图像集的检索任务;最后通过实验证明了本文研究的检索方法的有效性。     

基于遥感图像的舰船运行信息提取方法

舰船运行过程体系复杂,通过对舰船运行信息提取,实现对舰船的实时状态监测,提出基于遥感图像的舰船运行信息提取方法。采用遥感探测方法进行舰船运行的图像采集,对采集的舰船遥感图像进行级联小波降噪处理,采用模板匹配方法进行舰船运行遥感图像的分块融合,实现运行状态特征量的图像反馈识别。根据对遥感图像的边缘轮廓检测结果进行舰船运行状态的实时监测和信息提取,提高舰船运行状态的可视化量化分析能力。仿真结果表明,采用该方法进行舰船运行信息提取能准确检测到舰船的运行特征信息,输出图像的信噪比较高,舰船运行状态的视觉监测性能较好。     

基于分形理论的遥感图像判别技术综述

遥感图像判别是遥感领域研究的重要部分,民用和军事应用价值巨大。通过对遥感卫星图像特征和分形物理模型的研究角度对地物判别技术进行综述,综合了近年来提出的典型的遥感图像判别方法的基本原理和最新研究进展。从相应的研究得知,利用图像分形维数特征,对遥感图像进行分类是可行的。最后展望了遥感图像判别技术的未来研究方向,并给出了一些建议。     

基于无人水面艇感知网的目标船航迹关联与数据融合

针对现有无人水面艇（Unmanned Surface Vehicle，USV）在航行过程中感知周围航行目标时出现的数据源单一、数据延迟、数据丢失等问题，提出一种基于USV搭载的航海雷达和全球定位系统（GPS）数据源的USV海上航行目标感知数据融合方法。基于最小误差法提出雷达原始图像数据解析算法，并采用数据剔除、时间空间统一方法完成对目标数据预处理，构建基于欧氏距离和马氏距离的航迹关联算法模型、基于层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）和专家评价法的融合数据权重分配模型。同时，开展USV试验研究，验证整体融合方法。结果表明，目标原始数据预处理方法合理可靠，融合算法稳定可信，可为USV海上航行目标感知、安全航行及快速避碰提供技术和算法支持。     

无人机遥感数据记录系统设计与实现

利用无人机遥感航拍时,需获取相机的位置和姿态数据。为此,文章提出了一种小型遥感数据记录系统设计方案,在控制相机曝光同时,同步记录其姿态、位置等数据,为后期的图像处理提供数据,最后通过实际飞行试验证明,该文的设计适合无人机等飞行器遥感航拍应用。     

自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用

根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。     

卫星图像辅助测绘技术在港口工程地形测量中的应用

随着卫星遥感技术的不断发展,卫星图像的精度和清晰度越来越高,利用公用卫星图像辅助测绘小比例尺地形图成为可能.以某港口工程项目为例,研究利用卫星图像辅助测绘技术绘制小比例尺地形图的方法,探讨其具体操作流程和主要技术问题,提出相关实用性建议.     

小波变换和梯度对多聚焦图像的多分辨率融合

提出一种结合Roberts梯度和小波变换的图像融合方法.该方法对低频分量采用加权平均,对高频分量采用结合梯度平均值的规则.实验结果表明,该方法能够提高多分辨率图像融合方法的效果.     

一种新型的遥感影像数据组织与管理方法研究

针对传统关系型数据库管理海量遥感影像数据方面的弊端,本文提出了一种基于分布式文件系统的海量遥感影像数据存储与组织结构,在此结构的基础上设计了一种用“算法寻址”来代替数据库检索的数据检索方案,此种检索方案能够满足海量数据快速检索的要求。