视频成像卫星发展现状与启示

一、概述视频卫星是一种新型对地观测卫星,可以采用＂凝视＂的方式对某一区域进行连续观察,并以视频的方式来记录观察信息,特别适用于动态目标的观测。所谓＂凝视＂是指随着卫星的运动,光学成像系统始终盯住某一目标区域,可以连续观察视场内的变化。其优点在于可同时连续观测全视场内发生的现象,能实时、定点地观测;可灵活、机动地获得图像,根据用户需要直接定制图像;凝视模式无需机械扫描机构,可减轻卫星的质量和功耗。

基于遗传算法的灰度图像块截断编码方法

为了提升绝对矩块截断编码(absolute moment block truncation coding,AMBTC)重构图像的质量,结合遗传算法提出一种基于块截断编码(block truncation coding,BTC)的压缩方法,通过搜索不重叠子图像的高低量化值,得到优化的编码组.实验结果表明,与AMBTC相比,新方法得到的重构图像的峰值信噪比提升了0.5~0.8dB.

一种适用于遥感图像的可逆信息隐藏算法

可逆信息隐藏技术,可用于实现遥感图像重要目标区域的无损传输。通过对现有可逆信息隐藏算法进行研究,发现现有算法的单次嵌入容量不足,且需要额外的无损二值压缩处理附加信息,无法满足遥感图像处理的有效性和实时性要求。借助给定门限对载体图像不重叠子块的平滑性进行划分,通过编码平滑子块内基准像素与其余像素之差,并结合比特替换,实现秘密信息的可逆隐藏。对于512×512像素的灰度遥感图像,单次嵌入容量可达5×10^5 bit以上。试验结果表明,该算法可实现单次高嵌入容量的可逆隐藏,并不需要任何额外无损二值压缩来处理辅助信息。

基于多尺度平稳小波分解的灰度遥感图像目标提取方法

视觉显著性检测是一类有效的遥感图像目标提取方法。在计算过程中,多数现有显著性检测模型都需要使用图像的色彩分量,针对灰度图像的算法较为匮乏。此外,变换域算法相较于空间域算法具有计算复杂度低和物理意义明确的优势,但现有模型随输入图像提取目标性能差异较大。针对上述问题,本文基于多尺度平稳小波(SWT)分解,提出了一种灰度遥感图像目标提取方法。通过对输入图像进行不同尺度的SWT分解和重构,得到一系列特征图。得到的特征图通过二维熵准则进行加权融合,得到显著性图。最后对显著性图进行大津(OTSU)算法分割和形态学闭处理提取出目标。实验证明,相较于现有变换域显著性模型,本方法在主观视觉效果和客观评价标准上都具备一定优势。

基于SIFT特征点检测的低复杂度图像配准算法

针对大尺寸图像在图像配准过程中运算量大的问题,提出一种基于SIFT(scale-invariant feature transform)特征点检测的图像配准算法,检测前通过对待配准原图的下采样预处理,降低运算的复杂度,减少构建图像金字塔过程中高斯核卷积的运算量.采用BBF(best bin first)算法实现k-d树中k近邻点搜索,快速得到对应特征点的初始匹配对,再运用RANSAC(random sample consensus)算法在对误匹配对进行迭代剔除,得出能拟合所有内点变换模型参数的最优解,通过坐标变换和插值实现图像配准,并以峰值信噪比为指标衡量配准后的图像与参考图像之间的相似程度.实验结果表明,与传统的直接配准相比,在保证较好的配准效果条件下,本文方法能大幅缩短运行时间.

卫星数据链战场应用的规划问题研究

卫星数据链是天地一体化网络中的关键技术。针对卫星数据链在战场应用中的规划问题,研究其概念内涵、约束条件、及关键问题,最后针对时隙分配、频率分配、角色分配等数据链规划中的关键技术进行了分析。