无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法研究

几何畸变是一种常见的像素点突变行为,在无人机遥感图像中,像素点几何畸变行为的表现能力越强,遥感主机对无人机图像的控制能力越弱。为准确校正像素点几何畸变行为,提升遥感主机对无人机图像的控制能力,针对无人机遥感图像几何畸变校正全过程控制方法展开研究;提取无人机遥感图像的几何描述符,并定义畸变像素点的尺度空间,完成对畸变像素点的配准处理;针对几何畸变像素点实施重采样,通过计算畸变校正参数的方式,求解校正处理函数,实现对无人机遥感图像几何畸变的校正;利用畸变校正交点,确定图像几何畸变区域的覆盖范围,再联合控制对象标定条件,完成对无人机遥感图像几何畸变校正的全过程控制;实验结果表明,所提控制方法的应用,可以避免几何畸变节点处的像素值出现明显变化的情况,畸变前后的像素差不超过5.0 pt,能够实现对无人机遥感图像中像素点几何畸变行为的精准校正,符合实际应用需求。

狭窄重叠的无人机影像拼接方法研究

无人机影像拼接是利用无人机影像对大范围目标区域进行监控的一种手段,拼接过程需要对单个图像相对于参考平面进行精确和稳健的几何校正,目前使用广泛的几何校正方法通常要求相邻图像之间具有很宽的重叠度。为此,针对无人机飞行速度非常快,所获取的影像无法满足宽重叠的情况,本文研究了一种快速、鲁棒性强的窄重叠无人机影像拼接方法。本文主要对现有的变换模型进行了深入的分析,基于位姿参数提出了优化模型,保证了几何校正的精度和鲁棒性。同时,提出了基于重采样网格的图像重采样方法,用以实现几何校正的高效完成。实验结果表明:本文方法能对狭窄重叠的无人机影像实现精准拼接,具有快速监测应用潜力,同时也能为处理不同重叠的无人机影像提供最优的解决方案。

基于改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法

图像几何畸变校正是许多计算机视觉应用的关键预处理步骤。当前基于深度学习的几何畸变校正方法主要解决图像的单一畸变校正问题,为此,本文提出一种改进U-Net网络的图像混合畸变校正方法。首先,提出了一种构建混合畸变的图像数据集的方法,解决了训练数据集稀缺以及畸变类型单一的问题。其次,采用U-Net网络结合空间注意力机制进行图像特征提取及畸变坐标图的重建,将图像校正问题转为畸变图像的逐像素点坐标位移变化的预测问题,并设计了结合坐标差损失和图像重采样损失的损失函数,有效提高校正的准确性。最后,通过消融实验验证了本文方法各模块的性能。与最新基于深度学习的畸变校正方法对比。实验结果表明,本文方法在定量指标和主观评价方面都有较好的表现,对畸变图像的空间坐标校正的平均绝对误差为0.2519。本文还对GoPro相机获取的光学影像开展了校正实验,进一步验证了本文方法对畸变图像校正的有效性。

高速铁路动检车检测数据里程偏差修正算法研究

高铁轨道的动检不平顺数据存在显著的里程偏差,不可避免地给轨道质量的科学分析和研究带来困难。在现有里程修正算法的基础上,根据波形的变化趋势及其点位匹配,提出相关性插值优化匹配法(Correlation Interpolation Optimal Matching Method,CIOM),并引入精度因子、形状因子和综合因子作为里程偏差修正结果的评价指标,弥补现有修正算法评价体系的不足。使用CIOM与最小二乘匹配(Least Squares Matching,LSM)、动态时间规划(Dynamic Time Warping,DTW)进行里程偏差修正仿真实验,3种算法的修正对比结果表明:CIOM算法可将里程误差控制在0.07 m左右,同时保留原有波形特征;DTW虽波形对齐精度高,但其改变原有波形,导致波形失真;形状因子弥补现有指标的不足,能有效评估修正后数据波形的变化大小。最后,通过某高速铁路多期动检数据实践检验。相比于现有算法,CIOM修正结果的精度因子和形状因子的平均值均高于0.9,验证CIOM算法修正里程误差的有效性和优越性。

MODIS 1B影像几何纠正方法研究及软件实现

MODIS影像是一种新型和重要的数据。对MODIS 1B影像几何畸变原因进行了深入分析 ,选择了一种合适的纠正方法。对于 1km分辨率MODIS 1B影像 ,直接采用 1km分辨率的空间坐标进行几何纠正 ;对于2 5 0m和 5 0 0m分辨率的MODIS 1B影像 ,先用三次样条曲线对坐标进行插值生成同分辨率的坐标 ,然后利用坐标插值结果对其进行几何纠正。由于MODIS影像在空间分布上的特殊性 ,采用前向和后向映射相结合的方式确定纠正后某一像素点在原始影像中的位置。根据该位置的条带重叠度 ,可以确定参与计算像素个数、搜索窗口的大小以及窗口的精确位置 ;采用归一化反距离加权插值法计算纠正后像素点的属性值。上述优化算法不仅保证了纠正后影像的质量 ,而且提高了数据处理速度。作者在VisualC ++6 0环境下开发实现了上述算法。从坐标插值和几何纠正结果分析 。

基于FLAASH的Hyperion高光谱影像大气校正

遥感影像的大气校正是定量遥感研究的前提。文章对利用ENVI软件的FLAASH(fast line-of-sight atmospheric analysis of spectral hypercubes)进行EO-1Hyperion高光谱影像的大气校正能力进行了评价。黑河流域甘肃张掖研究区的Hyperion高光谱影像的获取时间是2007年9月10日,卫星过境前后准实时获取41个样区的野外实测数据,包括冠层波谱和生化含量以及GPS定位数据。首先利用Landsat-7ETM+影像对Hy-perion高光谱影像进行了几何校正,然后将Hyperion的DN值转化为辐射亮度和表观反射率,并利用FLAASH对Hyperion影像进行大气校正。比较了研究区四种典型地物(玉米、水体、荒漠和建筑物)的辐射亮度、表观反射率以及FLAASH大气校正后的反射率,并与玉米ASD野外反射波谱利用高斯滤波函数重采样到Hyperion相应波段后进行了比较。结果表明,FLAASH大气校正很有效,两种方法获得的反射波谱相吻合,相关系数达0.987。

空间重采样方法对遥感影像信息影响研究

在对原始影像进行几何校正时需要对影像进行重采样,必然会导致光谱信息的失真,如何保持原始影像的光谱信息一直是研究的热点问题.从影像应用质量评价的角度,对3种不同类型的遥感影像质量进行了评价与分析,通过对多幅不同空间分辨率的遥感影像重采样后进行比较,评价了重采样后遥感影像的质量.研究表明,影像重采样后的信息量随着空间分辨率的提高基本保持不变,随着空间分辨率的降低,信息量也逐步减少的结论,为评价遥感影像重采样后影像信息量损失情况的多尺度效应提供参考.

星基差分GPS用于林区高分辨率遥感图像几何精校正

为解决林区缺乏大比例尺地形图而难以进行高空间分辨率遥感图像几何精校正问题,采用基于广域差分技术的星基差分GPS精确测定地面控制点(GCP),以多项式变换进行QuickBird pan(0.61 m)图像几何精校正.结果表明,全部GCP的点位误差均小于1个像元,总的点位误差为0.411 9.在进行图像灰度重采样中,最邻近点法、双线性内插法和三次褶积法的效果均无明显差异;就信息量和灰度值变动情况而言,以三次褶积法略好;就图像灰度保真而言,以最邻近点法略好.

应用统计方法综合评估核函数分类能力的研究

应用统计方法对支持向量机方法中核函数选择问题进行了研究.文中将"纠正重复取样t测试"引入到核函数选择中,通过其与k-折交叉验证、配对t测试等多种统计方法的综合应用,对9个常用核函数的分类能力进行了定量研究.同时,文中还提出了基于信息增益的评估核函数模式识别能力的定量评估准则,证明了该准则是传统评估准则的非线性函数.数值实验表明,不同模型评估准则之间存在差异,但应用统计方法可以从这些差异中发现一些规律.同时,不同统计方法之间也存在显著差异,且这种差异对模型评估的影响要大于由于评估准则的不同而产生的影响.因此,只有应用综合的评估方法和准则才能对不同核函数的分类能力进行客观评估.

近距离超宽带调频连续波雷达非线性校正研究

调频连续波雷达凭借其结构简单、造价低廉等优势在目标探测与识别等方面体现出重要的应用价值,然而系统的非线性调制问题成为制约其性能的重要因素。传统的非线性校正方法能够在一定程度上估计非线性,但估计过程中的误差传递问题导致校正效果并不理想。基于该问题,本文提出一种基于多项式回归的方法实现非线性的准确估计。所提算法首先将非线性相位建模为多项式函数,然后通过多项式回归实现参数的联合估计,以消除误差传递问题。基于估计出的参数,通过时域重采样操作实现非线性的校正。仿真结果表明,所提算法不仅能够准确估计出多项式参数,而且在一定信噪比下比传统算法更接近克拉美—罗界。X波段FMCW雷达实测数据处理结果显示,本文所提算法可以有效消除非线性误差。

高分二号卫星影像几何校正方法研究

在对影响几何校正精度的因素(校正模型、控制点分布、重采样方法等)进行分析的基础上,本文对吉林省洮南地区高分二号影像分别采用有理函数、多项式、RST、局部三角网4种模型进行校正并对比其精度。同时,基于有理函数模型,分别采用最邻近像元法、双线性内插法、三次卷积法进行重采样、比较不同重采样方法对几何校正精度的影响。

一种新的斜视波束指向SAR信号处理方法

针对斜视波束指向合成孔径雷达(BS-SAR)信号时,存在距离向与方位向的强耦合性及方位频谱的模糊问题,提出了一种基于方位重采样的信号频谱处理方法.线性距离走动校正后对信号频谱进行方位向重新采样,将其完全等效为正侧视合成孔径雷达信号的频谱.针对斜视BS-SAR,将方位重采样与谱分析技术相结合,得到无模糊及方位空变的二维频谱;再采用传统的正侧视BS-SAR算法,实现对场景的聚焦.仿真实验表明,文中方法可以有效应用于斜视BS-SAR的数据处理中.

斜视SAR重采样误差分析及改进

针对斜视SAR会引起更为复杂的几何畸变这一问题,提出了一种改进重采样策略。首先通过仿真实验对斜视情况下重采样方法产生的误差以及带来的问题进行了对比分析。最近邻法和双线性内插法都会引起部分目标的位移和扩大,且伴有目标像元丢失等现象。改进策略首先采用直接重采法将原图像目标点正向采到空白的输出图像上,然后再用间接几何校正方法进行重采,填补新图像中的空白部分。实验结果表明,该方法能够提高几何校正后目标形状的完整性、减少目标中心位移,并消除目标丢失现象,在斜视SAR几何校正中具有较好的应用潜力。

ETM数据的几何校正

该文对即将发射的Ｌａｎｄｓａｔ－６ＥＴＭ仪器数据的几何校正方法进行论述．文中采用基准矩阵运算、高频矩阵补偿与三次样条函数重采样算法大大简化处理运算．模拟试验结果证明图象内部几何精度可达一个象元之内．

几何校正重采样分配算法

在根据解析空中三角测量原理计算出地面实际坐标值进行遥感图像几何校正的过程中,往往需要重采样的操作。常规的利用一定大小搜索框历遍全图来完成重采样的方法对计算机硬件要求很高,需要大量的内存和时间来进行计算。作者提出了一种新的的算法:运用逆反思路,对原图像元进行分配来达到搜索框算法同样的效果。在相同大图像处理的情况下,该算法效率远远超过了常规算法。

关于遥感影象几何校正中纠正变换方法的探讨

结合实例，讨论了在象素坐标变换中，如何建立纠正变换函数式，即建立影象坐标与地面（或地图）坐标间的数学关系式。

三角剖分有限元法在声呐图像重构中的应用

侧扫声呐原始数据经几何校正后会造成采样点分布不规则的现象,需要通过重采样获得规则网格数据,以满足海底地貌全覆盖显示的需求。重采样间隔与插值算法对重采样图像的质量具有直接影响。本文分析了侧扫声呐数据采样点的分布特点,在此基础上提出了基于扭曲网格三角剖分有限元插值技术的侧扫声呐图像重构方法。与多种插值方法重采样结果的对比实验表明,该方法不仅提高了计算效率,而且能很好地保留原始数据的信息。

短程宽带FMCW雷达信号非线性校正方法研究

调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)具有重量轻、截获概率低、高分辨率成像等优点,但其发展受到限制的一个重要因素是发射信号中存在的非线性误差。本文针对一部X波段4.8 GHz带宽短程调频连续波成像雷达系统中非线性误差较大的问题,提出了一种基于高阶模糊函数(High-order Ambiguity Function,HAF)和重采样的非线性误差校正方法。该方法结合压控振荡器(Voltage Controlled Oscillator,VCO)的频率电压特性将非线性差频信号拟合为多项式相位信号(Polynomial Phase Signals,PPS),利用HAF对多项式相位系数进行估计,并利用插值完成非线性误差校正。仿真和实测数据处理结果表明,该方法能准确有效地校正FMCW系统中的非线性误差,且工程适用性强。

数字影像重采样方法实现及对比分析

为研究各种重采样方法的不同特点,采用比较分析法,在充分分析最邻近内插法、双线性内插法和三次卷积法数学原理的基础上,对3种方法的实现效果以及程序耗时进行了分析.结果表明:采用最合适的影像重采样算法进行几何校正、核线影像构建等操作可以合理平衡影像灰度失真带来的误差和程序耗时之间的关系,从而得到最佳的处理结果.最终通过对实验结果的对比分析,得出了3种方法的优缺点和适用范围,为测绘工作提供相应的参考.

三轴稳定卫星图像系统性几何校正研究

采用三轴稳定方式的地球静止轨道卫星在拍摄地球图像过程中,由于卫星的轨道和姿态角参数的变化,拍摄的图像存在几何畸变,必须通过相应的算法首先对其进行系统性几何校正,消除姿轨参数变化的影响,达到几何畸变校正的目的。叙述系统性几何校正公式推导,并介绍模拟畸变和校正畸变所采用的图像重采样方式,最后给出相关地球圆盘图的模拟和校正结果,通过比较证明校正公式是可行的。