多光谱CCD相机的光学配准

文章分析了CCD相机的光学配准原理 ,结合资源后继星CCD相机的特点 ,提出了该相机的光学配准方案 ,并对此方案进行了分析。

多光谱多镜头CCD相机的光学配准

文章分析了多光谱多镜头CCD相机光学配准的重要性 。

中国海洋一号卫星四波段CCD成像仪的光学配准

中国海洋一号卫星四波段 CCD 成像仪采用多镜头分光方式实现多光谱成像,本文分析多镜头多光谱的光学配准特点,并提出相应的解决方案,介绍所采用的关键技术,最后进行了误差分析。

融合上下文特征与密集网络的光学遥感图像配准

光学遥感图像的地理位置特征复杂多样,且多尺度特征空间信息丰富,在配准过程中难以充分提取图像特征,配准精度较低。针对上述问题,提出融合上下文特征与密集网络的配准模型,通过把位置信息嵌入注意力中加深对位置信息的关注,并集成多个不同内核的深度可分离卷积整合多个不同感受野来聚合丰富的多阶特征语义信息。首先采用融合后的密集网络对图像进行特征信息提取,接着使用双向皮尔逊相关匹配得到双向匹配关系,并通过回归得到的双向参数加权合成最终参数,最后通过仿射变换完成图像配准。实验结果表明,关键点正确估计的比例指标系数为0.05,0.03和0.01情况下,在Aerial-image数据集中分别高达83.9%,60.3%和15.3%,有效提高了光学遥感图像配准精度。

基于快速异源配准的高分辨率SAR影像海岛区域正射校正

随着高分辨率合成孔径雷达(SAR)卫星的陆续发射,对天气条件多变的海岛区域进行全天候、全时段的高精度观测已变得可行。作为多种遥感应用的关键前置步骤正射校正,依赖于高精度控制点来纠正SAR影像的几何定位误差。然而,在海岛区域获取符合SAR校正要求的人工控制点不仅成本高,且风险大。为了应对这一挑战,该文首先提出了一种光学与SAR异源影像的快速配准算法,然后基于光学参考底图自动提取控制点,实现了海岛区域SAR影像的正射校正。所提出的配准算法分为两个阶段:首先构建异源影像的共性密集特征,然后在降采样后的特征上进行逐像素匹配,避免了异源影像特征点重复性低的问题。为了降低匹配复杂度,引入了海陆分割掩模以限定搜索范围。接着,对初步匹配点进行局部精细匹配,以减少降采样带来的不准确性。同时,引入海岸线均匀采样点以提升匹配结果的均匀性,并通过分段线性变换模型生成正射影像,确保了稀疏岛屿区域的整体校正精度。该算法在多景海岛区域的高分辨率SAR影像上表现出色,平均定位误差为3.2 m,整景校正时间仅需17.3 s,均优于现有多种先进的异源配准与校正算法,显示出其在工程应用中的巨大潜力。

基于注意力和特征融合的光学遥感图像配准

针对部分基于深度学习的光学遥感图像配准模型配准精度较低、用时较长的问题,提出了一种结合了注意力块和残差网络的配准方法。首先使用随机颜色抖动增强数据,然后采用改进的双注意力块过滤图像中的无关信息和干扰信息,紧接着采用改进的残差网络提取过滤后图像的高、低维特征信息并进行融合。最后利用双向相关特征匹配得到两个匹配关系,并计算合成图像的匹配参数,再通过仿射变换完成图像配准。在四个数据集上的实验结果表明,平均配准精度提升了6.87%,而平均配准时间仅为1.23秒,提高了光学遥感图像配准的精度与效率。

CBERS-1卫星CCD相机的光学拼接、配准和定焦

文章介绍了CBERS -1卫星的CCD相机的光学拼接、配准和定焦技术 ,它们是获得高清晰度图像的关键技术。

结合不同光学影像结构信息的SIFT特征配准法

由不同传感器摄取的遥感影像由于成像模式、拍摄角度和分辨率不同,给两者之间的配准造成了很大的困难。针对这个问题,提出了基于结构信息的SIFT特征配准法,首先提取具有角度和尺度不变性的SIFT特征点,对其进行归一化处理,降低了不同光学传感器遥感影像色调差异大的影响;然后通过对SIFT匹配点对结构信息的一致性检验,增强了算法的鲁棒性;最后结合最小二乘法实现自动配准。选取了角度和尺度偏差较大的SPOT-5(Pan)与ASTER影像、SPOT-5(XS/XI)和TM影像两组数据进行实验。实验结果证明该算法对配准影像在角度、尺度和色调上的偏差具有较强的鲁棒性,可以取得较高的配准精度。

基于模板匹配约束下的光学与SAR图像配准

主要研究光学与合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的配准。光学图像与SAR图像间完全不同的成像特性以及后者中斑点噪声的影响,增加了二者之间的配准难度。此外,SAR图像数据量随着分辨率的升高而增大,这也对配准算法的实时性提出了更高的要求。针对这些问题,提出了一种逐步求精的光学与SAR图像配准方法,首先对SAR图像提取感兴趣区域用于图像间的粗配准,以减少算法压力,之后提取图像中稳定结构特征,构建光学图像与SAR图像间精确变换关系。通过实测数据实验,证明了该算法的有效性。

基于T2DR-Net和互信息的光学-CT图像配准方法研究

荧光分子断层成像技术(fluorescence molecular tomography,FMT)系统中为获得体内光源的结构信息,需要利用CT体数据。FMT系统在进行光学图像与CT图像的配准时,由于两种模态图像的成像原理、图像风格和图像维度等方面的差异,导致传统配准方法耗时长、效果差。本研究提出了一种基于T2DR-Net(texture transfer and dense registration net)与互信息的光学-CT图像配准方法,实现FMT系统中白光图像与CT图像的配准。该方法将光学-CT图像配准分为粗配准和精配准两个部分。在粗配准阶段,利用CycleGAN实现了FMT白光图像和CT投影像的纹理迁移,以降低两种图像纹理差异对图像配准的影响,并提出了DenseReg-Net模型获取白光图像和CT投影像粗配准参数;在精配准阶段,通过互信息方法进一步对两种模态图像配准,并得到最终的配准结果。利用1330张光学图像和39711张CT投影像作为样本集来验证配准方法的有效性,实验结果表明,本研究提出的光学-CT图像配准方法,相关系数为0.8797±0.0175,结构相似性为0.8683±0.0051,模型配准时间为(2.88±1.39)s。模型的配准效果及其稳定性优于传统方法。此外,与传统方法相比,速度提升了约60倍。

结合二次Otsu和SIFT的光学和SAR水域图像快速配准

针对光学和SAR图像水域辐射、几何性质差异过大而难以获得共性特征,以及大场景图像配准耗时过长的问题,提出一种基于二次Otsu阈值分割法和尺度不变特征变换法(SIFT)的光学和SAR图像配准方法.首先为了降低数据量,减弱微小目标和噪声带来的干扰,对光学图像和SAR图像进行小波变换;然后针对图像一次Otsu分割后的"过检"现象进行二次分割,获得更准确的水域分割;最后通过改进的空间一致性准则和RANSAC消除初始匹配点中的较多误配.实验结果表明,该方法可以有效地提高光学和SAR图像的配准准确度,加快配准速度.

高帧频图像融合光学测量吊舱的设计

建立了空中高帧频图像测量吊舱系统,用于飞机校飞和导弹离梁、下滑及飞行姿态等关键阶段的观测。为了保证系统中可见光与红外同视轴以及吊舱具有良好的气动外形,系统采用可见光与红外共光路设计。以光学标校配准法进行图像的配准,提出能够提高标校精度的处理方法,并对光学标校配准法的特点进行总结。比较分析了在时域内能达到实时性的几种图像融合方法及效果。最后,探讨了可消除不同分辨率的异源图像融合后的边缘痕迹的方法,提出采用窗函数法既可以保留融合的效果又可以消除融合后的边缘痕迹。实验结果表明:基于共光路设计并采用光学标校配准法处理100frame/s的异源图像,配准率可达到99%,稳定性为95%,配准耗时为2ms。所述方法基本满足空中高帧频图像测量吊舱对图像配准与融合精度,实时性和抗干扰性的要求,适合工程应用。

COSI-Corr技术在风沙地貌研究中的初步应用及精度检验

沙丘移动与形态监测是风沙地貌研究的重要内容,传统的测量方法对大范围的风沙地貌进行动态监测存在很大的困难。光学影像配准与关联(Co-registration of Optically Sensed Images and Correlation,COSI-Corr)技术的出现为区域风沙地貌的动态演化与监测研究提供了良好契机。讨论了COSI-Corr技术在沙丘移动和形态监测中的优势和存在的主要问题,通过无人机野外地面实测结果检验了COSI-Corr的测量精度。结果表明:沙丘背风坡底缘COSI-Corr测量精度最高,月测量误差0.01~0.53 m,达到影像分辨率的1/30像元;在沙丘背风坡底缘,COSI-Corr测量精度与沙丘底面积呈线性关系,底面积越大,COSI-Corr测量误差越大;个别沙丘脊线部位出现极大异常点,与沙丘脊线部位的光噪影响有关。COSI-Corr技术在风沙地貌监测中尚属起步阶段,一些具体的问题还需要我们在实践中不断的去检验和改进,但它确实极大提高了野外风沙地貌动态监测的效率,为研究大尺度范围内风沙地貌的时空动态演化过程提供了可能,在未来的风沙地貌研究中将具有广阔的应用前景。