超光谱图像预处理技术

详细描述了对超光谱图像进行预处理的技术原理和方法.首先介绍了针对辐射失真的非均匀校正、提出了三种非均匀校正的方法并进行了比较,其后针对空间位置失真的畸变校正、指明了畸变校正所需的两个步骤为空间变换和灰度插值并以实例进行说明,最后简单介绍了光谱合并技术,它利于系统实时运行并能够提高图像信噪比.

高分辨率遥感图像道路分割算法

为了提高从高分辨率遥感图像(high-resolution remote sensing image,HRI)中提取道路信息的自动化程度和准确性,发展了一种HRI道路分割算法,主要包括光谱合并、边界合并和基于形状特征的道路区域提取等3个步骤。其中,前2个步骤是基于区域生长的图像分割算法。光谱合并综合考虑了区域的均值、方差等统计特征量,以提高分割精度;边界合并采用了基于矢量梯度的边界计算方法,以准确提取多光谱HRI中的边界强度;结合全局最优合并算法实现光谱和边界合并,以得到最优化的分割结果。在道路区域被完整分割出来的基础上,利用形状特征提取道路,采用圆形度特征区分道路和非道路。利用2景Orb View3多光谱图像进行道路提取实验的结果表明,该方法的道路提取结果总精度和Kappa系数分别在97%和0.8以上,明显优于SVM监督分类方法。