基于矩阵优化分解的测绘图像三维重建系统

由于测绘图像细节信息特征独立性显著,三维重建波段的选取易出现偏差,影响测绘图像三维重建效果。为此,本文设计基于矩阵优化分解的测绘图像三维重建系统。设计测绘图像导入主从设备接口,实现测绘图像数据导入处理。3D引擎图像渲染模块和多通道三维显示模块可以实现多台计算机对同一场景的渲染。采用矩阵优化分解方法选择图像三维重建波段,将波段上任意点到对应极线距离作为重建目标,连接所有坐标形成曲面,计算各点三维笛卡尔坐标值,并恢复测绘图像被遮挡部分,修正波段值,实现三维重建。测试结果表明:该系统重建的三维图像像素均匀,无异常凸起部分。重建误差平均为0.06,具有精准三维重建效果。

基于卷积神经网络的无人机遥感测绘图像特征提取方法

在地质勘探学领域,无人机遥感技术已成为获取地表数据的重要手段,而卷积神经网络(CNN)因其出色的图像处理能力被广泛应用于图像特征提取。文中介绍了一种基于卷积神经网络的无人机遥感测绘图像特征提取方法,分析了CNN的基本概念与结构、无人机遥感图像的特征类型、网络结构设计、数据预处理、特征提取及特征融合过程,旨在提高地质勘探中无人机遥感图像分析的自动化和准确性。

基于变换域的遥感测绘图像条带噪声滤波方法

为有效消除遥感测绘图像条带噪声,并最大限度保留图像细节信息,提出一种基于变换域的遥感测绘图像条带噪声滤波方法。构建电荷耦合元件辐射响应函数,归一化灰度输出值实现辐射响应非均匀性校准,将图像条带现象作为两类加性噪声构成的图像退化,组建信号退化模型,掌握图像条带噪声关键来源与分布状况;运用矩形低通滤波器计算噪声形态变换过程,得到遥感测绘图像中的高频信号频域;把图像从空间域变换至频率域,对间隔一个像素宽度的条带实施傅里叶变换,探寻条带噪声周期性分布特征,在初始图像全部奇数行灰度值为0的情况下,实现条带噪声滤波处理。实验结果证明,所提方法能够有效剔除遥感测绘图像中的条带噪声,很好地保存初始图像关键信息。

遥感测绘图像特征智能识别技术

为提高遥感测绘图像特征智能识别的平均识别率,研究一种遥感测绘图像特征智能识别技术。首先采用Malcov随机场模型描述纹理特征,选取有代表性的特征提取图像特征点,对特征向量进行降序,得到一个全新的特征向量集合,然后对特征向量进行归一化,提出一种基于大数据集域的快速自适应图像特征计算识别方法,实现智能系统对遥感测绘图像特征识别。结果显示此次研究的遥感测绘图像特征智能识别技术能够有效提高图像的平均识别率,并减少图像识别时间,具有一定应用价值。

基于改进小波变换的农村集体土地测绘图像高分辨率自适应重建方法

为提高农村集体土地测绘图像的分辨率,改进在重建图像的过程中发生的灰度偏移的情况,研究了基于改进小波变换的农村集体土地测绘图像高分辨率自适应重建方法。采集农村集体土地测绘图像,对差值处理后的测绘图像进行Haar小波变换,高分辨率重建测绘图像,校正图像灰度化偏移的同时保证重建测绘图像的质量;采用基于贝叶斯估计的自适应小波去噪方法,去除重建测绘图像噪声,使重建的高分辨率测绘图像更清晰。实验结果表明:PSNR值接近30dm,SSIM值接近1;不同噪声方差下,PSNR值最高。提高了重建测绘图像的清晰度和分辨率,得到高分辨率的农村集体土地测绘图像。

应用单张像片解析法实现测绘图像实时定位

针对某大地测绘系统 ,根据空中探测器实际位置和姿态确定测绘图像的 6个外方位元素 ,结合摄像机的 3个内方位元素和选中点在图像上的位置 ,应用单张像片解析法 ,可以求得图像上任意点的地面坐标 ,最后经过变换给出该点的经纬度 ,解决了测绘图像实时定位问题。

遥感测绘图像融合的运用研究

单一遥感技术目前已无法满足社会发展需求,而将遥感与测绘图像进行有效融合能够让遥感技术得到全新的突破,从而在图像分类、信息提取等工作中获得更好的结果。测绘图像信息融合可以通过提高图像的视觉效果、图像解译性和可靠性,以及通过提取图像重要特征和目标识别分类来完成。该融合技术在林业资源管理、石油勘察以及舰船检测等领域前景广阔并已得到广泛应用。

遥感测绘图像融合的应用研究

针对遥感测绘图像融合的应用,结合理论和实践,在简要阐述遥感测绘融合概念的基础上,分析了遥感测绘图像融合算法,最后深入分析了该项技术的具体应用。得出遥感图像融合方法在环境监测、地物分类、气象预报等领域都可以得到良好应用的结论,希望对相关单位有一定帮助。

基于分层变换的地理测绘成果图像加密技术研究

为提高地理测绘信息管理的安全性与稳定性,根据分层变换算法,研究了一种地理测绘成果图像的加密技术。根据图像像素密度分布情况,对地理测绘图像分层,利用图像置乱技术,变换加密测绘图像,进行分层变换图像的解密计算,完成地理测绘成果图像加密技术的研究。为检测本文方法的加密效果,设计了仿真模拟试验,结果显示,对于不同大小的测绘图像,加密解密的总运算时间分别为88 ms、92 ms、97 ms,具有实时性与高效性,对于随机500组测绘图像,应用加密技术后,像素的平均改变率为99.74%,像素的平均改变强度为33.83%,对明文变化的敏感性与抗差分攻击能力非常强,具有安全性与有效性。

基于小波双三次插值的遥感测绘图像空间分辨率检测方法

为了解决传统图像插值方法在处理效率上的问题,提出了基于小波双三次插值的遥感测绘图像空间分辨率检测方法。利用小波双三次插值将遥感测绘图像分割为空间单位。基于K-L变换原理构建图像滤波系数矩阵。采用异构并行体系,在CUDA架构下进行高密度值计算,实现了遥感测绘图像空间分辨率的快速检测。实验结果表明,本文方法能够在转换图像时保留更多的细节和纹理信息;在不同测绘比例下,能够在2.5 s内完成分辨率检测,且相对水平和垂直分辨率结果较高,适合人眼观察,具有实际应用效果。

机载雷达测绘遥感图像下的典型空间信息数据挖掘方法

机载雷达遥感图像测绘技术凭借诸多显著优势,为空间信息勘测精度带来新方式,但是机载激光雷达测绘遥感图像中的典型空间测绘信息,如地形信息、高程测绘角度等参数间的特征匹配度较低、数据可用性较低.设计一种典型空间信息数据挖掘方法.在机载激光雷达测绘遥感图像中,经对地定位、空间信息测距与扫描等一系列挖掘信息处理,采集空间信息数据,通过选取、预处理、架构训练数据集、模糊神经网络构建与训练等阶段,自适应调整模糊神经网络参数与结构,通过学习预处理后的训练数据来训练模糊神经网络,依据智能雷达坐标系与机载典型被测空间坐标系关系,获取空间信息数据的隐藏知识,实现空间信息数据挖掘.以机载雷达测绘遥感图像为基础设计对比实验,实验结果表明,所提方法控制点及外业调绘地物点的平面点位与高程的实测值与量测值偏差分别低于2.8 m、1.78 m和1.4 m、1.07 m,偏差较小;根据挖掘结果可知,廊道式扩展率在0.56%~1.82%之间波动,挖掘效果较好.综上可知,所提方法空间信息数据挖掘精度符合地理空间信息勘测需求,地域边界扩展情况分析结果较佳.

美国国家图像与测绘局(NIMA)机构内部概况

本文从美国国家图像与测绘局(NIMA)2003年《“开拓者”9～10报告》中摘译了该局局长詹姆斯·克莱伯中将关于NIMA建设的部分讲话原文,其讲话内容总结了NIMA已取得的成就,提出了NIMA的总体规划设想和面临的主要任务,希望能为有关部门提供借鉴。

山姆大叔的眼睛 神秘的情报部门 美国国家图像测绘局揭秘

提起中央情报局,国家安全局和国家侦察局,在美国可谓家喻户晓,人人皆知,被称为美国情报机构的三大支柱。但是,若提起1996年10月组建的美国国家图像测绘局(NIMA),却鲜为人知。 在2001年阿富汗反恐怖战争中,美军在连绵起伏的山区,数以千计的洞穴搜寻“基地”组织头目本·拉登时,没有使用俄罗斯提供的号称世界上最好的阿富汗地图,而是使用由NIMA提供的1:50000比例的作战地图。以此作为安全进出复杂地区的可靠保证,这足以说明这个机构在重要时刻能够起到关键的作用。在此,本文就该局的有关情况向读者做一介绍。

科索沃战争中的情报战

自1999年3月24日开始,以美国为首的北约对南斯拉夫联盟发动了为期78天的军事侵略,空袭了南联盟全境,南联盟不畏强敌,进行了英勇还击。在硝烟战火中,双方一直进行着同样十分激烈的情报战。北约竭尽所能,调动所有情报力量。

美国地理空间情报的改革之路

2003年底，美国国家图像与测绘局正式易名为国家地理空间情报局。这一变革是1996年10月以来国家情报与国防支援机构对情报机构进行改革的又一新举措。国家地理空间情报局的诞生所反映的不仅仅是名称上的变化，它的建立也标志着一种新的国家地理空间情报产品的问世，更是各情报部门之间协作与统一不断增强的体现。