基于低空遥感系统的星载光学遥感器成像仿真

在星载光学遥感器设计过程中,利用计算机仿真技术模拟遥感器成像过程能够评估遥感系统设计可行性,并预测遥感器成像能力。针对高分辨率星载光学遥感器成像特点,提出一种基于低空遥感系统的成像仿真方法。以低空宽视场和多光谱图像数据为基础,利用图像分类、分类拟合等方法生成低空多光谱宽视场仿真图像,采用经验线性法进行反射率反演,结合星载光学遥感器空间分辨率、MTF、光谱响应等特性以及大气辐射传输理论得到遥感器入瞳处辐亮度仿真图像。将QuickBird卫星作为仿真对象,开展成像仿真实验,并评价仿真精度。实验结果表明仿真图像与卫星图像保持较高相似程度。

改进的基于稀疏表示的全色锐化算法

为了更有效地结合高分辨率全色(PAN)图像细节信息和低分辨率多光谱(MS)图像光谱信息,提出了一种改进的全色锐化算法。首先,对低分辨率MS图像的强度通道进行下采样再上采样获取其低频成分;其次,用强度通道减去低频成分获取其高频成分,在获取到的高低频成分中进行随机采样来构建字典;然后,用构建好的过完备字典对高分辨率PAN图像进行分块分解以获取高频信息;最后,将分解出的高频信息注入到低分辨率MS图像中以重建高分辨率MS图像。经多组实验后发现,所提出的算法在主观上保留了光谱信息,并注入了大量的空间细节信息。对比结果表明,相比其他诸如基于成分替换算法、基于多分辨率分析算法、基于稀疏表示算法,所提算法重建出来的高分辨率MS图像更加清晰,且在相关系数等多种客观评价指标上优于对比算法。

IKONOS图像融合中自动拟合低分辨率全色图像的方法

提出了一种IKONOS图像融合中自动拟合低分辨率全色图像的方法。首先使用支持向量机将全色图像的像元自动分为高、低频信息像元;然后采用改进的Bucket技术选择一定数量、均匀分布的低频信息像元点作为观测值;最后通过线性回归方法求得拟合系数,并构造低分辨率全色图像。两组IKONOS全色与多光谱图像的实验结果表明,本文方法能自动选择均匀分布的像元点,并求得拟合系数,基于拟合低分辨率全色图像的Gram-Schmidt融合方法的质量也优于传统的Gram-Schmidt融合方法。

NSCT与GS变换的资源三号卫星数据融合方法研究与应用

资源三号卫星遥感数据是一种新型遥感影像,目前尚未有一种专门适用于资源三号卫星融合的方法。因此,提出了一种非下采样Contourlet变换(NSCT)与Gram-Schmidt(GS)变换相结合的融合方法,将非下采样Contourlet变换增强的空间信息用于补充具有高保真度Gram-Schmidt变换融合算法在影像清晰度方面的不足。采用线性回归的方法模拟低分辨率全色影像,将高分辨率全色影像、低分辨率全色影像及两者差值的细节影像分别进行非下采样Contourlet变换,对所得的高低频系数采取不同的融合策略进行自适应融合处理,得到新的全色影像。由低分辨率全色影像取代GS正变换第一分量,非下采样Contourlet变换得到的全色影像取代GS反变换第一分量,进行Gram-Schmidt正交变换,得到融合影像。与大多存在光谱扭曲的传统融合方法相比较,本文方法在光谱保真度、空间清晰度及地物分类精度方面都有明显的优势,说明该融合方法是一种适合资源三号卫星数据多光谱与全色影像融合的方法。