程国华
,
王阿川
,
陈舒畅
,
赵宇
,
范晓锐
,
刘亚檀
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20163106.0604
针对遥感影像本身存在纹理差异，特征点提取不均匀的自动配准问题，提出了一种新的多源遥感影像高精度自动配准方法。首先，对 Harris算子进行了改进，使其提取特征点覆盖范围更广；然后，对影像进行分块处理，对每块用文章改进的 Harris算子进行特征点提取，并采用分块迭代剔除策略，保证了特征点在整幅影像中的均匀分布和非冗余分布；其次提出了金字塔-双向-最小二乘多匹配算法进行影像匹配，完成了最终同名点选取；最后利用小三角形面元 TIN 对影像进行了精确纠正。实验结果表明本文方法获取同名点均匀合理，能够更好地实现多源遥感影像的高精度配准，具有一定实际意义。
关键词:
遥感影像
,
Harris算子
,
自动配准
王晗
,
王阿川
,
苍圣
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20173203.0219
高光谱遥感影像包含丰富的空间、辐射以及光谱信息,同时海量的数据也引发了高光谱成像技术在传输和存储方面的诸多问题.针对这一问题,根据高光谱遥感影像谱间相关性强的特性,提出了一种结合谱间多向预测的基于压缩感知的高光谱遥感影像重构方法.首先,根据高光谱遥感影像的谱间相关性对高光谱遥感影像的波段进行分组,每组确定一个参考波段,使用平滑l0范数算法重构每组的参考波段.其次,根据重构恢复的相邻组内的参考波段,建立了一个非参考波段预测模型,用来计算非参考波段的预测测量值;然后,计算实际测量值与预测测量值的差值,使用SL0算法重构该差值得到差值向量;最后,利用得到的差值向量迭代更新预测测量值,直到恢复该波段原始图像.仿真实验结果表明,该方法提高了高光谱遥感影像的重构效果.
关键词:
高光谱遥感影像
,
压缩感知
,
预测模型
,
图像重构
