张博研
,
李广泽
,
武星星
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20153004.0687
遥感图像的车辆目标提取与运动参数估计在交通管理、战场态势分析等领域具有广阔的应用前景,但目前相关算法均需要人工参与或借助GIS信息,针对上述问题提出了一种基于计算机视觉的全自动车辆检测与运动参数估计算法.分析了Quickbird全色与多光谱传感器的焦平面结构特征以及该结构造成的“鬼影”现象;针对全色与多光谱遥感影像的分辨率高、光谱信息丰富的特点,利用植被指数归一化、图像分割、形态学灰度重建等图像处理过程,实现了全色图像中运动车辆的自动检测,在此基础上检测低分辨率的多光谱图像中的目标.利用全色与多光谱图像的成像时间差估计运动参数.在Quickbird遥感影像的验证实验中充分证明了算法的可行性与正确性.
关键词:
全色图像
,
多光谱图像
,
车辆检测
,
运动参数估计
,
形态学重建
杨帆
,
汪骏发
,
王建宇
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2001.z1.006
根据多(超)光谱成像光谱仪波段数众多,不同波段间图像光谱相关性较强的特点,在使用预测编码(DPCM)方法去相关时,先针对某波段生成自适应最佳预测模型,并将此最佳预测模型应用到所有波段,然后再进行光谱维DPCM进一步去除光谱间相关性,最后使用预测误差修正技术来减小预测残差冗余度.实验表明,这种无损压缩方法效果大大优于JPEG无损压缩标准方法,并且速度很快,实现简便,适用于实时系统.
关键词:
成像光谱仪
,
多光谱图像
,
数据压缩
杨鹰
,
孔玲君
,
刘真
液晶与显示
doi:10.3788/YJYXS20173201.0056
针对目前多光谱图像去马赛克算法存在计算量大、效率低的缺点，本文提出一种基于压缩感知的多光谱图像去马赛克算法。首先，分析去马赛克与压缩感知问题的等价性，建立基于压缩感知的去马赛克模型；然后，采用离散余弦变换构建压缩感知的稀疏基，将去马赛克问题转化为压缩感知的信号重构问题；最后，采用改进的光滑0范数和修正牛顿法的重构算法求解去马赛克问题，得到重构的多光谱图像。仿真实验表明，相对于基于克罗内克压缩感知和组稀疏两种算法，本文算法提高了重构的多光谱图像的峰值信噪比，能有效减少对比算法重构多光谱图像中出现的锯齿现象，改善了重构图像具有更好的视觉效果。实验结果验证了本文算法的有效性。
关键词:
压缩感知
,
多光谱图像
,
去马赛克
