金素明[1]2001年在《SAR图像自动镶嵌系统》文中指出近年来，合成孔径雷达（SAR）的大面积成像以及它的全天候、全天时及其穿透能力使得它成为一种行星成图和地球科学观测等的一种行之有效的传感器。SAR在很多领域的巨大应用潜力已引起了世界各国的普遍重视。SAR技术现已成为世界对地观测领域的研究热点。本文主要针对SAR图像的特点进行了图像的显示、匹配和镶嵌一些关键图像处理技术的研究。本文首先简要回顾了SAR的发展历史及其应用，介绍了图像镶嵌的各个技术环节及其几种常用算法。接着设计了自己程序系统所采用的方法，建立了SAR图像自动镶嵌系统。该系统具备如下主要功能：1. 快速显示具有不同波段，不同数据类型的大数据量的遥感图像。2. 采用了一次标准拉伸，使图像显示效果更好。3. 图像放缩和漫游。4. 自动寻找SAR图像控制点对的功能，精度达到亚象元级。5. 邻近法重采样。6. 多方式镶嵌。7. 详尽的帮助系统
王邦松[2]2015年在《SAR影像自动配准与镶嵌方法研究》文中进行了进一步梳理随着SAR遥感技术的不断发展与进步,SAR影像多样快捷的获取手段与低廉的获取成本,使得影像数据量急剧增加,传统依靠人工交互处理的SAR正射影像产品制作,工作量太大,效率不高,极大地限制了SAR影像的应用,急需实现SAR正射影像生产自动化,流程中涉及到的许多关键技术亟待解决。其中,核心问题有叁个,一是SAR影像配准问题。SAR系统独特的特性使得其获取的影像一方面存在大量的斑点噪声,另一方面具有很大的局部变形,使用传统配准方法不容易获取到足够数量的空间分布较均匀,匹配精度较高的同名点,这在很大程度上会影响后续的影像纠正和镶嵌精度。如何取得满足条件的影像同名点,实现SAR影像自动配准,是本文研究的主要问题之一。二是多波段多极化航空或航天SAR影像存在各种亮度不均衡问题,而且多幅全极化伪彩色SAR影像之间还存在颜色不一致问题,直接进行正射纠正、影像镶嵌等处理只能得到制图质量较低、视觉效果较差的正射影像产品。如何实现SAR影像亮度与色差补偿的全自动处理,是本文研究的关键问题之一。叁是目前基于接缝线网络的SAR影像镶嵌方法虽然较按影像次序的串行镶嵌方法更加高效,但是对于重迭度太大或太小的影像,现有算法很难保证取得满意的效果。如何实现任意重迭度影像的自动镶嵌处理是本文研究的第叁个关键问题。本文以SAR正射影像制作中的自动配准、影像色彩一致性处理、多幅SAR影像大范围镶嵌的关键问题为研究目标,改进了SAR影像配准中的SAR-SIFT算法,提高了特征点空间分布均匀性和覆盖率；提出了顾及局部的测区全局色差补偿法,解决了多幅SAR影像色彩一致性问题；提出了基于普通Voronoi图和顾及重迭的面Voronoi图以及带有空间索引的扫描线快速填充的方法,实现了大范围SAR影像镶嵌。开发出了一套SAR正射影像制作软件,实现了SAR正射影像的自动快速配准与镶嵌处理。主要研究内容为：1)SAR影像自动配准方法；2)单幅SAR影像内部亮度补偿方法；3)多幅全极化SAR影像间色差补偿方法；4)SAR影像接缝线网络构建与镶嵌方法。论文的主要贡献与创新在于：1)在SAR影像配准方面,针对SAR影像的特点,设计了一种对噪声、尺度、旋转、仿射具有较强适应性的SAR影像自动配准算法,称为均匀分布类SIFT SAR影像配准方法(uniform SIFT-Like algorithm for SAR image registration, USAR-SIFT)。该算法一方面采用影像局部窗口比值梯度替代差分梯度的方法,克服了SAR影像固有的强乘性噪声干扰,使用尺度空间特征描述的方法削弱斜距成像引起的局部影像变形的影响,另一方面通过特征点尺度空间比例均匀布设策略和Voronoi图局部子窗口特征点优选方法,解决了特征点的分布密度和覆盖率的问题。2)在单景SAR影像内部亮度补偿方面,本文从影像全局着眼,改进了基于Mask原理的SAR影像亮度补偿方法,从SAR影像的成像模型出发,提出了一种新的SAR影像亮度补偿方法,称为距离向微分补偿法,解决了SAR影像成像过程中出现的单景影像内部亮度不平衡的问题；3)在全极化SAR伪彩色影像色差补偿方面,本文提出了一种顾及局部的全局色差自动补偿算法,该算法从测区全局的角度出发,结合测区所有影像的色调、亮度、对比度等统计信息,构建综合利用Wallis线性变换法和直方图映射法的全测区自适应宏观色差补偿模型。该模型不需要人为指定参考影像,利用影像之间的拓扑关系,使用基于影像融合思想的多元线性回归模型进行影像色调与反差的过渡与调整,从而实现影像的色差平衡的自动化处理,在很大程度上提高了色差补偿的灵活性与通用性。4)在SAR影像镶嵌方面,本文改进了道格拉斯库克法正射影像轮廓线简化方法,结合基于普通Voronoi图和顾及重迭的面Voronoi图拼接线网络构建算法的优势,提出了一种自适应影像镶嵌算法。新算法克服了两经典算法各自的不足,巧妙地将其无缝的集成在一起,用于快速生成接缝线网络,使用带有空间索引的扫描线填充算法实现影像快速装填与镶嵌操作,有效地解决了镶嵌结果影像中出现“洞”和“裂缝”的问题。
吴莹莹[3]2010年在《基于TM遥感影像的绿洲空间分布提取研究》文中研究表明绿洲是干旱地区独有的一种地貌景观,也是干旱区人类生产和生活的主要空间。近年来,随着社会、经济发展,绿洲的生态环境恶化,荒漠化严重,绿洲面积和空间分布不断变化。为了准确获得绿洲时空变化的过程,必须发展一种快速、定量、精确的绿洲提取方法,本文试图对黑河流域的绿洲空间分布信息提取予以研究。首先对尚未统一的“绿洲”概念做综合阐述,结合影像的特征,提出狭义的“绿洲”概念和分类。然后通过NDVI阈值分割和MIR/G指数法提取植被和水体信息,再经碎斑处理得到绿洲空间分布。最后,通过格网结点确定检验样本点,采用高分辨率影像和实地考察等手段检验方法的精度。本文的主要结论有：1.通过对绿洲概念研究的回顾和总结,发现绿洲虽然主要由植被、水体和居民点叁种地类构成,但不是此叁种地类的简单迭加。植被是否归属于绿洲主要通过植被覆盖度判定,而水体和居民点是否归属于绿洲取决于其分布位置：完全位于荒漠之中的水体和居民点,只能归为荒漠。特别地,掠夺性的工矿开采城市,本文认为不属于绿洲,因为其很难体现出“以植被为主体并具有明显高于环境的第一生产力”这一重要特点。2.在影像时相的确定问题上,采用了SPOT-NDVI6月-9月的数据作为参考,对中游农业产区的植被物候特点进行了分析。结果表明,6月-9月植被生长最茂盛,是获取年内NDVI的适宜时间。通过NDVI值趋势分析,得到不同景影像最适宜用作绿洲提取的时相。把物候特点作为一个因素参与到影像时相选取问题中,有利于反映出当年完整的绿洲空间分布。在野外实地考察和查找资料时,应注意搜集农业产区的物候信息。3.本文信息提取过程分解为植被信息、水体信息和居民点信息提取叁个环节。植被信息的提取建立在对研究区NDVI值的阈值分割基础上,在植被信息基础上提取提取绿洲内部的居民点斑块并合并到植被信息内,水体信息提取采用MIR/G指数,最后将水体信息和修改后的植被信息组合,得到绿洲的空间分布范围,结果表明这种绿洲信息提取方法的精度达到92.77%。
参考文献：
[1]. SAR图像自动镶嵌系统[D]. 金素明. 中国林业科学研究院. 2001
[2]. SAR影像自动配准与镶嵌方法研究[D]. 王邦松. 武汉大学. 2015
[3]. 基于TM遥感影像的绿洲空间分布提取研究[D]. 吴莹莹. 兰州大学. 2010
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