北京师范大学 信息科学与技术学院,北京 100875
遥感图像配准是图像融合、多光谱分类、环境监测和图像镶嵌等不可缺少的步骤。本文讨论了遥感图像领域中重要的和最新的配准算法, 将配准方法划分为基于区域的配准、基于图像特征的配准、基于混合模型的配准和基于物理模型的配准四类; 描述了四类配准方法中的典型算法, 并分析了它们的优势和不足, 重点概述了基于特征配准中的局部不变特征变换算法。评述了国内外遥感图像配准的发展现状; 指出了遥感图像配准技术中存在的问题, 即多源遥感图像的配准、遥感图像配准的实时性、遥感图像的非线性配准和遥感图像配准的精度评价, 最后展望了遥感图像配准技术的发展前景。
图像配准 遥感图像 特征提取 物理模型 image registration remote sensing image feature extraction physical model 光学 精密工程
2013, 21(11): 2960
1 北京师范大学 信息科学与技术学院, 北京 100875
2 交通部公路科学研究院 国家智能交通系统技术研究中心, 北京 100088
当图像中的某些区域具有比其它部分更高的重要性时, 基于感兴趣区域(ROI)的边缘检测功能就尤为重要。但是当前大部分算法均针对图像整体检测, 这在一定程度上会影响对ROI区域的检测效果。针对该问题, 提出一种基于ROI的边缘检测算法。新算法首先利用修正后的图像直方图特征选取ROI区域的分割阈值, 然后根据分割阈值从背景中分离出ROI区域, 最后选择最优边缘检测算子, 完成基于ROI的边缘检测。实验结果表明：新算法能够更好的支持对ROI区域的边缘抽取。
图像处理 边缘检测 感兴趣区 直方图修正 阈值分割 image processing edge detection region of interest histogram modification threshold partition
北京师范大学 信息科学与技术学院,北京 100875
本文提出了一种整数递推广义交叉校验算法.在对遥感图像做小波变换后,统计子带中小波系数的幅值分布,进行同值小波系数合并运算,然后通过整数优化递推加速广义交叉校验计算过程,减少相邻阈值下广义交叉校验函数的冗余计算.在对多幅遥感图像仿真实验中,当噪音标准差为10~30时,整数递推-广义交叉校验算法耗时仅为广义交叉校验算法的2%至0.5%,且保证了去噪效果一致,能有效提高图像PSNR0.66 dB至6.03 dB.此外,广义交叉校验算法耗时随噪音增大及遥感图像尺寸增长而迅速升高,整数递推-广义交叉校验算法耗时则相对平稳.
遥感图像 图像去噪 小波阈值 整数小波变换 广义交叉验证 Remote sensing image Image de-noising Wavelet threshold Integer wavelet transform Generalized cross validation GCV GCV
北京师范大学 信息科学与技术学院， 北京 100875
内插双正交整数小波变换(IWT)支持高效的图像无损压缩并且具有较低计算复杂度，但是为了保证整数输出，变换中包含了浮点数缩放因子并额外增加了三个提升步骤，降低了整数小波变换对图像的有损压缩效率。提出了一种基于优化因子的静止图像编码算法。在小波变换过程中，新算法利用一组基于2的整数次幂的分数代替浮点数缩放因子，消除变换中的浮点数乘法操作，降低变换的计算复杂度。实验结果表明，采用优化因子的图像压缩算法不仅有效降低了编码中小波变换的计算复杂度，而且获得了与采用浮点数缩放因子的内插双正交整数小波变换相近的峰值信噪比。
图像处理 有损压缩 小波变换 缩放因子
1 北京师范大学信息科学与技术学院， 北京 100875
2 交通部公路科学研究院国家智能交通系统技术研究中心， 北京 100088
基于提升框架的整数小波变换在图像编码中不仅具有低计算复杂度与低存储开销等优点，而且支持单一码流下图像从有损到无损的渐进编码与传输，在遥感图像压缩中得到广泛研究与应用。但是提升框架下的整数小波变换属于非线性变换，变换后图像系数具有较低能量集中性，降低了图像的有损压缩效率。为此提出一种新的遥感图像编码算法，通过在编码环节引入整数平方阈值与子带块分割策略，充分利用了整数小波变换的特点。实验表明，新算法不仅保留了整数小波变换的较低计算复杂度，而且提高了整数小波变换在遥感图像有损压缩中的峰值信噪比。
图像处理 遥感图像压缩 整数小波变换 提升框架 整数阈值 子带块分割
北京师范大学信息科学与技术学院， 北京 100875
感兴趣区编码能够保证遥感图像中的重要区域得到更高质量的编码并优先传输。JPEG2000标准定义的最大位移(maxshift)方式能够简单高效地支持感兴趣区编码，但是无法支持基于不同兴趣度的多感兴趣区编码。提出一种利用多子带位平面偏移的遥感图像多感兴趣区编码算法。当图像中含有多个感兴趣区域时，兴趣度低的感兴趣区系数位平面在较高频率子带中将不被偏移。实验表明，新方式不仅支持无需形状信息的感兴趣区编码，而且支持不同兴趣度下的任意形状多感兴趣区编码。此外，新算法与JPEG2000具有较好的兼容性，对今后的遥感图像编码研究具有重要价值。
遥感图像压缩 多感兴趣区编码 位平面偏移
北京师范大学,信息科学与技术学院,北京,100875
被JPEG2000推荐的Maxshift方式能够高效完成单一感兴趣区(ROI)图像编码,但无法支持不同兴趣度下的多ROI编码.本文提出一种采用分级位平面偏移框架的多ROI编码方式-CBShift.新方法将所有ROI与背景位平面按重要性不同分为重要ROI与背号位平面区(MSRB)、一般重要ROI与背景位平面区(GSRB)及不重要背景区(LSB).当图像中含有多个ROI时,通过调节每个ROI在GSRB区的位平面偏移量支持不同兴趣度下的多ROI编码.实验显示,新方式不仅具有Maxshift方式的优点,而且支持不同兴趣度下无需ROI形状信息的多ROI编码.
图像编码 小波变换 感兴趣区编码 分级位平面偏移
