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基于仿射变换模型的图像跟踪系统的实现翟春艳;陈文博【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2012(020)015【摘要】文中设计研制了一种新型的基于仿射变换模型的实时图像跟踪系统。
本跟踪系统已经通过实践检验，能够稳定的、准确的、快速的跟踪目标。
并且系统有很大的升级潜力，除了能够满足仿射变换跟踪的要求之外，还能适用于其他的一些算法，构成鲁棒性更强的图像跟踪系统。
实践证明该跟踪系统性能优于经典的相关跟踪系统。
%A new real-time image tracking system based on affine transform is developed. Experiments have proved that the tracker is fast, precise and reliable. And this system has very great upgrading potentiality. It not only meets the requests of affine transform tracking, is also suitable for some other algorithms, and can form the more robust image tracking system. Through many experiments, it is shown that the performance of object tracker based on affine transforms algorithm better than that based on classic correlation algorithm.【总页数】4页(P55-58)【作者】翟春艳;陈文博【作者单位】中国电子科技集团公司第二十七研究所,河南郑州450047;中国电子科技集团公司第二十七研究所,河南郑州450047【正文语种】中文【中图分类】TP911.73【相关文献】1.基于TMS320DM642和模型化设计的图像跟踪实验系统 [J], 范哲意;周治国;刘志文;潘丽敏;何冰松2.基于GAS的图像跟踪系统及其实现方案 [J], 侯格贤;吴成柯3.基于FPGA的高速图像跟踪系统设计与实现 [J], 周全宇;史忠科4.基于Camera Link接口的图像跟踪系统的设计与实现 [J], 彭春萍;杜长江;程炼;贺世超5.基于图像跟踪识别技术的煤炭运量视频管理系统的硬件设计及实现 [J], 金世佳因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于 RPC 模型的 SAR 影像几何精纠正新方法刘美琳【摘要】Synthetic Aperture Radar (SAR ) images have advantages of being usefulness all-weather and all-phase. Therefore,they have been widely used in terrain mapping and change detection.Rational Polynomial Coefficient (RPC)model is a novel method being used in SAR image geo-location,which is a highly accurate general model comparing with the physical model and can be used to take place of the physical model.This paper utilizes GCPs (Ground Controlling Points)to achieve RPC model refining and puts forward a novel method of SAR geocorrection based on the refined RPC Model.The test site is in Genhe district in Inner Mongolia province in China and the test images are TerraSAR-X and Radarsat-2 images.This paper concludes that:(1)RPC Model has a highly accuracy compared with R-D model,which is all most 10e-6 pixel.(2)Based on the refined RPC model,the geo-location accuracy of TerraSAR-X image is 0.01 pixel and the one of Rasarsat-2 image is 0.1 pixel. (3)The quality of orthoimages of geocorrection can be several meters based on refined RPC model.%RPC（Rational Polynomial Coefficient）是最新提出的应用于 SAR （Synthetic Aperture Radar）影像定位的模型算法，该模型通过对严格物理模型的高精度拟合，达到替代严格物理模型的目的。
![一种基于AFFPN的新型超高清遥感图像变化检测方法[发明专利]](https://uimg.taocdn.com/70512bd1a32d7375a517805d.webp)
专利名称：一种基于AFFPN的新型超高清遥感图像变化检测方法
专利类型：发明专利
发明人：骆春波,徐加朗,罗杨,濮希同,杨洁,韦仕才,张赟疆,许燕
申请号：CN202110116284.0
申请日：20210128
公开号：CN112818818A
公开日：
20210518
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于AFFPN的新型超高清遥感图像变化检测方法。
该方法包括构建自适应多尺度多层次特征融合的感知网络AFFPN；将旧时态图像T1和新时态图像T2输入AFFPN，分别进行并行的特征提取，得到多尺度多层次的特征将两个同一层次的沿着通道维度进行堆叠后进行特征融合，得到融合特征F；将融合特征F进行二倍上采样，得到差异图D；基于差异图D，联合使用像素损失函数和感知损失函数对AFFPN进行训练；对差异图D进行Argmax操作，获得每个像素点属于的类别，生成变化图M。
本发明为了解决现有技术中只能捕获像素级局部信息、缺乏有效的特征融合策略、提取的特征信息不准确质量不高的问题，提出了AFFPN网络结构以高效的得到精细化、高质量的变化图。
申请人：电子科技大学
地址：611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号
国籍：CN
代理机构：北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙)
代理人：李林合
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高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法一、本文概述随着空间技术和遥感科学的迅猛发展，高分辨率卫星遥感已成为地球观测与资源管理的重要手段。
高分辨率卫星遥感立体影像，以其高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率的优势，为地表特征提取、环境监测、城市规划等领域提供了丰富而准确的信息源。
如何高效、精确地处理这些立体影像，以充分发挥其应用潜力，是当前遥感领域面临的重要挑战。
本文旨在探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法。
本文将回顾高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展历程，分析现有技术的优缺点。
接着，本文将重点介绍几种先进的处理模型与算法，包括基于深度学习的立体匹配算法、多源数据融合算法以及变化检测算法等。
这些算法不仅提高了影像处理的精度和效率，还拓宽了高分辨率卫星遥感的应用范围。
本文还将探讨高分辨率卫星遥感立体影像处理技术在实践中的应用案例，如城市规划、灾害监测、环境评估等，以展示这些技术的实际应用价值和潜力。
本文将对未来高分辨率卫星遥感立体影像处理技术的发展趋势进行展望，指出可能的研究方向和挑战，以期为相关领域的研究和实践提供参考。
本文将对高分辨率卫星遥感立体影像处理模型与算法进行全面而深入的探讨，旨在推动遥感科学技术的发展，为地球观测与资源管理提供更有效的技术支持。
二、高分辨率卫星遥感技术概述高分辨率卫星遥感技术是指利用卫星搭载的遥感设备获取地球表面的高清晰度图像和数据的技术。
这种技术在地理信息系统、城市规划、农业监测、环境保护、灾害评估和军事侦察等领域具有广泛的应用。
高分辨率卫星遥感技术的关键在于其搭载的传感器和数据处理算法。
传感器必须具备高空间分辨率、高光谱分辨率和高时间分辨率，以确保获取到的图像清晰、详细。
同时，数据处理算法需要能够从这些高分辨率图像中提取有用的信息，进行分类、识别和分析。
立体影像处理是高分辨率卫星遥感技术中的一个重要方面，它涉及到从不同角度获取的两幅或多幅图像中重建地面的三维模型。
一种基于仿射参数估计的图像配准方法专利名称：：一种基于仿射参数估计的图像配准方法技术领域：：本发明属于计算机图像处理领域，涉及一种图像配准方法。
背景技术：：图像配准是同一场景的两幅或多幅图像在空间上的对准。
它在医学，遥感图像分析、图像融合、图像检索、目标识别等领域得到广泛的应用。
同时它也是多传感器图像融合、遥感图像镶嵌、目标变化检测、三维重建等领域中提高精度和有效性的瓶颈，是必需的前期工作。
图像配准方法分为基于图像灰度和基于图像特征的配准。
其中，基于灰度信息的图像配准方法一般不需要对图像进行复杂的预先处理，而是利用图像本身具有灰度的一些统计信息来度量图像的相似程度，实现起来比较简单，经过几十年的发展，人们提出了许多基于灰度信息的图像配准方法，如互相关法(也称模板匹配法)、序贯相似度检测匹配法、交互信息法等。
基于特征的匹配方法首先要对待配准图像进行预处理，也就是图像分割和特征提取的过程，再利用提取得到的特征完成两幅图像特征之间的匹配，通过特征的匹配关系建立图像之间的配准映射关系。
由于图像中有很多种可以利用的特征，因而产生了多种基于特征的方法。
常用到的图像特征有特征点(包括角点、高曲率点等)直线段、边缘、轮廓、闭合区域、特征结构以及统计特征如矩不变量、重心等等。
以上两种方法虽然都有各自的优势，且都取得了不错的效果，但这两种方法也都有自己的不足之处，基于图像灰度的配准方法配准速度比较慢；基于图像特征的配准方法算法复杂，而且往往由于特征提取的不完全，导致匹配率较低，对误匹配比较敏感，随着误匹配率的增大，配准效果会有明显的下降。
这在很大程度上限制了以上两种方法在实际工程中的应用，由于现有的基于灰度和基于特征的图像配准方法对误匹配均比较敏感，因此对特征点配准准确度提出了很高的要求，然而在许多实际工程中，例如航遥感空影像配准，由于飞机飞行姿态受气流影响比较严重，导致相邻帧图像之间存在很大的畸变，在进行点配准时误匹配在所难免，利用传统方法进行图像配准就会出现较大的偏差。
遥感反演FAPAR模型及其尺度效应纠正的开题报告一、研究背景和意义随着遥感技术的发展，利用遥感方法研究植被生态效应已成为当前研究的热点。
FAPAR（Fraction of Absorbed Photosynthetically Active Radiation）是反映植被覆盖度及光能利用效率的重要指标，因此FAPAR模型的研究具有重要的理论和应用价值。
目前，已有许多FAPAR模型被提出，如背景生长模型、经验模型、物理模型等。
但这些模型在不同地区和不同时间尺度上的适用性存在差异。
尤其在全球尺度下对FAPAR进行估算时，需要对尺度效应进行纠正。
因此，本研究旨在开发针对不同尺度下遥感FAPAR反演的模型，并对其尺度效应进行纠正，为植被生态效应研究提供科学依据。
二、研究内容和方法本研究主要包括以下几个方面：1. FAPAR模型的开发本研究将开发基于遥感数据的FAPAR反演模型，考虑遥感数据与FAPAR之间的复杂关系，结合地形、气象、土壤等因素，探讨不同数据源对FAPAR估算的影响。
2. 尺度效应的纠正本研究将针对不同尺度下FAPAR反演结果的差异性进行分析，并开发基于尺度效应的纠正方法，使FAPAR模型在不同尺度下的适用性提高。
3. 模型测试与验证为验证模型的有效性和适用范围，本研究将选取中国大陆的不同地区进行模型测试，对模型的精度和稳定性进行评估。
4. 结果分析本研究将通过对模型获得的FAPAR反演结果进行统计分析和空间分布分析，研究FAPAR在不同地区和不同生态系统中的变化规律和影响因素，为植被生态效应研究提供数据支撑和理论指导。
三、研究进度计划1. 6月中旬-7月中旬：文献调研和研究方案设计2. 7月中旬-8月底：数据获取和处理3. 9月初-10月中旬：FAPAR模型开发和尺度效应分析4. 10月中旬-11月中旬：模型测试和结果分析5. 11月下旬-12月底：论文写作和答辩准备四、研究预期结果1. 开发适用于不同尺度下的遥感反演FAPAR模型，提高FAPAR估算的精度和适用性。
基于简化仿射变换模型的图像配准方法
曾德贤;赵继广;曾朝阳
【期刊名称】《装备学院学报》
【年(卷),期】2005(016)001
【摘要】在超分辨率图像重构中,将来自不同传感器、不同时间获取的多帧图像高精度快速配准是其关键技术之一.在介绍图像配准基本方法的基础上,根据仿射变换原理,提出了基于简化的仿射变换模型的图像配准方法;通过采用APS(active pixel sensor) CMOS相机作为图像传感器,建立试验原型系统,验证了此方法的正确性;进行了结果分析,明确了配准精度.试验表明:该算法简单、速度快、精度较高,能够应用于超分辨率图像重构的配准中.
【总页数】4页(P84-87)
【作者】曾德贤;赵继广;曾朝阳
【作者单位】装备指挥技术学院,研究生部,北京,101416;装备指挥技术学院,试验工程系,北京,101416;装备指挥技术学院,试验工程系,北京,101416
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.2
【相关文献】
1.基于仿射变换模型的图象特征点集配准方法研究 [J], 章权兵;罗斌;韦穗;杨尚骏
2.基于粗糙集技术的胜任力模型简化方法探析——以简化高科技企业管理人员胜任力模型为例 [J], 丁越兰;黄晶;韩蕾
3.基于分数阶微分的TV-L1光流模型的图像配准方法研究 [J], 张桂梅;孙晓旭;刘建新;储珺
4.基于U-net分割与HEIV模型的遥感图像配准方法 [J], 陈辰; 周拥军; 李元祥; 庹红娅; 周瑜; 骆建华
5.一种基于仿射变换模型的图像自动对准方法 [J], 王晓静;王铁军;许高升
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一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法专利名称：一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法技术领域：本发明涉及一种海岸带遥感影像自动配准方法，特别是涉及一种基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法。
背景技术：海岸线及海岸带土地利用制图对于航道安全、海岸带资源管理、海岸带环境保护以及海岸带的可持续发展至关重要。
随着海岸带地区开发利用强度的不断增强，遥感技术在海岸带地区的应用越来越广泛。
为了充分利用海量的不同分辨率、不同时相、不同范围的遥感影像，对遥感影像的自动配准而非人工配准十分必要。
海岸带地区处在陆地与海洋的交界处，水域面积广阔，而遥感影像上水域不能为配准提供有用信息；海岸带陆地区域多为丛林、岩石、沙滩等，所能提供的可靠的配准特征数量也很少，且配准特征差异不显著，易产生错误匹配，影响配准精度。
影像配准本身可能就是个病态过程，对于一幅影像上提取出来的而在另一幅影像上并无对应特征点的特征，在配准过程中也可能形成一个配准点对。
因此海岸带遥感影像相对于陆地区域影像配准难度更高，自动配准精度往往更差。
遥感影像配准方法很多，可以划分为基于区域的配准方法和基于特征的配准方法。
基于区域的方法受各种因素的限制，包括大气衰减、明暗效果以及多时相传感器响应差异等，使用有限。
目前使用较多的是基于特征的配准方法，其中仿射不变特征配准方法近40年来一直是研究的热点。
考虑到其在配准方面的优势，已经被广泛应用到遥感影像的自动配准中。
该方法最早由Lowe提出，后来学者先后进行了改进，形成了一系列适用于遥感影像配准的方法。
例如,吴波等在2011年第7期《Photogrammetric engineering andremote sensing》撰文 “A Triangulation-based Hierarchical Image Matching Methodfor Wide-Baseline Images”，在用SIFT算法提取放射不变特征后，结合RANSAC方法使用一种自适应的三角形约束方法进行特征的匹配从而进行层次的影像配准。
基于仿射不变特征的遥感图像立体匹配研究在计算机双目视觉领域,对遥感图像进行立体匹配一直都是一项极具挑战性的课题。
现阶段,各个国家都不断发展卫星遥感技术,随着该领域技术的不断成熟,获取任何区域的高精度遥感图像已经是十分便捷方便的事情。
立体匹配就是利用二维图像对三维世界进行重构和感知的一项技术,但由于在拍摄过程中可能出现的噪声干扰、镜头畸变和光线影响等干扰,遥感影像中所携带的复杂信息可能会发生变化,同时由于城市遥感影像中建筑物边缘模糊等限制,最终的立体匹配精度会受到影响。
由于目前在立体匹配领域存在着众多的不确定干扰因素,并不存在一种能够普适所有情况的算法在所有情况下均能得到精确结果,因此,对于遥感图像的立体匹配研究具有十分重要的开创意义。
在本文中所做的工作主要包含以下的三个方面:(1)针对遥感图像中建筑物区域边缘点信息提取不精确的问题,本文提出了使用亚像素边缘信息来实现仿射不变的匹配。
亚像素是将普遍使用的像素精度精确到了小数级范围,首先对图像进行预处理操作,然后通过图像中的边缘模型以及从边缘模型所得到的面积效应来对卫星遥感图像进行边缘区域的亚像素位置提取,将整数级像素再进行细分,提取两侧梯度发生明显变化的特征点位置,使得位置信息更加精准。
该方法对图像中的噪声干扰具有较强的鲁棒性,不受图像中地面信息的干扰,保证了特征点提取的准确性。
(2)为了将匹配结果的精确度不断提高,本文在进行匹配时利用了边缘信息并使用新的立体匹配算法进行实验。
通过Canny算法提取的整数级边缘点可以利用视差信息进行匹配,但由于Canny边缘提取和整数级信息的不准确性,导致误匹配的产生。
因此,本文将整数级点与亚像素点信息建立映射对应关系,一个整数级范围内如果存在则只有一个亚像素点信息存在,可以根据Canny边缘检测算子对亚像素匹配进行改进。
(3)为了能够对本文所提出的算法有一个宏观的认识,并表明其有效性,本文分别在模拟遥感图像和真实遥感图像上进行了算法的测试实验,通过计算建筑物绝对高程误差、使用基于超分辨率重建的亚像素匹配算法作为对比实验,能够表明本文算法在高程计算上能够达到亚像素精度,在匹配率方面要优于对比算法,并且能够获得较为准确的匹配结果。
航天返回与遥感第44卷第6期130 SPACECRAFT RECOVERY & REMOTE SENSING2023年12月基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型陈瑞林章博段熙锴孙鸣捷*（北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京100191）摘要目前对地遥感的最主要途径之一便是通过遥感相机获得目标物信息，然而遥感相机的分辨率直接影响成像质量。
结合遥感相机的推扫式成像技术，文章提出了一种基于单像素成像的超分辨增强技术模型，该模型能够简化重建过程，其设计目标是基于单像素超分辨的技术手段将航天遥感相机的图像分辨率增强4倍。
为了验证该设计思想及其重建效果，文章设置了超分辨增强仿真试验，最终仿真试验结果表明，基于单像素的超分辨模型可以将图像的信噪比提高1.1倍，且重建的图像具有明显的抑制噪声的效果，起到了良好的降噪功能，相较于其他传统图像分辨率增强方法（如双三次内插、超深超分辨神经网络）具有更高的优越性。
该方法可为地理遥感探测、土地资源探查与管理、气象观测与预测、目标毁伤情况实时评估等诸多领域的图像处理和应用提供有力支持。
关键词单像素超分辨分辨率增强推扫式成像降噪效果遥感应用中图分类号: TP751.2文献标志码: A 文章编号: 1009-8518(2023)06-0130-10 DOI: 10.3969/j.issn.1009-8518.2023.06.012Remote Sensing Image Resolution Enhancement Technology Based onSingle-Pixel ImagingCHEN Ruilin ZHANG Bo DUAN Xikai SUN Mingjie*（School of Instrument Science and Optoelectronics Engineering, Beijing University of Aeronautics and Astronautics,Beijing 100191, China）Abstract At present, one of the most important ways of earth remote sensing is to obtain target information through remote sensing cameras, but the resolution of remote sensing cameras directly affects the imaging quality. Combined with the pushbroom imaging technology of remote sensing camera, this paper proposes a super-resolution enhancement technology model based on single-pixel imaging, which can simplify the reconstruction process, and its design goal is to enhance the image resolution of aerospace remote sensing camera by 4 times based on single-pixel super-resolution technology. In order to verify the design idea and its reconstruction effect, the super-resolution enhancement simulation experiment is set up, and the final simulation results show that the single-pixel super-resolution model can improve the signal-to-noise ratio of the image by 1.1 times, and the reconstructed image has the obvious effect of suppressing noise, which plays a good noise reduction function, and has higher superiority than other收稿日期：2023-06-30基金项目：国家自然科学基金委项目（U21B2034）引用格式：陈瑞林, 章博, 段熙锴, 等. 基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型[J]. 航天返回与遥感, 2023, 44(6): 130-139.CHEN Ruilin, ZHANG Bo, DUAN Xikai, et al. Remote Sensing Image Resolution Enhancement Technology Based on Single-Pixel Imaging[J]. Spacecraft Recovery & Remote Sensing, 2023, 44(6): 130-139. (in Chinese)第6期陈瑞林等: 基于单像素成像的遥感图像分辨率增强模型 131traditional image resolution enhancement methods (such as bicubic interpolation and ultra-deep super-resolution neural network). This method can provide strong support for image processing and application in many fields, such as geographic remote sensing detection, land resources exploration and management, meteorological observation and prediction, and real-time assessment of target damage.Keywords single-pixel super-resolution; resolution enhancement; push-broom imaging; noise reduction effect; remote sensing application0 引言对地遥感成像的主要途径之一就是航天遥感相机，由于其具有覆盖范围广、成像速度快、风险低等优势，在国土资源管理、气象预报、地理测绘等领域发挥着举足轻重的作用。
