基于精化成像模型的高光谱卫星三维融合图像生成方法

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61672076
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    63.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0210.计算机图像视频处理与多媒体技术
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2016
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2017-01-01 至2020-12-31

项目摘要

In recent years, the optical satellite 3D fusion image generation becomes a new research frontier with the rapid development of hyperspectral imaging and stereo imaging technology. The main problems of optical satellite 3D fusion image generation are as follows: Due to the great resolution difference between panchromatic and hyperspectral imagery, the object contour cannot be aligned together, so that leads to the edge blur and spectral distortion of fused images; The low accuracy of relative orientation of stereo images leads to the failure of the binocular disparity between epi-polar image pairs. As a consequence, to achieve the high-fidelity fusion of panchromatic and hyperspectral imagery, the project builds a novel fusion model based on multiplicative transformation; Moreover, the binocular parallax image generation method for stereo images based on refined imaging model is explored to pave the way for the extensively use of 3D fused image in map applications and image interpretation.
近年来,高光谱成像和立体成像技术的快速发展使光学卫星三维融合图像生成研究成为一个新前沿领域。目前,三维融合图像生成主要存在以下问题:全色与高光谱图像分辨率差异大,目标轮廓无法套合,导致融合图像出现严重的边缘模糊和光谱失真现象;光学卫星立体像对的相对定向精度较低导致核线图像不能形成双目视差。为此本项目建立基于乘性变换的新融合模型,实现全色与高光谱图像的高保真融合;同时,研究基于精化成像模型的立体像对双目视差图像生成方法,为三维融合影像在地图应用和影像判读中应用奠定技术基础。

结项摘要

当前光学卫星大多数采用全色与多光谱/高光谱传感器同时相成像方式,而图谱合一的融合图像是卫星应用的基础,是战术目标识别的支撑技术。目前其他遥感图像融合技术存在光谱和细节失真问题,多年来未得到解决,严重影响了遥感图像的准确分析与应用。实际应用需要高保真融合全色、多光谱/高光谱图像,才能实现卫星应用由“黑白”时代进入“彩色”时代。本项目揭示了加性变换模型产生失真的机理缺限,发现了空间细节锐化因子及其求解方法,构造了乘性变换融合模型,提出了基于精化成像模型的立体像对双目视差图像生成方法,并证明其能达到高保真融合效果,实现了机理突破。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(2)
会议论文数量(0)
专利数量(6)
Accurate hyperspectral and infrared satellite image registration method using structured topological constraints
利用结构化拓扑约束的精确高光谱和红外卫星图像配准方法
  • DOI:
    10.1016/j.infrared.2019.103122
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    Infrared Physics & Technology
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Jin Zheng;QiZhi Xu;Bo Zhai;Yue Wang
  • 通讯作者:
    Yue Wang
Hyperspectral Image Classification Based on Multiscale Spectral–Spatial Deformable Network
基于多尺度光谱空间变形网络的高光谱图像分类
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2020.3024006
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
    IEEE GEOSCIENCE AND REMOTE SENSING LETTERS
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Jinyan Nie;Qizhi Xu;Junjun Pan;Mengyao Guo
  • 通讯作者:
    Mengyao Guo
Ship Detection From Thermal Remote Sensing Imagery Through Region-Based Deep Forest
通过基于区域的深层森林利用热遥感图像进行船舶检测
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2018.2793960
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Yang Feng;Xu Qizhi;Li Bo;Ji Yan
  • 通讯作者:
    Ji Yan
Hyperspectral and panchromatic image fusion through an improved ratio enhancement
通过改进的比率增强进行高光谱和全色图像融合
  • DOI:
    10.1117/1.jrs.11.015017
  • 发表时间:
    2017-03
  • 期刊:
    JOURNAL OF APPLIED REMOTE SENSING
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Xu Qizhi;Qiu Weixing;Li Bo;Gao Feng
  • 通讯作者:
    Gao Feng
The On-Orbit Noncloud-Covered Water Region Extraction for Ship Detection Based on Relative Spectral Reflectance
基于相对光谱反射率的在轨无云水域船舶检测提取
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2018.2810268
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Zheng Jin;Xu Qizhi;Chen Jie;Zhang Cunguang
  • 通讯作者:
    Zhang Cunguang

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其他文献

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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