基于精化成像模型的高光谱卫星三维融合图像生成方法
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
- 项目参与者:王越; 钟陈; 王显珉; 杨锋; 谢笑阳; 邱伟星; 肖慧慧; 赵泽星; 陈杰;
- 关键词:
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
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