遥感图像处理关键技术PDF电子书下载

第1章 卫星遥感图像处理相关理论及方法概述 1

1.1 研究背景 1

1.1.1 研究意义 1

1.1.2 国内外气象卫星及其特点 3

1.2 卫星遥感图像处理相关技术 7

1.2.1 卫星遥感图像文件格式 7

1.2.2 红外遥感图像介绍 7

1.2.3 Trie树数据结构 9

1.3 卫星遥感图像处理技术的国内外研究进展 10

1.3.1 卫星遥感图像边缘检测与提取研究进展 10

1.3.2 卫星遥感图像校正技术研究进展 13

1.3.3 卫星遥感图像配准技术研究进展 15

1.3.4 卫星遥感图像融合技术研究进展 18

参考文献 19

第2章 卫星遥感图像边缘检测与提取 27

2.1 基于Level Sets静止卫星遥感图像海岸线检测算法设计 27

2.1.1 基于边界能量的水平集方法 27

2.1.2 基于区域能量的水平集方法 28

2.1.3 基于先验知识的水平集方法 31

2.1.4 基于先验知识的可扩展区域能量模型 32

2.2 静止气象卫星遥感图像海岸线检测 37

2.2.1 海岸线检测目标 37

2.2.2 海岸线检测流程 37

2.2.3 红外卫星数据导入导出 38

2.2.4 地标模板生成 40

2.2.5 边缘检测系统 40

2.3 海陆边缘检测 47

2.3.1 传统的边缘检测算法在遥感图像的应用现状 47

2.3.2 基于动态阈值和水平集的海陆边缘检测 48

2.4 基于改进LOG和Canny算子的遥感图像边缘检测 51

2.4.1 LOG算子 51

2.4.2 Canny算子 52

2.4.3 LOG和Canny算子抗噪性能对比 53

2.4.4 改进的LOG算法 54

2.4.5 改进的Canny算法 55

参考文献 60

第3章 遥感图像地标匹配关键技术 62

3.1 海陆边界模板生成 62

3.1.1 海陆边界模板的定义 62

3.1.2 海陆边界模板生成的基本步骤 63

3.1.3 实验结果分析 70

3.2 地面控制点与地标生成 71

3.2.1 Voronoi图理论 72

3.2.2 角点检测算法 73

3.2.3 地面控制点与地标生成算法 75

3.3 针对地标匹配的云检测 80

3.3.1 云检测的理论基础 81

3.3.2 基于直方图特点的动态阈值云检测 81

3.3.3 针对地标匹配的云检测 83

参考文献 86

第4章 红外图像自动匹配与校正 88

4.1 图像匹配 88

4.1.1 图像匹配介绍 88

4.1.2 图像匹配算法研究 89

4.2 图像校正 93

4.2.1 图像校正介绍 93

4.2.2 图像校正算法研究 94

4.3 卫星遥感红外图像自动匹配与校正 96

4.3.1 卫星遥感数据处理 96

4.3.2 海陆分界模板处理 97

4.3.3 卫星遥感图像地标匹配 99

4.3.4 卫星红外遥感图像校正 102

4.3.5 卫星红外图像批量匹配与校正 103

4.4 卫星红外图像自动匹配与校正系统分析与评价 105

4.4.1 海陆分界模板分析与评价 105

4.4.2 图像匹配效果分析与评价 106

4.4.3 图像校正效果分析与评价 107

参考文献 108

第5章 卫星遥感图像配准与融合 110

5.1 基于FMT的遥感图像配准方法 110

5.1.1 图像配准概述 110

5.1.2 基于FMT的配准方法原理 117

5.1.3 改进的基于FMT的配准方法 119

5.1.4 基于边缘的FMT配准方法 122

5.2 基于特征点的遥感图像配准方法 125

5.2.1 基于SIFT的配准方法 125

5.2.2 SURF配准算法 129

5.2.3 Harris配准算法 131

5.2.4 改进的基于SIFT的配准算法 133

5.2.5 基于全局几何约束的筛选法则 136

5.2.6 其他配准方法 143

5.3 基于伪颜色矢量和小波分解的遥感图像融合方法 147

5.3.1 遥感图像融合概述 147

5.3.2 多通道遥感图像融合处理技术 149

5.3.3 基于小波分解的图像融合方法 153

参考文献 163