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基于Android平台的地震云轮廓提取与匹配研究

苏琳琳 , 关桂霞 , 赵海盟 , 谭翔 , 徐振亮 , 吕书强 , 马蔼乃 , 晏磊

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2016.01.059

针对当前地震云研究中只能利用长期以来的经验进行目视解译,无法形成系统的研究理论和研究模型的现状,结合目前流行的Android便携式设备,提出在Android平台上对地震云图像进行轮廓提取与匹配的研究思路.采用抗噪性能较好的数学形态学算法,在此基础上得到一种改进算法以提取出感兴趣区域,进而通过构造10个新的不变矩对Hu矩匹配算法进行改进,进行轮廓匹配,识别出地震云图像.在Android平台上则利用NDK(Native Delelopment Kit)通过JNI(Java Native Interface)调用OpenCV库函数,用C++语言实现改进算法.实验结果表明:该方法能够有效地识别时间序列下的地震云,正确率高,并且在Android平台上操作简单方便,为地震云预测地震提供初步研究基础和研究依据.

关键词: 地震云 , 轮廓提取 , 轮廓匹配 , 数学形态学 , Hu矩 , Android

利用LiDAR系统对飞机残骸进行分析的新方法

刘慧丽 , 孙华波 , 赵海盟 , 罗博仁 , 钟民主 , 晏磊

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2015.03.224

飞机失事的事故率较低,但损失一般较为严重.对飞机残骸现场的有效记录,能够帮助我们了解失事场景,并进行后续分析,但国内外相关研究较少.本文利用一套LiDAR系统对事故现场进行测绘和三维尺度图像信息保存.并结合改进的ICP算法实现了更高精度的点云拼接,从而对失事前后的同一部件进行对比分析,以确定其受力和变形情况,进而帮助确定失事原因.与其他飞机失事场景记录方法相比,该系统三维重现效果更好.

关键词: 飞机残骸 , 事故 , LiDAR系统 , ICP算法 , PFH算子

车载无人机遥感图像采集与地面显示模块设计

彭彬彬 , 关桂霞 , 赵海盟 , 晏磊 , 谷静博

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2015.06.503

针对车载无人机遥感系统中实时影像数据获取的问题,设计并实现了基于嵌入式平台的图像采集模块.以ARM微处理器和嵌入式Linux操作系统为主控核心,详细介绍了系统的整体设计架构及软硬件的实现.在完成成像设备驱动移植的基础上,基于V4L2编写数据采集程序,实现视频动态显示与图像的采集存储;基于LCD触摸屏和Qt/Embedded工具设计图像数据采集控制终端,实现拍摄控制与参数设置等功能.系统软硬件联调与实验结果表明:该系统可以通过控制终端控制成像设备完成图像采集任务,并能将所采集数据实时保存至存储设备中,实现了友好的人机交互,达到了预期效果.

关键词: 无人机 , 图像采集 , 嵌入式Linux , ARM处理器 , Qt/Embedded

基于相关因素的遥感影像辐射质量度量模型研究

刘飒 , 王明志 , 吴亮 , 晏磊

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2014.03.238

目前遥感影像辐射质量评价多以目视判读为主,具有很强的主观性.针对如何客观、全面地评价遥感影像辐射质量这一问题,本文研究了一种利用质量相关因素来评价遥感影像辐射质量的度量模型.该模型提取遥感影像的四个因素指标,即亮度、清晰度、信息量和纹理特征,采用相关分析法计算各个因素指标的权值.对于清晰度指标,通过改进梯度函数,研究了新的清晰度提取方法.实验证明,对于多种不同类型的遥感影像,本模型所得的评价结果可较好地符合人眼的视觉感受.该遥感影像辐射质量度量模型能够客观、定量地分析遥感影像辐射质量,同时与主观评价具有一致性.

关键词: 遥感影像 , 辐射质量 , 相关因素 , 相关分析法 , 清晰度

基于几何矩预分类的无人机遥感图像自动配准方法

鲁云飞 , 赵红颖 , 刘大平 , 晏磊

影像科学与光化学

图像配准技术是近些年来图像处理领域发展迅速的研究方向之一.在遥感领域内,图像配准更是实现图像融合、运动检测、图像校正、图像拼接等应用的一个关键步骤.尽管国内外目前在图像配准方面提出了很多方法,但不同方法适用的图像范围不同,很多时候需要人工干预进行方法的选择.尤其对于无人机这种快速、实时获取图像的新型遥感平台,如何集合不同方法的优点以实现图像自动配准成为了关键性问题.本文在比较分析了基于SIFT和SURF特征提取图像配准方法的各自优势后,提出基于几何矩的方法对图像进行预先分类,从而决定将其分配给何种方法进行配准,实现全程自动化.实验证明,这种图像自动配准方法在拓宽了图像应用范围的同时保证了良好的配准效果.

关键词: 无人机图像 , 自动配准 , SIFT(Scale Invariant Feature Transform) , SURF(Speeded-Up Robust Features) , 几何矩