为了进一步提高C-V模型的分割速度、降低初始轮廓曲线位置对分割结果的耦合性, 提高多光谱成像仪图像分割效率, 本文提出一种改进的C-V模型。该模型通过将每次迭代得到的距离函数的最大值引入C-V模型的Dirac函数, 对该函数进行自适应参数修正, 以拓宽活动轮廓线的有效作用范围, 进而大大降低分割算法的迭代次数。实验结果表明, 与经典的C-V模型相比, 改进的C-V模型在其终止条件下得到了较理想的分割效果, 降低了初始曲线位置对最终分割结果的影响, 且新模型的收敛速度在原有的基础上至少提高了7倍。改进的C-V模型在实时性及全局性方面都得到了明显改进, 进一步提高了该算法在多光谱成像仪的图像分割方面的鲁棒性。

基于投影微分算法提出了一种应用于多光谱成像仪的自动对焦方法, 该方法结合图像处理单元和多个波段的探测器调焦辅助机构来同时实现多个波段的独立自动对焦。首先, 根据观测需要对自动对焦窗口进行手动选取, 或结合投影微分与目标边缘的对应关系进行对焦窗口的自动选择; 然后, 将参与自动对焦计算的图像的对焦窗口内的数据做x与y方向投影, 对这两个方向投影数组的微分1范数均值求均方根, 并将其作为该帧图像的清晰度评价值; 最后, 结合经典的爬山搜索算法, 完成系统的自动对焦过程。实验结果显示, 同等条件下投影微分算法与经典的Brenner、能量梯度及Roberts梯度和算法具有同样好的评价效果, 能够准确地实现系统的自动对焦, 而其算法时间分别仅为这3种算法的0.67、0.33和0.33倍。这些结果表明, 投影微分算法具有良好的单峰性与无偏性、较高的灵敏度及很好的实时性, 能够满足系统的高精度自动对焦要求。

结合多光谱成像仪的成像特点, 提出了一种基于对数功率谱的离焦深度自动对焦方法。以CCD相机为图像传感器, 通过主控计算机进行调焦控制与图像处理来实现多光谱成像仪的快速自动对焦。首先, 将相机探测器依次处于3个等距位置各采集一幅图像, 结合三点判位法判断第二幅图片与准确对焦位置的位置关系。然后, 以第二幅图片为参考图片, 通过对其对数功率谱的相关计算得到准确的对焦位置。最后, 将探测器移动到该计算位置, 完成自动对焦过程。实验结果表明, 系统对焦位置标准差为±0.159 9 mm, 最大偏差值控制在0.4 mm以内, 能够较好地满足系统的实时自动对焦要求。该调焦算法只需3幅图片即可完成自动对焦过程, 具有调焦迅速, 准确度高等特点。

提出一种利用多光谱图像纹理特征进行茶叶分类的新方法。 图像由MS3100-3CCD光谱成像仪获得, 光谱成像仪提供近红外（NIR）、 红色（R）和绿色（G）的３个波段的图像。 首先对原图像的NIR波段图像提取均方值, 然后应用离散余弦变换算法, 构造出８个带通和高通滤波器对NIR通道的图像进行滤波并提取均方差值, 最后应用支持向量机技术, 分别对原图像的NIR提取的均方差值和用8个滤波器滤过的图像提取的均方差值进行建模。 茶叶样本总共为240个, 训练和预测各为120个, 每种训练样本和预测样本各为20个。 结果表明经过8个滤波器处理图像的识别率为100%, 而没有经过滤波处理的纹理图像识别率只有73.33%, 说明离散余弦变换算法设计的滤波器是一种非常有效的纹理识别技术, 此实验同时也为茶叶的分类提供一种快速和无损的新方法。

提出了一种利用多光谱图像纹理特征进行大米分类的新方法。图像由MS3100-3CCD光谱成像仪获得,光谱成像仪提供3个波段的图像,由近红外(NIR)、红色(R)和绿色(G)组成,因此它能够获取普通数码照相机所不能获取的信息。对3CCD近红外波段图像进行二层小波包分解,得到16个子频带,因为纹理图像的特征信息主要集中在中频,因此提取8个中频频带(带通频带)的熵值,并且作为支持向量机的特征值输入。最后应用支持向量机技术分别对有和没有经过小波包分解的NIR波段纹理图像的熵值进行建模,建模样本和预测模型各为80个,每种各为20个。对四种大米进行处理,结果表明,经过小波包分解的纹理图像的识别率达到了100%,而没有经过小波包分解的纹理图像的识别率只有93.75%,说明结合小波包和支持向量机进行多光谱图像的纹理识别是种非常有效的技术,同时也为大米的分类提供一种快速和无损的新方法。

多光谱成像仪是一种有效的对地观测工具,航空机载多光谱成像仪在遥感领域得到广泛的应用.介绍一种新的小型多光谱成像仪的设计,以小型化、轻量化研究为特点,使其与小型无人飞机精密结合,成为一种灵活机动的海洋监测工具,将在海洋污染、赤潮发现、原油泄漏等重大事件监测上发挥作用.