1 中国科学院 空天信息创新研究院，数字地球重点实验室，北京00094
2 可持续发展大数据国际研究中心，北京100094
3 中国科学院 空天信息创新研究院，北京100094
4 中国科学院大学，北京10009
5 陆军勤务学院，重庆401311
青藏高原地表反射率在自然资源监测、生态环境保护和地球科学研究等方面有着重要应用。MOD09A1反射率数据由于云等因素的影响产生了大量异常像元，使得数据存在信息损失不完整的问题。考虑到邻近时序遥感影像具有高相关性，同类地物光谱具备高相似性，本文针对青藏高原地区提出了一种基于残缺多时相数据与地表覆盖分类信息的地表反射率深度学习重建方法。首先，以多时相MOD09A1反射率数据和MCD12Q1地表覆盖分类数据为基础，通过异常像元去除、有效图层提取、投影转换与拼接，得到目标区域基础反射率图像及辅助数据；其次，根据残差网络基本原理，构建了基于多时相数据与地表覆盖分类信息融合的深度学习网络模型；然后，利用MOD09A1数据完整区域裁剪的云掩膜样本、基于地表覆盖分类和K-means聚类算法生成的增广样本对模型进行训练；最后，将训练好的模型用于缺失数据区域地表反射率重建。通过两组对比试验表明，本文方法降低了对多时相辅助影像数据量和完整性的要求，在多时相数据残缺情况下，结合地表覆盖分类信息可实现对青藏高原大范围地表反射率的修复与重建。
地表反射率 青藏高原 深度学习 MODIS数据 缺失数据重建 surface reflectance Tibetan Plateau deep learning MODIS data reconstruction of missing data
1 咸阳师范学院物理与电子工程学院，陕西 咸阳 712000
2 西北工业大学自动化学院，陕西 西安 710072
3 西安建筑科技大学机电工程学院，陕西 西安 710055
为解决激光雷达目标点云配准技术中精确配准步骤中所存在的匹配速度慢和匹配误差大的问题，提出了一种基于邻域曲率改进的迭代最近点（ICP）精准化匹配算法。初始配准采用传统的主成分贴合法，给精确配准找到一个较好的初始位置，精配准采用基于领域曲率改进的ICP算法。以斯坦福兔子和场景点云作为实验研究对象，配准结果和数值分析共同表明，基于邻域曲率改进的ICP算法在点云配准中的可行性，且与其他算法相比，所提算法的配准速度更快、匹配精度更高，为三维数据重建和目标识别技术提供一种更高效的新方法。
遥感 激光雷达 邻域曲率 精确配准 迭代最近点算法 点云数据重建 激光与光电子学进展
2023, 60(2): 0228008
1 韶关学院信息科学与工程学院，广东 韶关 512005
2 西北工业大学电子信息学院，陕西 西安 710129
高分辨率的应用需求使得传统的高光谱遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题，压缩感知理论为传统高光谱遥感所面临的瓶颈问题提供了解决可能。针对高光谱压缩感知成像，提出了一种摆扫型高光谱压缩成像系统，该系统采用光栅、柱面透镜、二维编码孔径和线性传感阵列等光电器件，一次曝光中可获取空间像素点的光谱维向量对应的多个压缩采样值。在压缩感知数据重建过程中，为了充分利用高光谱图像的空间相关先验信息，提出了一种空间预测迭代重建算法。实验结果表明，与标准压缩感知重建算法对比，该算法在压缩感知采样率超过0.2时重建图像信噪比可提高10 dB 以上。所设计的系统简单易实现，可应用于星载、机载等遥感平台的高光谱压缩成像。
高光谱遥感 压缩成像 摆扫型 数据重建 hyperspectral remote-sensing compressive imaging whiskbroom data reconstruction
南京理工大学 机械工程学院, 江苏 南京 210094
针对体数据各坐标轴分辨率不一致, 导致医学及工业三维图像重建时出现边界台阶状结构、细节断裂或缺失等问题, 提出了基于多分辨率修正曲率配准的层间插值方法。该方法采用反投影重建形式增强图像细节, 解决配准图像清晰度和对比度弱的问题; 利用三次卷积插值构造切片的低分辨率图像以保留图像细微结构, 提高配准精度。采取从低分辨率粗配准到高分辨率精细配准的策略减少计算时间, 提高计算效率。利用切片图像对应像素间存在对称形变结构的特征, 建立了修正曲率模型估计形变场, 解决了配准时单向形变不一致的问题。最后, 通过离散余弦变换(DCT)的数值解析方案对构建的形变场估计函数进行优化, 利用最终形变场数据对切片进行线性插值, 计算出层间图像。实验结果表明, 提出的算法能够消除现有方法插值图像的边缘模糊现象。与线性插值算法相比, 提出方法的均方差(MSD)减小了40%, 高于对称曲率模型, 且耗时仅为该模型的20%左右, 满足应用要求。
图像重建 体数据重建 层间插值 曲率配准 图像配准 image reconstruction volume data reconstruction slice interpolation curvature-based registration image registration
陈宇恒 1,2,3,*季轶群 1,2,3周建康 1,2,3陈新华 1,2,3沈为民 1,2,3
1 苏州大学物理与光电·能源学部, 江苏 苏州 215006
2 苏州大学江苏省先进光学制造技术重点实验室, 江苏 苏州 215006
3 苏州大学教育部现代光学技术重点实验室, 江苏 苏州 215006
光学压缩光谱成像方法通过拍摄所得的压缩图像重建景物的三维数据立方体，具有降低数据采集量、能对景物实施凝视拍摄以及提高成像信噪比等优点。受压缩成像方法的限制，由单帧压缩图像重建数据的保真度有限，限制了压缩光谱成像的图像质量和应用发展。基于压缩感知理论，拓展空间编码光学压缩光谱成像物理模型，在变编码空间光调制作用下实施多帧拍摄，经由多帧压缩图像采用最优化算法高保真的重建数据立方体。以AVIRIS成像数据构建模拟场景，开展多帧拍摄空间编码光学压缩光谱成像仿真，采用全波段图像均方根误差定量评价重建数据保真度。实验结果表明，多帧拍摄成像重建数据的保真度提高，图像清晰度提升，光谱曲线的偏差减小。
成像系统 压缩感知 空间编码 数据重建 多帧拍摄 图像质量 中国激光
2014, 41(s1): s109001
天津大学 精密仪器与光电子工程学院 光电信息技术教育部重点实验室，天津 300072
为了在材料表面激光3维改性系统中有效地消除系统误差并提高系统精度，根据材料表面改性图形为填充图样的原理，采用3维扫描线重建算法对空间封闭曲线进行了激光半径补偿。经过交点计算及闭合检查，对空间3维数据进行重建，基于VC++平台实现了半径补偿算法，完成重建图形显示并控制系统完成材料表面激光3维改性实验。经理论分析及实验验证，重建后的3维图形补偿了0.07mm光斑直径距离，取得了与标准值更加接近的实验数据。结果表明，此种算法具有一般性，可有效消除系统误差并提高系统精度。
激光技术 激光半径补偿 3维扫描线 数据重建 laser technique laser spot radius compensation 3-D scanning lines data reconstruction
