GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复

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GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复

陈仁喜, 李鑫慧

文章导航 > 武汉大学学报 ● 信息科学版 > 2008 > 33(5): 461-464

陈仁喜, 李鑫慧. GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 461-464.

引用本文:

陈仁喜, 李鑫慧. GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 461-464.

CHEN Renxi, LI Xinhui. Restoring Lost Information on Remote Sensing Images Based on Accessorial GIS Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(5): 461-464.

Citation:

CHEN Renxi, LI Xinhui. Restoring Lost Information on Remote Sensing Images Based on Accessorial GIS Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(5): 461-464.

GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复

陈仁喜¹,
李鑫慧²

¹河海大学土木工程学院,南京市西康路1号210098;²南京信息工程大学遥感学院,南京市浦口区盘城新街114号210044

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40701103)

作者简介:
陈仁喜,博士,讲师。主要研究方向为GIS、遥感图像处理。

中图分类号: P237.3;P208

Restoring Lost Information on Remote Sensing Images Based on Accessorial GIS Data

CHEN Renxi¹,
LI Xinhui²

¹College of Civil Engineering,Hehai University,1 Xikang Road,Nanjing 210098,China;² School of Remote Sensing,Nanjing University of Information Science & Technology,Pukou District,114 Pancheng Street,Nanjing 210044,China

Funds: 国家自然科学基金资助项目(40701103)

摘要: 针对遥感影像上的“缺失”区域现象,阐明了数字图像修复技术的原理和方法,分析了遥感影像缺失区域恢复的特点和难点,并提出了基于GIS辅助信息的缺失数据恢复思想,提高了图像修复的质量。
- 遥感 /
- 数据缺失 /
- 图像修复 /
- 数据融合
Abstract: The theory and method of digital image inpainting technique is introduced.After analyzing the particularities and difficulties for restoring lost information on remote sensing images,a novel method based on accessorial GIS data is proposed.The method enhances automatization level of the algorithm,and improves the quality of the restoring.
- remote sensing /
- data missing /
- inpainting /
- data fusion

[1]	王利, 许豪, 舒宝, 义琛, 田云青. 利用互信息和IPSO-LSTM进行滑坡监测多源数据融合 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2021, 46(10): 1478-1488. doi: 10.13203/j.whugis20210131
[2]	李清泉, 王欢, 邹勤. 一种基于稀疏表示模型的壁画修复算法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(12): 1847-1853. doi: 10.13203/j.whugis20180217
[3]	朱庆, 李世明, 胡翰, 钟若飞, 吴波, 谢林甫. 面向三维城市建模的多点云数据融合方法综述 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(12): 1962-1971. doi: 10.13203/j.whugis20180109
[4]	张兵. 遥感大数据时代与智能信息提取 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2018, 43(12): 1861-1871. doi: 10.13203/j.whugis20180172
[5]	周跃寅, 潘国荣, 吴廷, 汪大超. 数据融合模型选取对工业测量整体平差结果的影响分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(12): 1840-1846. doi: 10.13203/j.whugis20150450
[6]	张景雄, 刘凤珠, 梅莹莹, 唐韵玮. 空间数据融合的研究进展:从经典方法到扩展方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(11): 1616-1628. doi: 10.13203/j.whugis20150213
[7]	彭晓琳, 沈焕锋, 曾超, 张良培, 何宗宜. 一种Aura卫星遥感臭氧产品的修复方法 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2017, 42(6): 789-796. doi: 10.13203/j.whugis20150390
[8]	张宇, 何楚, 石博, 徐新. 逐层特征选择的多层部件模型用于遥感图像飞机目标检测 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(12): 1406-1411.
[9]	杨元喜, 曾安敏, 景一帆. 函数模型和随机模型双约束的GNSS数据融合及其性质 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2014, 39(2): 127-131. doi: 10.13203/j.whugis20130378
[10]	徐涵秋, 张铁军, 李春华. ASTER与Landsat ETM~+热红外传感器数据的比较研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2011, 36(8): 936-940.
[11]	陈仁喜, 李鑫慧, 李盛阳. 基于MRF的各向异性图像修复模型 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2010, 35(10): 1231-1235.
[12]	李连营, 许小兰, 吴中恒, 周祖浩. 多源导航电子地图数据融合更新方法研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(4): 409-412.
[13]	杨元喜, 曾安敏. 大地测量数据融合模式及其分析 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(8): 771-774.
[14]	郭东美, 李军, 熊熊, 刁法启. 地壳运动速度场的数据融合研究 . 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(2): 212-215.
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GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复

陈仁喜¹,
李鑫慧²

¹河海大学土木工程学院,南京市西康路1号210098;²南京信息工程大学遥感学院,南京市浦口区盘城新街114号210044

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(40701103)

作者简介:
陈仁喜,博士,讲师。主要研究方向为GIS、遥感图像处理。

收稿日期: 2008-03-16
修回日期: 2008-03-16
刊出日期: 2008-05-05

中图分类号: P237.3;P208

关键词:

摘要: 针对遥感影像上的“缺失”区域现象,阐明了数字图像修复技术的原理和方法,分析了遥感影像缺失区域恢复的特点和难点,并提出了基于GIS辅助信息的缺失数据恢复思想,提高了图像修复的质量。

English Abstract

陈仁喜, 李鑫慧. GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 461-464.

引用本文:

陈仁喜, 李鑫慧. GIS辅助数据下的影像缺失信息恢复[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2008, 33(5): 461-464.

CHEN Renxi, LI Xinhui. Restoring Lost Information on Remote Sensing Images Based on Accessorial GIS Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(5): 461-464.

Citation:

CHEN Renxi, LI Xinhui. Restoring Lost Information on Remote Sensing Images Based on Accessorial GIS Data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(5): 461-464.

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