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国土资源遥感  2006, Vol. 18 Issue (2): 4-7    DOI: 10.6046/gtzyyg.2006.02.02
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基于时空统计的CCD瑕疵检测校正新方法
曾琪明1, 贾建瑛2
1.北京大学遥感与地理信息系统研究所,北京100871; 2.北京市空间信息集成与3S工程应用重点实验室,北京100871
A NOVEL METHOD FOR DETECTING AND CORRECTING CCD IMAGE
MALFUNCTION PIXELS BASED ON SPATIAL AND TEMPORAL STATISTICS
ZENG Qi-ming 1,  JIA Jian-ying 2
1.Institute of Remote Sensing & GIS, Peking University, Beijing 100871, China; 2.Beijing Municipal Key Lab for Spatial Information Science and Engineering Application, Beijing 100871, China
全文: PDF(847 KB)   HTML  
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摘要 

从分析CCD像元的光电响应特征入手,分析了不同瑕疵点的响应特征,并对CCD瑕疵进行分类。通过对大量不同场景下的影像进

行时空统计分析,提出了根据图像统计异常信息识别瑕疵点的新算法。根据识别的结果标记瑕疵点的位置和类型,根据瑕疵类型对CCD

影像进行校正处理。实验结果表明,该算法能够在没有实验室标定的情况下有效地对CCD瑕疵进行自动检测和校正。

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Abstract

 Due to inevitable manufacture defects, there exist a lot of malfunction pixels in the CCD image. The traditional detecting method must require a series of sample images for standard objects taken under a specific condition. Starting with an analysis of electro-optical response characteristics of the CCD pixel, this paper classifies the detected malfunction pixels and makes a statistical analysis on a series of images taken in different scenes. On such a basis, the defective pixels are detected and corrected. A study of a series of aerial CCD images has proved the efficiency of this new method.

     出版日期: 2009-09-10
: 

 

 
  TP 75

 
引用本文:   
曾琪明, 贾建瑛. 基于时空统计的CCD瑕疵检测校正新方法[J]. 国土资源遥感, 2006, 18(2): 4-7.
ZENG Qi-Ming, JIA Jian-Ying. A NOVEL METHOD FOR DETECTING AND CORRECTING CCD IMAGE
MALFUNCTION PIXELS BASED ON SPATIAL AND TEMPORAL STATISTICS. REMOTE SENSING FOR LAND & RESOURCES, 2006, 18(2): 4-7.
链接本文:  
https://www.gtzyyg.com/CN/10.6046/gtzyyg.2006.02.02      或      https://www.gtzyyg.com/CN/Y2006/V18/I2/4
[1] 杨立娟, 武胜利, 张钟军. 利用主被动微波遥感结合反演土壤水分的理论模型分析[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 53-58.
[2] 林婷, 刘湘南, 谭正. 基于ICA和高光谱指数的水稻Zn污染监测模型[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 59-64.
[3] 杨树文, 李名勇, 刘涛, 孙建国, 段焕娥. 一种利用TM图像自动提取洪积扇的方法[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 65-69.
[4] 刁海, 张达, 狄永军, 王振, 王浩然, 熊光强. 基于主成分分析和分形模型的ASTER蚀变异常信息提取[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 75-80.
[5] 黄妙芬, 毛志华, 邢旭峰, 孙中平, 赵祖龙, 黄薇. HJ-1B/IRS水温反演模型及监测示范[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 81-86.
[6] 赵越, 周萍. 改进的K-means算法在遥感图像分类中的应用[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 87-90.
[7] 李智峰, 朱谷昌, 张建国, 刘欢, 胡杏花. 基于SPOT数据的铁化蚀变信息提取及找矿应用研究——以陇南金矿区为例[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 91-97.
[8] 孟丹, 张志, 冯稳.   基于GeoEye-1和DEM的富家坞铜矿区固体废弃物危险性分析[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(2): 130-134.
[9] 吕凤华, 舒宁, 陶建斌, 付晶. 基于可变步长的光谱响应曲线分形维[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 37-41.
[10] 高建阳. Hyperion高光谱数据在福建钟腾铜钼矿区的应用研究[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 87-90.
[11] 邓吉秋, 谢杨, 张宝一, 毛先成. ETM+图像锰矿化蚀变信息提取与找矿预测[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 102-105.
[12] 邓睿, 黄敬峰. [J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 106-109.
[13] 马龙.
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[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 115-117.
[14] 冯永玖, 韩震. 基于遥感和GIS的海岸带水域生态景观格局演变研究——以杭州湾北岸上海市段为例[J]. 国土资源遥感, 2011, 23(1): 123-127.
[15] 张过, 潘红播, 江万寿, 秦绪文. 基于RPC模型的线阵卫星影像核线排列及其几何关系重建[J]. 国土资源遥感, 2010, 22(4): 1-5.
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