基于多分辨分析的图形图像滤波算法

本文在分析了现有的基于小波分析的滤波算法之不足的基础上，提出了一种新的基于多分辨分析的信号与噪声分离方法和相应的图形图像滤波算法，该方法在滤去噪声的同时可以较好地保持图形图像上的结构特征。     

基于Matlab的InSAR条纹图典型滤波算法研究与对比

合成孔径雷达干涉测量(InSAR)是测绘地理信息领域快速发展的一项大地测量技术,也是卫星应用领域广泛应用的一项空间对地观测技术。本文着重对InSAR中相位噪声滤波的几种典型算法进行研究与对比,为不同滤波场景下的算法选择提供一定的参考。     

增强型空间像元分解时空遥感影像融合算法

高空间、高时间分辨率的遥感影像对地表与大气环境的实时精细监测具有重要作用,但单一卫星传感器获取的遥感影像存在空间与时间分辨率相互制约的问题,时空融合技术发展成为了低成本、高效生成满足不同应用需求的高时空分辨率遥感影像的有效手段.近年来,国内外学者提出了大量的时空融合算法,但对于复杂的地物类型变化的空间细节修复仍存在挑战...     

滤波算法比较

1 介绍与商业机载激光扫描(ALS)系统的发展相比,为特定应用选择适合的(自动、半自动)数据处理方法还处于研究阶段。其中,手工分类(滤     

基于改进的坡度滤波算法的LiDAR数据滤波

以规则格网来组织数据对坡度滤波方法进行改进,通过比较格网最低点与邻域最低点的坡度得到初始地形,再通过比较格网点与邻域格网最低点的判断获得数据点的地形信息,试验结果表明,对坡度的滤波方法有很大改进,也改善了滤波效果。     

Landsat8和MODIS融合构建高时空分辨率数据识别秋粮作物

本文利用Wu等人提出的遥感数据时空融合方法 STDFA(Spatial Temporal Data Fusion Approach)以Landsat 8和MODIS为数据源构建高时间、空间分辨率的遥感影像数据。以此为基础,构建15种30 m分辨率分类数据集,然后利用支持向量机SVM(Support Vector Machine)进行秋粮作物识别,验证不同维度分类数据集进行秋粮作物识别的适用性。实验结果显示,不同分类数据集的秋粮作物分类结果均达到了较高的识别精度。综合各项精度指标分析,Red+Phenology数据组合对秋粮识别效果最好,水稻识别的制图精度和用户精度分别达到91.76%和82.49%,玉米识别的制图精度和用户精度分别达到85.80%和74.97%,水稻和玉米识别的总体精度达到86.90%。     

结合双边滤波Retinex和图像融合的图像去雾方法

针对传统的去雾方法对无人机有雾图像进行去雾时存在细节丢失严重、去雾效果差等问题,本文提出了一种结合双边滤波视网膜反应（Retinex）算法和图像融合的图像去雾方法。首先,利用双边滤波Retinex精确计算入射分量,对亮度分量进行双边滤波Retinex处理。其次,对两个色彩空间处理后的影像进行图像融合。最后,本文以两景无人机有雾图像为实验数据进行实验,结果表明,本文方法的标准差和信息熵等指数整体上升,能获得细节与色彩较好的去雾影像。     

融合高时空分辨率数据估算植被净初级生产力

植被净初级生产力NPP(Net Primary Production)遥感估算与分析,有赖于高时空分辨率的遥感数据,但目前中高分辨率的遥感数据受卫星回访周期及天气的影响,在中国南方地区难以获取连续时间序列的数据,从而影响了高精度的区域植被净初级生产力的遥感估算。为此,提出一种基于多源遥感数据时空融合技术与CASA模型估算高时空分辨率NPP的方法。首先,利用多源遥感数据,即Landsat8 OLI数据与MODIS13Q1数据,采用遥感数据时空融合方法,获得了时间序列的Landsat8 OLI融合数据;然后,基于Landsat8 OLI时空融合数据,并采用CASA模型,以长株潭城市群核心区为例,进行区域植被NPP的遥感估算。研究结果表明,基于时间序列Landsat融合数据估算的30m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,且估算值与实测值的相关系数达0.825,与实测NPP数据保持了较好的一致性。     

融合Landsat ETM+和MODIS数据估算高时空分辨率地表短波反照率

提出一种通过融合高空间低时间分辨率、低空间高时间分辨率地表短波反照率,来估算高时空分辨率地表短波反照率的方法。首先,利用Landsat ETM+数据,通过窄波段到宽波段的转换得到一景或多景空间分辨率较高的ETM+蓝天空短波反照率;然后,在MODIS短波反照率产品基础上,以天空光比例因子为权重,得到空间分辨率较低的MODIS蓝天空短波反照率;最后,利用STARFM(Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model)模型融合ETM+短波反照率的空间变化信息和MODIS短波反照率的时间变化信息,得到高时空分辨率的地表短波反照率。针对STARFM模型在异质性区域估算精度降低的问题,通过以MODIS反照率影像各像元的端元(各地类)反照率取代MODIS像元反照率来提取时空变化等信息参与STARFM模型的融合过程,达到提高异质性区域估算精度的目的。结果显示,直接利用STARFM模型估算得到的高空间分辨率地表短波反照率处在合理的精度范围内(RMSE0.02),用改进后的STARFM模型估算得到的异质性区域短波反照率和真实ETM+短波反照率间的相关系数增大。     

基于粒子滤波的INS／磁力计融合定位算法

针对城市峡谷场景中GPS信号容易受到建筑物的遮挡、反射,导致智能终端的GPS定位精度降低甚至无法定位的问题,本文在分析城市峡谷场景中GPS定位误差的基础上,在智能终端上实现了基于粒子滤波融合INS输出的水平速度和磁力计方位角的多传感器定位算法。实验结果表明,该算法的平均定位误差是3.19 m,相比于GPS的13.81 m,降低了769％,相比于EKF和UKF融合算法的4.84 m和4.82 m,分别降低了34.1％和33.8％.      

基于小波变换和中值滤波的InSAR干涉图像滤波方法

介绍小波分析的基本理论和利用小波分析对信号进行消除噪声的基本方法,以及In-SAR干涉相位图像中噪声的特点.针对目前普遍采用的均值滤波和中值滤波等方法对In-SAR干涉相位图像中噪声进行滤波的局限性,提出一种基于小波分析和中值滤波相结合的InSAR干涉相位图滤波算法以改善滤波效果.实验证明该算法的有效性.     

小波包变换与粗糙集在影像融合处理中的应用研究

针对高分辨率卫星影像提出一种基于粗糙集和小波包分析的融合算法.首先基于图像的粗糙集知识系统采用粗糙增强法对影像进行增强预处理,然后采用小波包对影像融合.实验结果表明融合图像比源图像具有更好的视觉特征.融合后影像不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征,而且在增强信息锐化度,改善解译的精度等方面均收到很好的效果.     

小波包变换与粗糙集在影像融合处理中的应用研究

针对高分辨率卫星影像提出一种基于粗糙集和小波包分析的融合算法。首先基于图像的粗糙集知识系统采用粗糙增强法对影像进行增强预处理,然后采用小波包对影像融合。实验结果表明融合图像比源图像具有更好的视觉特征。融合后影像不仅很好地保留了原多光谱图像的光谱特征,而且在增强信息锐化度,改善解译的精度等方面均收到很好的效果。     

基于UKF的GPS非线性动态滤波算法

介绍了一种Unscented卡尔曼滤波算法，它通过确定性采样获得一组采样点，可获得更多的观测假设，对系统状态统计特性的估计更加准确，同时该算法无需对系统方程进行线性化，避免了传统的EKF算法由于线性化引入的误差。本文将UKF算法用于GPS非线性动态滤波技术中，建立了仿真模型并定义了仿真条件，与EKF算法的仿真结果相比，在系统状态统计特性未知的情况下，UKF算法对系统状态的估计更准确，定位精度更高。     

基于MATLAB算法的遥感图像融合

遥感影像像素级融合是遥感信息分析与处理过程中非常有效的方法。文章通过分析3种主要的多源遥感影像融合方法特征和不足,运用MATLAB算法实现影像融合,并对融合成果结合主观目视和客观指标进行综合评价。经过实验表明,利用MATLAB影像融合算法融合取得了较好效果,且提高了影像处理效率。     

一种纹理特征融合分类算法

分别利用多通道Gabor滤波器和马尔可夫随机场模型对纹理图像进行分析,得到两组特征影像。将上述两组特征影像进行融合,最后利用融合后的数据实现图像的分类。实验证明,基于上述方法的纹理特征融合分类算法大大提高了图像的分类精度。     

基于数据压缩的多传感器不敏滤波算法

针对非线性系统中杂波环境下的集中式多传感器多目标跟踪问题,提出了一种基于数据压缩技术的多传感器不敏滤波算法。仿真结果表明,与MSJPDA/EKF算法相比,本文提出的算法具有更高的跟踪精度和稳定性,同时所选取的粗关联准则使算法的计算量减少了62%。     

利用直方图匹配和低通滤波改进的SVR融合算法

针对SVR融合算法光谱失真的现象,提出了一种基于低通滤波和直方图匹配的改进SVR算法,即SVRFM算法。以IKONOS影像为实验数据,从光谱保真度和高频信息融入度两个方面将SVRFM与小波变换、SVR、Pansharp、Ehlers和Gram-Schmidt等算法的融合结果进行了定性和定量对比。结果表明,SVRFM算法的融合影像光谱信息失真小,高频信息融入度高。     

符合认知规律的时空轨迹融合与路网生成方法

以行驶在城市大街小巷的出租车GPS时空轨迹数据为研究对象,研究了符合"感知—认知—经验"认知规律3层次的轨迹融合与路网生成方法,提出了基于Delaunay三角网的时空轨迹融合模型,实现了从GPS时空轨迹中对符合认知规律需求的路网信息的获取,并以武汉市出租车GPS轨迹为试验,实现了对武汉市出租车时空轨迹的融合与武汉市路网数据的生成,证明了该方法的有效性。     

基于IHS的高通滤波法影像融合研究

在分析IHS法和高通滤波法图像融合算法优缺点的基础上,提出了一种基于IHS变换的高通滤波影像融合方法。该算法先对多光谱图像IHS变换的I分量进行低通滤波,然后对与I分量进行直方图匹配的全色图像进行高通滤波,接着合成低通滤波和高通滤波的结果作为新的I分量,最后进行IHS逆变换得到融合图像。通过与IHS法与高通滤波法的融合结果进行对比评价,表明了该方法在保持光谱信息上和提高多光谱的空间信息能力上都有很好的效果。