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针对传统的热红外与可见光图像融合方法对比度低,容易出现边缘细节、目标等信息丢失或减弱的现象,提出一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法。首先采用自适应PCNN(脉冲耦合神经网络)模型和二维Renyi熵相结合的图像分割方法,分别对红外和可见光图像进行区域分割;然后利用非下采样Contourlet变换对原图像进行多尺度多方向分解,根据区域的特征差异设计不同的融合规则,融合热红外与可见光图像。实验结果表明,该方法不仅能有效地融合热红外图像的目标特征,还能更多地保留可见光图像丰富的背景信息,融合图像对比度高,在视觉效果和客观评价上优于传统融合方法。 相似文献
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针对近年来城市大建设背景下的基坑施工建设日益增多,对周边一定范围内的建筑物等目标产生影响的现象,该文提出面向单体建筑物的InSAR监测与应用方法。该方法基于时间序列的SAR影像进行面向对象的InSAR分析,在区分地面沉降与建筑物沉降的基础上,提取建筑物的沉降信息并结合基坑、建筑物特征等背景资料开展建筑物的灾害评估分析。以天津市和平区某基坑周边的渤海大楼为例,进行高分辨率的InSAR监测与应用分析,并以同步实测的水准数据为参考进行有效性评估。实验结果验证了该算法的有效性,适用于建筑物InSAR监测应用。 相似文献
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传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类别信息的视觉单词优化方法,分别使用Boiman的分配策略和主成分分析对不同场景类别视觉单词的模糊性和单词冗余进行优化,增强视觉词典的辨识能力。本文算法通过计算不同视觉单词的影像频率,剔除视觉词典中影像频率较小的视觉单词,得到每种场景的类别视觉词典,计算类别直方图,将类别直方图和原始视觉直方图融合,得到不同类别场景的融合直方图,将其作为SVM分类器的输入向量进行训练和分类。选取遥感场景标准数据集,验证算法,实验结果表明:本算法能适应不同大小的视觉词典,在模型中增加场景类别信息,增强了词包模型的辨识能力,有效降低场景错分概率,总体分类精度高达89.5%,优于传统的基于金字塔匹配词包模型的遥感影像场景分类算法。 相似文献
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采用Logistic回归分析法,以长株潭城市群核心区域为研究区域,结合由遥感与GIS方法得到的地形与社会空间数据,在7个空间尺度上构建建设用地、耕地、林地变化的驱动力模型,探讨土地利用/覆盖变化的尺度效应,并在最佳模拟尺度上定性定量分析区域土地利用/覆盖变化的驱动机制。结果表明:不同尺度模型的拟合优度差异明显,呈现波动变化趋势;当模拟尺度为180 m×180 m时,建设用地、耕地和林地的拟合优度均达到最高。对建设用地变化有重要影响的解释变量是到主要道路的距离、到市区环线的距离、到各级政府的距离;对耕地变化有重要影响的解释变量是高程、到市区环线的距离;对林地变化有重要影响的解释变量是到主要道路的距离、到各级政府的距离、到市区环线的距离。 相似文献
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地面激光扫描球形标靶的球心误差研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了球形标靶的特点,通过激光雷达方程描述了球心误差的产生过程和性质,研究统计了球心误差随激光入射方向的分布,采取多项式拟合和模拟球面的方法确定了球心位置和误差大小。实测数据验证了球心误差的系统性特点,并提出削弱球心误差的方法。 相似文献
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车载全景影像与激光点云数据配准方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
全景影像与激光点云的高精度配准是车载移动测量系统中多传感器数据集成处理的关键环节。本文针对车载多面阵拼接全景影像与激光点云的配准问题, 提出了一套高精度的数据配准方法。通过高密度的静态激光点云解算每个面阵CCD在激光扫描仪坐标系下的外标定参数, 以实现单张CCD影像与激光点云在扫描仪坐标系下的配准, 在全景拼接过程中全景影像与单张CCD影像精确的映射关系已知, 利用扫描仪坐标系、POS坐标系及WGS-84坐标系间的转换关系即可获得全景影像与激光点云在物方坐标系下的动态、高精度的配准参数。试验表明该数据配准方法精确可靠、适用性强, 能满足基于全景影像与激光点云数据融合的城市道路竣工、部件采集、目标提取、三维重建等高精度量测应用需求。 相似文献
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根据卫星重复观测特性提出区域级空三定位网的概念,存储该地区空三成果。新获取影像与空三定位网进行联合区域网平差,实现无(稀少)控制下影像高精度几何定位。与常规区域网平差方法相比,利用空三定位网进行无控制点影像定位精度有所提高;若与常规平差方法达到相同精度,利用空三定位网需要较少控制点。定位网中影像数量、分辨率高于新获取影像,或与新影像有较高重叠度情况下定位结果较高。实际应用中,将某一区域高分影像空三成果存储构成空三定位网,对新影像进行无控(稀少控制)定位,将会提高影像实时化几何处理效率与影像利用率,为影像几何定位提供了另一有效途径。 相似文献