考虑局部方差互信息和梯度一致性的改进SFIM遥感图像融合方法

全色图像和多光谱图像由于光谱和空间尺度上的差异,融合结果容易出现光谱失真或空间失真。如何同时实现两个尺度上的对齐,是提高融合效果的关键。传统的SFIM(Smoothing Filter-based Intensity Modulation)遥感图像融合方法可以保证光谱尺度上的一致,但在衡量空间尺度一致上还不够精确。针对此问题,本文提出了一种基于局部方差互信息的空间尺度对齐方法,并在平均梯度一致性的约束下进一步改进SFIM方法。该方法首先对多光谱各波段线性拟合生成多光谱强度图像,并对高分辨率全色图像进行高斯低通滤波,改变滤波参数循环计算2幅图像的局部方差图像间的互信息,当互信息最大时,高斯滤波参数为最佳滤波估计参数;然后,用该高斯滤波器卷积高分辨率全色图像,得到与多光谱图像空间尺度一致的低分辨率全色图像;之后,高低分辨率全色图像间比值处理得到细节图像,以高分辨率全色图像平均梯度为基准,引入调节系数控制细节图像的注入量;最后,细节图像、调节系数与多光谱图像相乘得到融合图像。为验证本文方法的有效性,在IKONOS和Quickbird两种数据集的植被区、建筑区和混合区3个不同场景六组图像开展融...     

二维小波变换与中值滤波联合去噪方法研究

由于随机噪声是一种频带较宽的干扰波,因此依靠单一的去噪处理方式往往难以获得清晰反映目标体的地震信息。小波变换能够较好的去除高斯噪声,保留有效波中、高频成分,提高记录的信噪比,但去除脉冲噪声的效果却并不理想;中值滤波具有良好的边缘保持特性,虽低频去噪声效果有限,但去除脉冲噪声效果明显。因此可利用二维小波变换与中值滤波优势互补的方法,进行叠前去噪处理,达到去除宽频随机噪声的目的。首先运用二维小波变换的理论,采用自适应门限阀值方法进行去噪,同时结合中值滤波方法联合去噪。模型与实际数据的应用效果表明,联合去噪方法可有效压制噪声能量、保留高频有效信号、提高地震记录信噪比与分辨率。     

探地雷达空气回波特点与处理方法

探地雷达发射的电磁波在整个空间传播,存在空气中回波,空气中回波可分为以下3种：直达波、系统振铃、反射回波。直达波位于探地雷达记录的初期很小时间段,对识别地下介质反射影响不大,系统振铃和地表反射体的回波是探地雷达探地工作的主要干扰。空气中反射体的反射回波时距曲线一般有两种形式：双曲线型、线型。可以通过计算介质中电磁波波速来识别反射回波是空气中反射体形成的,还是地下介质反射形成的。应用水平背景移除、二维滤波可以有效滤除探测剖面中的水平和倾斜同向轴干扰信号;利用地下介质和空气中雷达波速进行偏移处理的资料进行对比解释可以有效提高解释的正确性。     

1993年3月中旬四川盆地寒潮低温天气成因分析

通过对５００ｈＰａ大气环流形势演变以及九点平滑滤波后长波特征和短波活动的分析，认为造成此次寒潮的冷空气主力来自东路回流。雅库茨克一带近东──西向高压坝的建立和稳定，东亚横槽的加强、西伸和南压，８５０ｈＰａ华北冷高压及其前部偏东北风强风轴的南压西进是预报这是寒潮的关键。伴随寒潮而发生的持续的低温天气是在原有冷空气的基础上又有新的冷空气入侵补充的结果。南支长波槽在孟湾一带的建立和稳定以及短波扰动不断地分裂东移亦是此次寒潮低温发生的重要原因。文中还讨论了ＥＣＭＦ产品的运用，提出了寒潮低温的预报着眼点。     

杨赤中滤波与最小二乘推估法核函数的自动建立

本文介绍了能够有效地揭示复合变量的随机性变化和规律性变化的相关性及其空间变化特征的杨赤中滤波，通过对复合变量的观测序列的逐遍杨赤中滤波，可自动建立起估值核函数，以实现对未知域的最小二乘推估。这一建模方法适用于各个领域。     

利用精密单点定位求解电离层延迟

利用非组合精密单点定位(PPP)可以提取高精度的电离层延迟。测站多径误差会影响伪距和相位测量精度,影响实时PPP电离层延迟提取的精度以及收敛速度。对于静态观测站,利用对GPS卫星地面跟踪的时间重复性进行恒星日滤波可以消除多径误差的影响。通过事后处理提取前几日的码和载波相位残差序列,利用恒星日滤波建立多径误差改正模型,修正实时观测数据,可以改善实时电离层延迟估计性能。对IGS观测站的实测数据分析表明,应用恒星日滤波多径误差修正后,实时电离层延迟提取的精度由0.185 m提高到0.028 m,新进卫星的电离层参数估计收敛时间由80 min减少为35 min。     

减小离散误差的时频峰值滤波算法

提出减少时频峰值滤波分段点处阶跃误差的改进方法。经过研究时频峰值滤波在频率调制和时频平面峰值滤波时产生的离散误差以及尺度变换方式,发现分段点处阶跃误差与离散傅里叶变换的长度成反比,且与零点在尺度变换后产生的不确定值有关。提出基于定零点尺度变换的时频峰值滤波,在信号尺度变换时将零点变换到瞬时频率区间上的固定值,使各段时频峰值滤波零点偏移量一致,从而消除分段点处的阶跃误差。仿真实验和实际地震信号时频峰值滤波处理结果表明,改进的时频峰值滤波算法能够有效消减随机噪声,减少分段滤波在分段处的阶跃。     

多级汇水盆地的自动提取

利用多级汇水盆地在频率城（或波数域）中的频率差异，通过滤波方法逐级分离，并提取它们，实验证明，该方法效果较好。     

瞬时极化滤波在波场分离中的应用

多波多分量勘探技术已逐渐成熟,波场分离作为提取有效信息的处理环节,也变得愈发重要。这里通过复地震道等方法构建了瞬时极化滤波器,提供了极化滤波器构建的瞬时途径,并有效地压制了该方法带来的噪音影响,在滤波速度上也得到了显著提高。     

一种应用于城市区域的自适应形态学滤波方法

数学形态学滤波是从激光雷达数据中识别地面点、创建数字高程模型的一种重要方法,在应用中取得了较好的效果,但也具有一些明显不足。在分析现有方法优劣及城市地形特点的基础上,提出一种应用于城市环境的自适应形态学滤波算法。该方法采用分层识别策略：首先通过分割得到地面主体部分;之后利用正规化高度值寻找其余地面区域;最后估计地物覆盖区域地面点取值。采用三个不同分辨率、不同地形/地物特点的数据集进行了实验,结果表明该方法能有效识别地面和地物点,并解决了窗口尺寸限制、粗差误判等问题。