雷达干涉测量图像的梯度自适应光滑子函数滤波法

提出了基于梯度的自适应光滑子函数滤波的新方法。对于干涉图中的点,通过梯度分为噪声点和非噪声点。在噪声点处,将包含噪声点的InSAR图像窗口拟合为二次曲面,然后用光滑子函数对拟合曲面进行平滑去噪处理,非噪声点处不进行平滑处理。通过这种方法有效抑制了斑点噪声,又同时做到使干涉图相位偏差较少和较好地保留了边缘信息。利用北京地区的真实ALOS数据进行滤波试验,并与几种常用的滤波方法进行比较和分析。通过均方根误差、峰值信噪比、边缘保持指数和标准相位偏差等量化指标,验证了基于梯度的自适应光滑子函数滤波方法的可行性与有效性。     

基于不同滤波算法差异的机载LiDAR数据桥梁提取

在对形态学滤波和区域生长算法研究的基础上,通过对桥梁的特点进行分析,提出一种基于形态学滤波和区域生长算法的滤波结果的差异进行桥梁探测的算法.算法不受桥梁形状的影响,桥梁可分叉、无需平行和等宽,甚至在部分桥梁数据不完整的情况下也有效.通过3个不同场景的桥梁实例验证算法的正确性.     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。     

利用匀光匀色建立色彩一致性无缝DOM影像数据库的方法研究

针对建立大型无缝影像数据库的影像数据特点,深入分析单幅影像内部以及多幅影像之间光照不均匀的影响因素,提出基于高斯低通滤波的单幅影像匀光方法和基于Wallis滤波的多幅影像匀色方法,结合工程实践,探讨相应的匀光匀色处理的具体技术流程。实验表明,方法简单实用,具有较强的适用性,可以快速高效地获取大范围大场景无缝DOM影像数据,和传统的方法相比,较好地解决了色彩一致性问题。     

基于并行编程计算模型的索贝尔滤波技术

随着遥感影像数据量的骤增,单机环境下完成索贝尔边缘滤波运算所需的计算时间也剧增.根据遥感数据的分幅特征,结合MapReduce并行分布式计算模型,本文提出了一种将该运算迁徙到Hadoop集群环境中的方法,以完成海量影像数据的索贝尔滤波运算.实验结果表明集群运算能够显著缩短计算时间,并且该计算时间会随着集群节点数目的增加而趋于减少.     

一种自适应数学形态学LiDAR点云滤波方法

在Li DAR点云滤波算法当中,数学形态学滤波是其主要方法之一。传统的数学形态学在迭代次数、高程阈值的选取上,通常是通过人工依靠经验设置滤波参数,因此算法具有很大的盲目性。这里通过分析在不同迭代次数下滤波前后地面点云数目的变化特点,以及高程阈值与点云密度的关系,提出了一种自适应数学形态学滤波算法。采用不同地形的Li DAR数据对算法进行了实验分析,验证了算法的可行性。     

应用计算机“推导”位场圆滑滤波及二次导数公式的方法

根据台劳级数展开式,将窗口内网格结点位场数据在计算点展开,且对应点两两相加,由最小二乘法求得窗口内网格结点的圆滑滤波算子和二次导数算子,将此算子与观测的位场数据褶积,就可得到位场圆滑后的数据及水平、垂直二次导数。     

改进影像匹配点云滤波方法的下沉盆地建模

针对受地表植被物候性特征的影响,无人机影像匹配点云所生成DEM精度偏低的问题,该文提出了一种基于坡度阈值和相邻点高差阈值相结合的地面种子点选取方法,改进了移动曲面拟合点云滤波算法.以林南仓煤矿西四采区为例,基于无人机测绘技术获取实验区地表三维点云,结合实测数据,分别采用 目视检验、定量评价和DEM精度分析等验证了滤波算...     

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。     

一种改进的基于坡度变化的机载激光雷达点云滤波方法

机载激光点云数据滤波是获取高精度数字表面模型和数字高程模型的关键。本文分析了几种重要的滤波算法,在研究基于坡度变化的滤波算法的基础上,提出一种改进的分块滤波处理的方法。实验表明:该方法能有效对点云数据进行分类。