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突出边缘特征的图像融合方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍了像素级图像融合及特征级图像融合方法,分析了两种融合层次的优点。在此基础上,提出了两种突出边缘特征的图像融合方法,两种方案均对人们感兴趣的边缘特征进行增强,并在融合过程中考虑了边缘提取时的假边缘和双边缘情况。实验结果显示,边缘增强方案1提高了边缘定位的准确性,边缘增强方案2有效解决了方案1中融合影像缺少空间细节信息的问题。两种方案有效地增强了融合后图像的边缘特征,有利于图像的后续判读及图像识别。 相似文献
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以胶州湾及周边海岸带为研究区,采用Landsat 7 ETM+数据,提出一种基于à trous小波变换的全色图像和多光谱图像融合改进算法。对全色图像和多光谱图像进行适当层数的小波分解,多光谱图像的低频部分采用全色图像和其低频分量的比来调制; 最高分解层外的其余分解层采用多光谱图像和全色图像在该层分解系数的加权和,加权系数由局部区域能量比来确定; 最高分解层则采用绝对值最大准则。实验表明,该方法得到的图像可提高空间分辨率,对多光谱图像的光谱信息扭曲也较小,为提高海岸带地物分类和信息提取精度奠定了基础。 相似文献
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针对虚拟应答器(VB)信息融合时使用Kalman滤波易出现滤波发散的问题,提出了基于改进Sage-Husa自适应滤波算法的信息融合方法. 首先采用自适应滤波动态调节噪声统计特性参数,抑制滤波发散,在预测误差方差矩阵中引入衰减因子,减小陈旧数据的影响进而提高滤波精度,最后进行仿真实验,将所提出的滤波算法与Kalman滤波和Sage-Husa自适应滤波在VB的位置误差和速度误差上进行对比. 仿真结果证明:在相同的时间内,本文所述算法在VB的定位误差上具有显著优势,具有较好地稳定性. 相似文献
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基于星载主-被动传感器数据,本研究利用约束光谱辐射匹配CSRM (Constrained Spectral Radiance Matching)算法构建了8个西太平洋台风事件中的深对流云层三维结构模型,并据此分析深对流云在台风不同发展阶段中的水平分布特征和微物理特征。利用CSRM算法进行大气三维结构构建的意义在于将主动遥感的垂直分布信息向被动遥感的探测范围传递,增加统计分析8个台风事件可用的廓线数量,进一步保证对深对流云统计分析的有效性,统计分析结果表明:(1)衰弱期台风的深对流云占比(占所有种类云的比例)比增强期台风更低,并且其值在各个方向上更稳定。相比于台风,热带风暴中的深对流云占比在各个方向上差异更大,即不对称性更强;(2)热带气旋中深对流云的冰云有效粒子半径与高度成正比。随着高度增加,冰水粒子数浓度先增加后减少。同一热带气旋不同发展阶段的深对流云的冰水含量IWC (Ice Water Content)的垂直分布有着较大的差别。当热带气旋发展成台风时,其内部深对流云的IWC高值区逐渐向云层顶部集中,并且随着台风从增强期转化为衰弱期,IWC的最大值显著增大。 相似文献
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基于高频地波雷达中的电离层杂波特性,提出了一种基于时频分析结合自适应旁瓣对消来抑制电离层杂波的方法。该方法首先通过时频分析合理地选择扫频脉冲时段和多普勒频率区间,然后对选定的时频域区间利用特征分解法分别进行阵元-脉冲域和阵元-多普勒域抑制电离层杂波,最后利用阵列结构特点采用分段处理的自适应旁瓣对消继续对电离层杂波进行抑制。实测数据表明,该处理方法对电离层杂波的抑制效果很好。 相似文献
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