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981.
针对传统去噪算法在复杂噪声污染图像处理中能力较弱的问题,该文基于信号高阶统计量的独立分量分析,通过其自适应变换,分离出源信号中的统计独立的分量,在分析对比传统图像去噪方法的基础上,讨论了独立分量分析的基本模型及原理;提出了一种结合中值滤波与wiener滤波的最大似然估计的图像去噪改进方法。仿真实验表明改进的独立分量分析去噪方法具有较大的优越性。 相似文献
982.
地图新显示载体的出现,要求制图者不能继续沿用纸质地图符号的设计原则进行符号设计.以旅游网络地图点状符号设计为例,在对单个点状符号进行认知实验的基础上,将符号成图可视化显示,应用眼动跟踪技术,采用统计学的样本标准偏差方法分析被试者阅读地图的眼动数据分布状态,从易学性、地图信息易获取性、易记性等三个指标评估点状符号的有效性,从而得到点状符号设计改进原则,为旅游网络地图设计提供了参考依据. 相似文献
983.
韩尚 《测绘与空间地理信息》2015,(2)
影像解译是地理国情普查过程中一项重要的基础性工作,影像解译的结果直接影响作业质量、效率.本文选择东南沿海地区具有典型特征的影像,结合我省正在开展的地理国情普查实践,分别采用目视解译、自动解译和人机交互解译三种方法进行解译,从解译精度、效率、应用条件等方面,对比分析了三种方法的优缺点,结果表明:三种解译方法各具优势和不足,解译结果与影像质量、辅助数据质量、地形复杂程度、地物种类等有密切关系,在实际地理国情普查过程中须综合考虑使用. 相似文献
984.
高光谱遥感影像数据量大、波段数多,容易导致“维数灾难”。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征,忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入(WSCPE)的维数约简算法。首先采用加权均值滤波(WMF)方法对高光谱影像进行滤波,以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性,通过采用加权空-谱联合距离(WSCD)来融合像素点的光谱信息和空间信息,有效选取各像素点的空-谱近邻,并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构,提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时,有效融合了影像的空间-光谱信息,故能提高影像特征的鉴别性,并提升分类性能。 相似文献
985.
针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题,本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心,其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项,最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明,本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上,与现有方法相比,分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。 相似文献
986.
为了克服高分辨率遥感影像配准与变化检测作为单独环节处理的局限,该文提出了一种基于变分理论的配准与变化检测一体化处理方法。该方法将配准误差作为一种光谱变化决策因子,变化信息以权值的方式迭代反馈给变分配准模型的解算过程。为了更准确地检测建筑物这个特定目标的真实变化,该文采用多尺度最大形态学轮廓建筑物检测指数的差异作为另外一个决策因子。最后将配准误差反映的变化和建筑物检测指数的差异这两个决策因子在D-S证据理论框架下建立概率模型进行融合处理,进而得到建筑物的变化检测结果。该文选取WorldView-2数据进行实验,实验结果表明,一体化处理思路可以有效地解决单独处理的局限,从根本上解决配准误差对变化检测结果的影响以及由于变化而使配准精度降低的问题,进而提高配准和变化检测的质量。 相似文献
987.
针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%. 相似文献
988.
989.
针对智能优化图像分割算法易陷入局部最优、分割精度不高等问题,本文融合改进的分数阶达尔文粒子群算法和二维Renyi熵多阈值,提出了一种新的多阈值遥感图像分割算法。算法利用粒子自身进化信息来定义进化因子,结合进化因子并利用高斯图函数调整分数阶次a系数以实现精确计算和快速收敛;根据局部最优概率因子对局部最优位置进行Levy飞行随机扰动以提高算法跳出局部最优的能力;同时将二维Renyi熵单阈值扩展到多阈值分割上,并结合改进的分数阶达尔文粒子群算法,将二维Renyi熵多阈值应用于遥感图像分割中仿真结果表明,与其他2种智能优化分割算法相比,本文分割算法在细节处理和分割精度上均有明显优势,在PRI上至少提升7.27%、VOI至少降低6.5%、GCE至少降低10.4%. 相似文献
990.