一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法

遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质.文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法.该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变.试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果.     

一次飞机积冰环境中的云微物理特征

2014年3月12日利用机载粒子探头(DMT)对我国宜昌及周边地区的非降水云系进行了探测时发现了少量的飞机积冰,本文分析了积冰云层中云微物理量的分布特征。垂直平均分布表明,CAS、CIP和PIP粒子数浓度分别大于300个·cm~(-3)、1个·cm~(-3)和10~(-5)个·cm~(-3),粒子中值直径最大值分别为3μm、89μm和1389μm。谱分布表明,3650m高度重力碰并和凇附过程使得CIP和PIP粒子谱较宽,3650m以下谱宽较窄,粒子以凝结增长为主,大粒子和冰晶粒子主要是由高层下落造成。平飞观测统计表明,3350m的CAS和CIP粒子平均数浓度均大于3650m的值,但PIP粒子数浓度、粒子平均和最大中值直径则相反。平飞时间变化表明,3350m高度CAS粒子数浓度和直径大致呈反相关,3650m大云滴和冰雪晶粒子的数浓度和中值直径随时间波动较大。     

茂名大放鸡海域文昌鱼、蛇尾分布及其与底质粒度特征的关系

为给茂名市建设文昌鱼省级自然保护区提供基础资料,根据2003年8月～2004年5月间对茂名大放鸡海域的调查结果,对文昌鱼和蛇尾的分布特性进行了研究.结果表明:文昌鱼和蛇尾均呈集群分布,在空间分布上表现为正相关关系,不存在强烈的竞争关系.文昌鱼主要分布在中值粒径MdΦ为0.4～2.2之间砂质中.在0.5≤MdΦ＜1.5范围内,文昌鱼分布密度相对地高,而在MdΦ＜0.5或MdΦ≥1.5范围内,文昌鱼分布密度相对较低.粒径0.36～0.78 mm组分＜50%时,文昌鱼分布密度≤50 ind/m2;粒径0.36～0.78 mm组分≥50%时,文昌鱼分布密度＞100 ind/m2.蛇尾分布在中值粒径MdΦ为0.2～0.8之间砂质中.粒径 0.36～0.78 mm组分占10%～50%时,蛇尾分布密度较低,而粒径0.36～0.78 mm组分占60%～80%时,蛇尾分布密度较高.     

人卫观测中拖长星像的中心定位

提出应用于人造卫星观测中确定拖长星像中心的平均几何中心法，介绍了该方法的基本原理与实现步骤。将中值滤波应用于CCD数据的预处理并收到较好的效果。利用实际观测资料初步验证了平均几何中心法，结果表明，与通常采用的重心法相比，此方法对人卫观测中的拖长星像进行中心定位的精度较高。     

改进的中值滤波在图像去噪中的应用

阐述了中值滤波、软阀值法的去噪原理和优缺点,并用Matlab实现其算法。这2种方法在去噪时,会造成图像的部分细节丢失、边缘模糊等现象,针对这些问题,提出一种改进的中值滤波法。实验表明,改进后的中值滤波法具有更好的去噪效果。     

基于改进NAS-RIF算法的遥感噪声图像自适应复原

实现对遥感噪声图像的有效复原是遥感图像处理的一项重要研究内容。在对非负支撑域有限递归逆滤波(non-negativity and support constraints recursive inverse filtering,NAS-RIF)算法深入研究的基础上,提出一种基于改进自适应NAS-RIF算法的遥感噪声图像复原方法。该算法针对经典NAS-RIF算法存在的缺陷,首先对含有椒盐噪声和高斯白噪声的遥感图像采用自适应伪中值滤波算法进行预处理,以尽可能排除图像中噪声的干扰;然后结合图像的灰度值,从算法支撑域和背景灰度值2个方面加以改进;最后对代价函数引入基于目标信息的修正项,改进了经典NAS-RIF算法的代价函数;与对数函数复合,使得改进后NAS-RIF算法的代价函数具有良好的收敛性;并采用共轭梯度法对改进自适应NAS-RIF算法进行整体优化。对仿真实验结果进行的主观和客观分析表明,本文算法的性能优于经典NAS-RIF算法、已有的改进NAS-RIF算法以及小波阈值去噪方法,能够胜任遥感噪声图像的复原处理。     

畸变全日面观测图像的修复

欠佳的平场改正或者不理想的光路会导致全日面观测图像的畸变。针对这一问题,提出了一种解决方案,并给出了详细的算法描述。,该算法的核心是扣除一个均匀的径向轮廓曲线,然后在残差图像上进行大尺度中值滤波以获得光滑的改正曲面。通过这一算法,可以极大改善全日面图像的畸变,提高图像质量。最后还对该方法的局限性进行了讨论。     

Hα全日面太阳图像云污染的去除

Hα全日面太阳图像对太阳物理研究有着重要的意义,但其观测过程中可能受天气的影响,导致观测图像含有云层覆盖的污染。主要通过对这种Hα全日面太阳图像的云污染进行处理,从而得到较为清晰的太阳活动细节。具体算法为:首先将含云污染的图像扣除模板图像的标准临边昏暗轮廓,然后对其进行中值滤波获得云层图像,最后在原始图像上扣除云层图像得到修复后的全日面图像。实验证明此方法可以有效地去除Hα全日面太阳图像上的云污染,并对太阳活动区域影响较小。     

黄土沉积中红光/反射光亮度值变化及古气候意义

第四纪黄上沉积的一个最直观的野外现象是黄色的黄土层与红色的古土壤层相间排列,在我国黄土高原,完整的黄土沉积具数十层古土壤。大量研究表明,黄土层堆积于干冷的冰期,古土壤则堆积于温湿的间冰期。冰期一间冰期旋回过程中,大气温度可随之作大幅度的波动。