多视处理对SAR船只探测的影响

合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar, SAR)成像过程中会出现斑点噪声,一般用多视处理减少图像的斑点噪声,这对合成孔径雷达船只探测造成了一定的影响.本文对不同视数SAR图像的等效视数、空间分辨率和船只海面对比度进行了分析,结果表明:一方面,多视处理增加了等效视数,改善了图像质量,更有利于船只探测;但另一方面,多视处理又降低了图像空间分辨率和船只海面对比度,对船只探测产生不利影响.最后本文选取了窗口滤波法和K分布法两种典型的SAR船只探测方法对多视处理的SIR-C SAR图像进行了船只探测试验,得到了最适合船只探测的多视处理的视数.     

iGMAS多品牌监测接收机数据质量分析

为了验证全球卫星导航系统(GNSS)接收机研制状态,全面确认全球连续监测评估系统(iGMAS)监测站接收机性能,为后续GNSS接收机数据的质量评定做出贡献.?基于iGMAS多品牌接收机比测实验,通过对多个品牌监测接收机多系统不同频点观测数据质量(完整率、多路径、周跳比、观测噪声)及零基线相对定位精度进行统计分析,综合评...     

基于衰减因子的虚拟应答器信息融合方法研究

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.      

无光照条件下CMOS图像传感器噪声分析

在无光照条件下,对采用CMOS图像传感器的尼康D90相机在不同的曝光时间下进行拍摄实验,分析CMOS图像传感器在不同曝光时间下的暗电流噪声以及系统噪声在传感器像面上的空间分布。得出如下结论：系统噪声并没有随曝光时间增加而增大的趋势,因此,系统的暗电流噪声比较小;而整体噪声在不同的曝光时间下,都有在空间分布上有像面外围较大而像面中间较小的情况,根据该分布给出计算不同位置像素系统噪声大小的公式。     

地图综合中的地图目标自相似性分形衰减研究

分形衰减是指在地图综合中,地图目标随着比例尺的变化其结构形态随之发生改变,其自相似程度是递减变化的,反应到分维数的变化上,称之为分形衰减。本文以分形分析方法作为工具,分维值作为度量参数,分析地图综合中地图目标的分形衰减现象。以扩展分维作为理论基础,从变维分析的角度出发,研究地图目标的自相似程度随比例尺变化而衰减的规律,进一步研究地图目标的尺度指标与分形衰减之间的关系。     

一种基于梯度信息的小波SAR图像滤波方法

提出一种基于梯度的自适应小波滤波方法.这种算法利用梯度和纹理信息控制阈值的选取,使滤波器在平坦区域能够有效去除噪声、在边缘区域有效保持边缘.应用于SAR图像斑点噪声滤波,并与增强Lee,Frost滤波,Gamma MAP滤波和Kuan滤波几种算法的结果进行比较分析,表明这种算法不仅能有效去除斑点噪声还能很好地保持图像的边缘等细节信息.     

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.     

基于空间几何原理的北斗三频IF-PPP建模和验证

利用空间几何原理推导三频消电离层参数和最小噪声直线空间表达式,采用5个静态观测站和1组实测跑车北斗三频观测数据,对比分析北斗三频消电离层模型与双频消电离层模型PPP精度和收敛速度。结果表明,静态条件下,三频PPP的位置误差为3.75 cm,标准差为2.06 cm,收敛时间为109.6 min,较双频PPP性能分别提升22.3%、19.8%、22.1%;动态条件下,三频PPP的位置误差为15.21 cm,标准差为12.89 cm,较双频PPP性能分别提升42.4%和26.8%,且收敛速度也更优。     

基于双树复数小波的SAR图像噪声抑制

小波变换由于其良好的时频分离特性以及接近人类视觉系统的多分辨分析,在SAR图像的去噪和复原中得到了很好的应用,但是经典小波变换不具备平移不变性,且得到的高频分量的方向非常有限.复数小波变换是一种具有近似平移不变性、更多方向选择性且能够完全重构的双数正交小波变换,在图像去噪方面表现出更强的性能.建立了复数小波变换分解与重构的过程,并对分解后的实部和虚部图像的高频部分分别进行局部非线性软阈值法滤波.实验结果显示,复数小波变换较小波变换不仅滤除了更多的噪声,而且得到的图像边缘更加平滑.     

遥感图像高斯与椒盐噪声的PDE混合去噪模型研究

针对经过前期处理的遥感图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出一种基于PDE的混合去噪模型,该模型克服传统的纯各向异性扩散模型在平滑区域过度扩散、产生阶梯效应和四阶PDE模型在去噪的同时过多损失边缘信息的弱点,在有效去除遥感图像中混合噪声的同时,很好地保持图像的边缘和纹理细节信息.实验结果验证所提出模型的有效性和稳定性.