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41.
一种基于InSAR相干系数的SAR阴影提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了一种新的阴影提取方法,根据阴影区域在InSAR相干系数图上的特性,利用Sigma滤波和最优阈值分割算法实现阴影的自动提取。实验结果表明,本方法是一种高效的阴影提取方法。 相似文献
42.
为了有效地消除重力异常畸变对海洋重力测量的影响,得到高精度的海洋重力测量值,本文在小波理论分析的基础上,将小波分析应用到消除海洋重力异常畸变中。基于信号的奇异性分析理论和小波软阈值处理方法,提出一种小波联合软阈值处理方法;根据重力异常状态方程,分别采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法对重力异常畸变数据进行了仿真对比实验,理论分析和仿真实验表明:采用小波软阈值处理方法和小波联合软阈值处理方法并选用通用阈值选择规则都能在一定程度上消除海洋重力异常畸变,但在相同背景条件下,小波联合软阈值处理方法的性能优于小波软阈值处理方法。 相似文献
43.
现有的曲线化简算法不能很好地化简具有交叉路口的道路曲线,针对这一问题提出一种基于交叉点的道路曲线化简算法。算法分为预化简和修正化简两个阶段:首先识别并得到曲线上的分段点,利用相邻的分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点对曲线进行化简,得到预化简的结果;然后对于交叉点引入偏差阈值ε,通过判断道路曲线交叉点与化简后交叉点的距离与偏差精度ε的大小关系来确定该交叉点的化简与保留,如果保留或者化简后的道路曲线没有交叉点那么将原交叉点作为分段点对此段曲线进行重新化简。理论分析与实验结果表明,文中算法能够有针对性地保留或化简道路交叉点以及保持曲线化简后的形态特征。 相似文献
44.
45.
吕言 《武汉大学学报(信息科学版)》1988,13(4):51-59
本文提出一种既可用于从图象上提取具有某种用途的一维边缘,又可用于提取具有多种用途的二维边缘的序贯一维型边缘检测新算法。由于构成该算法重要组成部分的基础算子的作用,以及将二维问题化为一维问题求解而使其明显具有简单,快速、有效的特点。该算法还具有Abdou [1] 等所建议的边缘检测算子应具有的两个特性。 相似文献
46.
利用小型无人机进行遥感图像配准在自然灾害损害评估、环境监测和目标检测与追踪等领域发挥着至关重要的作用,但小型无人机的图像采集过程容易受风速/风向、复杂地形、电池容量、飞行姿态、飞行高度等自然或人为因素的影响。这些问题通常会导致捕捉到的场景重叠率低与图像非刚性畸变,在特征点提取过程中产生大量冗余点,增加了图像配准的难度。本文提出一种基于特征点的小型无人机图像配准方法,该方法的核心思想是在配准过程中识别冗余点,同时最大化可用内点数量。所识别的冗余点当作控制点,用于控制网格代图像的运动。最后通过最大化内点和合理移动控制点来恢复图像变换。本文使用50对小型无人机图像进行特征匹配和图像配准的实验,其中平均配准精度可达80.38%,并且本文方法在所有的情况下都优于5种当前流行算法。 相似文献
47.
一种提取遥感影像中道路信息的方法 总被引:2,自引:0,他引:2
由于合理有效地选择分割阈值较难,因此基于阈值分割的道路信息提取方法对于遥感影像中含有多种类型道路、或非道路地物干扰比较明显的情况适用性不理想。为此,提出了一种将Mean Shift和阈值分割相结合的方法来提取道路信息。首先,采用Mean Shift方法对遥感影像进行平滑处理,在较好地保持道路边缘信息的同时使道路内部的纹理分布更加均匀;其次,对平滑处理后的影像进行Mean Shift分割处理,将具有相同或相似灰度值的道路用一种灰度值显示;然后,选择灰度直方图中像素数量值高的线所对应的灰度值作为分割区间边界点进行多阈值分割,得到初始道路信息;最后,对初始道路信息进行后处理,得到最终的道路信息。实验证明,该方法可以完成对遥感影像中道路信息的提取,拓宽了阈值分割方法提取道路信息的使用范围。 相似文献
48.
49.
于明旭 《测绘与空间地理信息》2020,(2):38-40
点云配准精度是决定三维重建模型的质量因素之一,目前,最常用是ICP点云配准算法,经典的ICP算法易局部收敛,影响点云配准精度。本文提出基于间接平差的ICP点云配准算法,设定目标点集中目标点坐标与转入目标点集中的点坐标之间的距离阈值实现点云精确配准。通过与经典ICP算法对比可知,本算法在一定程度上提高了点云配准精度和速度。 相似文献
50.
自动确定图像二值化最佳阈值的新方法 总被引:38,自引:0,他引:38
在详细分析二值化处理原理及当前技术的前提下,综合考虑图像的各种实际情况,提出了自动确定图像二值化阈值的增强大津法和边缘检测阈值法。多次实验表明,根据这两种方法确定的阈值对图像进行二值化处理,不仅可有效地解决图像灰度随地特征变化的图像处理问题,同时对于同一信号源的图像也有相当理想的处理效果,该方法可进一步应用于图像分割等。 相似文献