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为充分利用先进设备和技术,提高我国海域使用动态监管水平,文章介绍无人机全景技术及其作业流程,并分析大笔架山海域无人机全景监视监测实例。研究结果表明:目前全景图主要利用普通相机拍摄的照片经专业图像软件后期处理生成,在多个行业领域应用,结合无人机的利用可大大扩展视野,具有快速高效、安全可靠和操作简便等优势,但在测量、自动化和视距等方面仍存在局限性;无人机全景图作业主要包括方案制订、数据获取、数据处理和图像发布4个步骤;海域无人机全景监视监测工作的开展为大笔架山海域使用动态监管提供有力的数据支撑。 相似文献
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针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。 相似文献
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提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
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传统的层次分析法,存在着权重固定、忽略动态变化的问题。本文从权重的含义出发,将出错率引入其中,定义基于出错率的判断标度,利用改进的AHP模型计算基于出错率的动态权重,最终得到权重成绩。通过将权重成绩与一般量化成绩的比较,实现对判训人员测试结果更为客观、真实的评价。将该方法应用于具体判读训练实例中,对其进行了验证。实验结果表明,基于出错率的判训动态权AHP法突出了判训学习中的易错难点,更全面地反映了判训人员对不同知识点的掌握情况,对其后期学习的改进有一定指导意义。 相似文献
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图像模拟在天文学研究中已经发挥越来越重要的作用,其重要性主要表现在以下几方面:通过模拟可以为准备研制的天文观测设备评估提供重要的依据;通过对模拟数据的处理可以验证数据处理的算法。对图像模拟的整个过程进行描述,并在计算上对图像模拟的局部方法进行优化,使模拟结果能够高效准确的生成。主要工作包含以下几方面:对天体形态的模拟,包括点源(如恒星)和展源(星系),这里主要对展源建模;模拟观测条件,主要是仪器和天光背景等产生的噪声;模拟点扩散函数;从计算和程序的方法对计算流程进行优化;对结果进行分析。采用的数据是哈勃超深空场(HUDF) ACS WFC i(F775)波段的数据,其极限星等达到29等。通过对模拟结果的分析,可以看出该方法能够快速并且较为准确地对星系图像进行模拟。 相似文献