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121.
122.
基于改进SURF算法的无人机遥感影像快速拼接 总被引:1,自引:0,他引:1
为了及时、准确地反映测区情况,需要在拍摄现场将获得的无人机遥感影像进行实时拼接.基于SURF的无人机遥感影像拼接算法具有尺度和旋转不变性,拼接效果较好,但该算法稳定性较差,拼接过程中大量误特征点被提取出来,导致计算量大、匹配效率低,无法满足实时拼接的要求.该文首先利用SURF算法粗提取特征点,然后利用RANSAC算法剔除被误提取的特征点,实现特征点的快速匹配和图像实时拼接.实验结果表明该文的算法不但可以得到很好的图像拼接效果,而且极大地提高了拼接效率. 相似文献
123.
DSM辅助下城区大比例尺正射影像镶嵌线智能检测 总被引:5,自引:2,他引:3
传统算法以重叠区域色彩(或灰度)差值图像为正射影像镶嵌线检测基础,可以很好地避开色差区域,但对建筑物高密集的城区效果不明显。本文以高精度数字表面模型为检测基础,通过智能识别处理手段对地面区域与非地面区域进行良好区分。传统镶嵌线检测算法都是以迭代运算为基础的智能算法,算法复杂度高。本文发展出一种贪婪蛇型算法,该算法仅与搜索步距、方向旋转间隔、以及重叠区域宽度等三个因素相关,具有速度快,效率高等优点。针对典型的城市区域进行镶嵌线检测实验,结果表明DSM辅助下的城区正射影像镶嵌线能很好地避开房屋等明显地表实体,并且贪婪蛇型算法能有效地进行最优路径检测。 相似文献
124.
为提高多普勒天气雷达资料处理效率,基于消息中间件技术、数据缓存等技术,开展了雷达资料处理与组网拼图技术应用研究.采用RabbitM Q消息中间件,实现雷达资料质量控制、网格化处理、数据缓存等实时调度处理.采用多进程技术,实现雷达资料组网拼图和可视化绘制.在此基础上,构建分布式并行业务运行系统,对江西省8部多普勒天气雷达进行组网拼图处理,实时制作时空分辨率分别为6 m in和0.01°的雷达拼图产品.基于消息的雷达拼图技术显著提高了数据处理时效,满足了天气监测预警等精细化气象业务服务需求. 相似文献
125.
针对嫦娥二号影像分辨率高、数据量大的特点,提出了一种新的投影坐标系-局部坐标系。该坐标系建立过程简单,便于数据管理,投影后的影像变形极小。通过转换可将单轨的DOM和DEM进行分解,并生成各局部坐标系对应的分块DOM和DEM。创建了分块数据后,基于重叠影像同名像点,以有理多项式作为校正模型,采用一种全局优化方法来校正重叠影像坐标偏差,使校正后各影像能够很好地配准。校正只在影像子网内进行,各子网间互不影响,有效地控制了误差的传递。实验表明,该拼接方法可以在微机上有效地对海量月表影像进行拼接处理,并达到很好的拼接效果,最终生成全景三维月图。 相似文献
126.
影响浙江地区降水估测几个因素的分析 总被引:4,自引:4,他引:0
如何从新一代天气雷达三维拼图数据中提取用于降水估测的回波强度是提高雷达降水估测的关键,为了分析利用三维拼图数据提取出的混合扫描回波强度的质量以及对降水估测的影响,文章利用浙江省雷达和全国自动站数据,通过研究回波强度与地面雨量的关系,分析了影响基于雷达三维拼图的降水估测精度的几个要素。通过累积整个过程雷达回波强度估测的雨量和自动站采集雨量得到浙江及周边地区的比率分布,找到了两者关系的异常区:区域性回波强度比较高的区域;区域性回波强度的低估区;区域性回波强度随地形变化的区域;区域性回波强度估测较为合理的区域;随纬度增加回波强度逐渐高估的区域。通过分析发现:0℃层亮带、残余的地物回波、异常的回波强度垂直廓线、自动站的数据质量等是造成回波强度与地面雨量关系异常的原因。最后,利用部分自动站对雷达估测的降水进行订正,结果表明:自动站订正能一定程度缓解上述区域高估或低估程度。 相似文献
127.
128.
129.
针对无人机遥感影像的特点,提出了一种基于特征点和重叠度的快速自动拼接算法.该算法实现了用于计算参考图像和待配准图像之间重叠度的相位相关法,并提出只在重叠区域中进行特征提取和特征匹配的方法.利用岷江流域无人机遥感图像进行了实验,结果表明,该算法使图像拼接有效地防止了图像非重叠区域中信息对算法的干扰,提高了拼接算法的精度和速度.并利用拼接的图像对茂县至都江堰的岷江主干河流进行了灾害信息提取和统计分析,为建立无人机高分辨率低空遥感数据的快速处理和应急灾害信息提取具有重要的指导意义. 相似文献
130.
基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除 总被引:2,自引:1,他引:1
本文提出了一种基于支持向量机的遥感影像厚云及云阴影去除方法。首先利用支持向量机的学习性能检测影像中的云层,并利用太阳角度信息,判定云阴影区域,得到云层和云阴影的二值图。再对影像进行支持向量值轮廓波变换,利用云层和云阴影二值图生成的选择矩阵,对变换系数进行多层镶嵌,完成云层及云阴影的初去除。对影像镶嵌未能去除的云层及云阴影,通过统计学补偿的方法进行修复。最后重构图像并进行中值滤波实现厚云及云阴影去除。仿真实验表明,该方法能更好地再现云层覆盖区域的地物信息,去云后的图像具有更好的光滑度和清晰度。 相似文献