图像平滑算法比较研究及改进策略

图像平滑作为去除图像中含有噪声的图像增强处理技术，是各种与图像有关软件中必不可少的功能模块。文中在分析噪声模型的基础上，对均值平滑、中值平滑、边缘保持平滑等技术从图像处理空间域中的算法原理、实现方法及效率等方面进行了详细比较。针对图像中含有的不同噪声模型，通过多次试验，得出了值得从事图像处理研究者参考的结论。这将有助于提高图像处理软件开发的效率。     

IGS测站的非线性变化研究

GPS位置时间序列中经常会出现信息中断,造成数据不连续,进而导致测站速度及其不确定度的估计有偏。因此,时间序列中断探测是动态大地测量数据处理的重要内容。在基于t-检验的序贯格局转换分析法(sequential t-test analysis of regime shifts,STARS)算法的基础上,顾及GPS位置时间序列的噪声特性,提出了一种考虑有色噪声的STARS算法(COL-STARS)。该算法首先利用一阶自回归模型(auto-regressive, AR(1))模型进行噪声\     

时间跨度对GPS坐标时间序列噪声模型估计影响分析

文中介绍GPS坐标时间序列模型,并给出GPS噪声模型种类、估计方法及最佳噪声模型评价准则。选取来自IGS08的24个IGS核心站的时间序列作为数据基础,对不同时间跨度的时间序列噪声模型进行定量分析,探讨其随着时间变化的演化规律。结果表明:当时间序列长度较短时,噪声模型的不确定性较大,而12.5a以上时间跨度的噪声模型趋于稳定且主要表现为闪烁噪声加白噪声的组合噪声模型;大跨度时间序列中噪声的长周期分量变得显著。     

联合区域叠加滤波法与小波变换去除GPS站坐标时间序列噪声

GPS站坐标时间序列中存在的周期性与非周期性误差严重影响了对测站运动特征的分析及其非线性变化的物理机制解释。因此,为削弱噪声的影响,本文首先利用区域叠加滤波法去除了南加利福尼亚地区16个测站时间序列的共模误差,以此削弱时间序列中存在的包括周年和半周年误差在内的周期性误差。为去除滤波后残留的噪声,对滤波后的信号进行静态离散小波变换,提取了周期为半周年以上的信号。结果表明,联合区域叠加滤波法与小波变换对GPS站坐标时间序列进行处理,既能够削弱周期性误差对信号的影响,又能较好地提取测站的非线性运动信号。     

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。     

Contourlet域相关和阈值衰减联合去噪方法及其在地震资料处理中的应用

针对常规方法不能很好地压制复杂地质条件下的低信噪比地震记录中的随机噪声的问题,提出了Contourlet域相关和阈值衰减联合去噪方法(CTCT)。首先,采用Contourlet分解地震资料,对得到的尺度-方向分量进行倾角扫描,通过相关叠加压制随机噪声;然后,对相干加强处理后的剩余随机噪声采用非线性阈值进一步衰减。模型算例及实例结果表明,此方法压制随机干扰的效果要优于传统方法,一定程度上改善了常规滤波方法在压制噪声时对有效波的影响。     

平面监测网的动态滤波

在假定形变区域为分块连续弹性体的基础上,本文提出一个所谓虚拟形变速率参数形变模型,由它的特例可推出常见的单点位移形变模型。之后又讨论和研究了平面监测网的观测数据滤波问题,设计出一个虚拟形变速率参数卡尔曼滤波器,具体做了这几项工作:(1)在所提出的形变模型下,推导出平面监测网的状态方程;(2)解决了初始状态及其方差阵的估计问题;(3)在极大似然的原则下,得到了动态噪声方差阵的逐次修正公式。在对两个模拟网的几种不同方案进行试算之后,本文提出了几点结论和建议。     

Evaluation of fuzzy-based classifiers for cotton crop identification

In this study, an evaluation of fuzzy-based classifiers for specific crop identification using multi-spectral temporal data spanning over one growing season has been carried out. The temporal data sets have been georeferenced with 0.3 pixel rms error. Temporal information of cotton crop has been incorporated through the following five indices: simple ratio (SR), normalized difference vegetation index (NDVI), transformed normalized difference vegetation index (TNDVI), soil-adjusted vegetation index (SAVI) and triangular vegetation index (TVI), to study the effect of indices on classified output. For this purpose, a comparative study between two fuzzy-based soft classification approaches, possibilistic c-means (PCM) and noise classifier (NC), was undertaken. In this study, advanced wide field sensor (AWiFS) data for soft classification and linear imaging self scanner sensor (LISS III) data for soft testing purpose from Resourcesat-1 (IRS-P6) satellite were used. It has been observed that NC fuzzy classifier using TNDVI temporal index – dataset 2, which comprises four temporal images performs better than PCM classifier giving highest fuzzy overall accuracy of 96.03%.     

GNSS接收机晶振参数对载波相位测量的影响分析

分析了射频与基带时钟不同源对载波相位测量的影响,构建了由晶振各类误差源引起的载波环跟踪误差模型。分析与实验结果表明,时钟不同源会导致载波相位测量出错,晶振引起的载波环测量误差随环路噪声带宽增大而减小,减小晶振的h系数和g灵敏度可提高测量精度。选用单一稳定度高、g灵敏度小的晶振作为GNSS接收机时钟,可改善载波相位精度。     

云南地区GPS基准站噪声模型分析

以云南地区陆态网27个全球定位系统(GPS)基准站在2011-2017年不同时间跨度的观测数据为例,使用赤池信息量和贝叶斯信息量估计准则(AIC/BIC)对解算结果进行分析,从而确定其最优有色噪声模型.结果表明,不同时间跨度基准站各坐标分量上噪声特性主要体现为白+闪烁噪声(WN+FN)、幂律噪声(PL)模型组合.部分基准站在北向和垂向的最优噪声模型会随着观测时间的累积而改变,PL模型所占比例有所下降,WN+FN模型所占比例有所上升.当时间跨度大于5 a时,基准站噪声模型的稳定性显著提高.随着坐标时间序列积累时长的增加,未知噪声分量出现的可能性也相应提高.