基于小波的水下图像后向散射噪声去除

介绍水下图像成像的特点,分析影响水下成像的主要因素:吸收和散射。在此基础上,采用小波的方法对水下图像进行去噪。首先对低频系数采用了LUM滤波器进行滤波,然后对高频系数采用了NeighShrink方法和对其改进后的ENS方法进行去噪。通过实验证实,该方法去除水下图像噪声具有较好的效果。     

图像处理在客流检测中的算法研究

为了将图像处理技术应用于智能客流检测,准确及时地获取运动信息,对视频图像中运动物体的分割与跟踪技术进行研究,将图像分割与跟踪技术有机地结合在一起。采用帧间与帧内相结合的分割算法,将图像填充技术应用于图像分割,消除了背景区域的干扰以及图像处理过程中造成的失真,达到了准确获取视频流中运动物体的目的。在图像跟踪过程,引入了边缘衍生点的概念,在此基础上,提出基于部分轮廓线特征点集的多线程跟踪算法,把运动物体跟踪转变为连续帧间特征点集匹配的问题,极大地减少了运算量,解决了图像跟踪处理领域中目标物体自遮挡与不完全遮挡的难题。经客流测试证明,文中方法能够对上下车客流数量进行准确统计。     

基于X波段雷达的表层流估计算法初步研究

对X渡段雷达记录的连续雷达图像进行分析,能够获取海浪和表层流信息.不存在海洋表层流情况下,雷达图像的谱能量分布在静水频散关系确定的平面上,而雷达相时海浪场的运动(比如表层流)使雷达图像的谱能量分布产生多普勒频移,对此频移进行最小二秉拟合.可以确定表层流的大小和方向.     

港珠澳大桥水下结构物的多手段探测

介绍了利用侧扫声纳、浅地层剖面仪和磁力仪开展港珠澳大桥水下结构物的探测方法和过程,并将探测的结果与调查收集的资料比较,分析水下结构物的分布情况,不同探测方法得出的结果也可以相互印证。     

天气太热,珊瑚危险!

<正>在医学上,CT是一种经常被用到的技术。CT即计算机体层摄影,扫描仪利用X线对人体某一范围进行逐层的横断扫描,取得信息,然后再经由计算机处理后获得重建的图像。所获的图像为人体的横断解剖图,最终可通过计算机处理得到三维的重建图像。     

黄河三角洲潮滩剖面特征

利用验潮、潮滩水准测量、沉积物分析和遥感资料,分析了黄河三角洲不同岸段潮滩的特征。水准测量表明,侵蚀潮滩剖面形态为下凹,而淤积潮滩则上凸,由高潮线至低潮线,潮滩沉积物均变粗,这种变粗趋势在北部侵蚀岸段和河口侧缘明显,在河口南侧稳定海岸则不明显。潮滩沉积物含水量为12.2%~32.2%,平均为21%,海滩表层沉积物不排水剪切强度在0.1~0.35 kg/cm2之间。受局限岸滩的平面形态和剖面形态受到周围大坝地形影响,具有和砂质海滩类似的形态,显示波浪对该潮滩的作用强烈,根据剖面测量结果与遥感图像,发现河口北侧有一个小的冲积扇。     

海洋水色遥感图像伪彩化方法的研究

分析了国内外有关信息伪彩化应用的研究现状后认为:海洋水色遥感图像的伪彩化应该是基于任务的,也只有基于任务的伪彩化才能保证伪彩化结果的准确性。基于任务的伪彩化要求必须从伪彩化相关的3个对象(信息、色彩与用户)所具有的特点出发,确定有针对性的伪彩化实现方案。在综合考虑了伪彩化3个对象的特点后,提出海洋水色遥感图像的伪彩化可以分3种方案进行伪彩化设计,每种方案都有自己的针对性、使用范围及局限性。方案1是针对对海洋信息作定量分析而提出来的,主要用于揭示海洋信息中的高频快变成分,同时兼顾揭示信息中的低频成分,被分析信息的波动幅度不大。方案2是针对对海洋信息作定性分析而提出的,不强求对信息量的准确量化,更多关心的是海洋信息相互间的关系,因此要求色标具有很高的信息表现力。方案3是方案1及方案2的补充,方案1具有定量能力,但总色差较小,对信息的解析能力有限,方案2虽然有较大的总色差,具有较好的解析能力,但只有定性能力,方案3将在保持局部区域的定量特点外,扩大整体的总色差。在伪彩化或可视化设计中,主要是关心数据信息中最引人注意的部分也即突出最重要的部分,在大多数情况下,用户对数据信息的低端及高端更感兴趣,这也是方案3中双反色调色板设计及使用的基础。3种方案的针对性设计将方便伪彩化在水色遥感信息分析中的准确、快捷使用。文章最后通过例子证明,在对海洋水色遥感信息的分析和研究中,选择3个方案中的1种或几种作适当的调整,海洋水色遥感信息可以得到较好的诠释。     

图像灰度匹配算法研究

图像配准是图像处理的基本任务之一,其效果将直接影响到其后续图像处理工作的效果。介绍了一种借助转动惯量计算惯量椭圆以进行遥感灰度图像配准的方法。     

滨海湿地稀疏采样重构高光谱图像分类精度评价

高光谱遥感影像维数高、数据量大、波段之间的相关性强,分类时易出现"Hughes"现象,因此在分类过程中如何有效减小数据处理过程中的计算量,又保证原始数据重要的地物信息不丢失具有重要的意义。压缩感知理论可通过远低于耐奎斯特的采样率和少量观测数据实现信号的精确重构,具有对硬件读写要求低、图像恢复效果好等优势。通过利用基于小波变换的压缩感知算法对黄河口地区的高光谱影像进行图像重构,然后分别采用SVM算法、最大似然法以及神经网络分类法对重构后的影像进行分类,并对分类结果的精度分别从空域和小波域、不同的测量值等维度进行了分析和比较。结果表明:(1)压缩感知理论重构后的影像保留了原始影像的基本信息,保证了分类精度;(2)SVM算法的分类精度最好,空域和小波域的分类精度基本一致;(3)分类精度随测量值的增加先逐渐提高,然后趋于稳定。     

基于主成分分析和决策级融合的高光谱图像分类方法研究

为了评价主成分分析方法和决策级数据融合方法对高光谱图像地物分类结果的影响,作者利用各分类器和主成分分量的优势,提出了两组地物分类结果的决策级融合策略,利用8种常用监督分类方法对高光谱原始图像和PCA变换后不同分量组合图分类得到的结果进行决策级融合,并应用覆盖黄河入海口新老河道交界处的CHRIS/PROBA高光谱图像开展实验研究。结果表明:直接采用每类地物分类精度最高的、空穴和缝隙采用总体分类精度最高的融合策略,在综合考虑生产者精度和用户精度的情形下,仅使用最大似然法、支持向量机和人工神经网络3种分类方法,按照分类精度从高到低的顺序进行的融合分类效果最好,总体分类精度为87.82%。与8种监督分类方法中效果最好的最大似然法相比,精度提高了2.7个百分点,同时明显减少了错分现象,尤其是对于分布面积较小的翅碱蓬和柽柳,滩涂被误分为翅碱蓬、芦苇被误分为柽柳的现象大大降低。