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云噪声是光学卫星影像的常见问题,为了衡量云噪声对影像融合带来的影响,本文以高通滤波融合算法为例进行分析,指出云与地物的均值相差越大,云对影像融合的影响越大,并提出了一种针对含云影像的融合方法,即联合云检测与高通滤波的含云影像融合方法。该方法首先利用NIR/R-OTSU云检测算法实时进行云检测,判别出影像中的云覆盖区域;其次采用局部优化策略利用高通滤波融合方法分块对非云区域进行处理,得到融合影像。利用资源三号多光谱和正视全色影像进行融合实验,结果表明,本文算法比高通滤波融合方法、亮度色度饱和度(intensity hue saturation,IHS)变换融合方法、Pansharp融合方法更适用于含云影像的融合处理。 相似文献
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针对现有场景分类方法特征表征能力差以及单视角遥感影像分类精度难以提升的问题,提出一种融合多尺度注意力的多视角遥感影像场景分类方法。首先,将航空图像和地面图像构造成正负图像对,并划分为训练集、验证集和测试集;其次,构建融合多尺度注意力的卷积神经网络并训练,通过特征融合模块得到融合注意力且表征能力更强的特征,实现多尺度特征学习;然后,利用训练的多尺度注意力网络分别提取航空图像和地面图像特征并进行融合;最后,基于融合后的特征使用支持向量机进行场景分类。实验结果表明,相比现有方法,所提方法在两个公开数据集上均取得了更高的分类精度,改善了单视角场景分类效果,同时也证明了多视角所提供的补充信息能进一步提升遥感场景分类的准确性。
相似文献35.
目的:探讨CT轴扫描和螺旋扫描模式对颅脑影像质量和辐射剂量的影响,为颅脑急诊CT患者合理选择扫描模式提供依据。方法:20例患者,急诊CT扫描采用螺旋扫描模式,首次复查时采用轴扫描模式。管电压120kV,管电流290mA,球管转速0.8s,层厚5mm,间隔5mm,螺距0.969∶1,标准重建算法。测量脑灰质和脑白质CT值和背景噪声,计算SNR和CNR,并对图像噪声、颅底伪影、脑灰、白质对比显示情况进行主观评分,扫描后从CT剂量报告中调取辐射剂量值。两种扫描模式影像质量组间比较采用配对t检验和独立样本卡方检验。结果:轴扫描模式时脑灰、白质CT值分别为(38.02±2.23)HU和(27.01±1.72)HU,螺旋扫描时脑灰、白质CT值分别为(37.76±2.22)HU和(26.99±1.69)HU。CT轴扫描和螺旋扫描模式时,脑白质CT值、SNR和CNR差异没有统计学意义(P>0.05,t=0.045,0.119,0.502),图像噪声、颅底伪影、脑灰、白质对比显示主观评分结果没有统计学意义(P>0.05,χ2=3.142,0.0,3.159)。有效剂量在螺旋扫描模式时为66mSv,在轴扫描模式时为43mSv,但螺旋扫描模式扫描时间短,后处理重组图像对影像诊断有意义。结论:从影像质量和辐射剂量两方面考虑,对颅脑急诊患者CT检查时首选轴扫描模式,但对躁动不合作患者或体位不合作患者应选择螺旋扫描模式。 相似文献
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福卫2号卫星影像数据处理方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对福卫2号卫星数据处理方法进行了研究,采用了高精度的卫星轨道模型和DEM进行正射精纠正;并对影像融合进行了多种方法实验,从光谱质量和空间信息角度对融合方法的结果进行了比较分析,得到适合福卫2号影像的融合方法,可为福卫卫星处理提供技术参考。 相似文献
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传统的剩余校正(RMO)偏移速度分析方法基于走时原理,在陡倾角和欠照明地区,因为不能得到充分的角度域信息而失效.本文将展示一种基于波场延拓理论的偏移速度分析方法,即波动方程偏移速度分析(WEMVA).这种方法先利用成像优化方法获得剩余成像,再利用剩余成像反演剩余速度.此类方法继承了波动方程偏移方法的优点和缺点.波动方程偏移速度分析是一种线性反演方法,它要求对Born近似的展开序列作一阶截断.高阶部分的丢失必然带来巨大的截断误差,因此剩余成像必须也进行线性化,以适应大速度扰动和大延拓步长.因此,在此类算法中,剩余成像的获取和线性化是偏移速度分析的关键.在叠前偏移算子中,因为双平方根算子的数学表达式更为简洁,所以本文基于对波动方程偏移速度分析初步讨论,并通过模型验证其原理. 相似文献
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城市街道景观三维可视化的快速实现 总被引:4,自引:1,他引:3
提出了融合车载序列影像和二维矢量地图、快速实现城市街道景观三维可视化的方法。实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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提出将LiDAR数据对水体的敏感性与航空影像的高分辨率特征相结合的水体自动提取方法。利用SIFT算法对LiDAR强度图像和航空影像进行配准,在LiDAR高程图像上提取无回波信号的黑色区域,构建几何约束条件,排除由遮挡产生的无效区域;将水体初始位置映射到航空影像上,结合边缘信息进行区域生长,并对生长区域进行数学形态学运算,最终获取水体区域。实验结果表明,该方法可以获得很好的水体提取效果。 相似文献