基于最小信息量准则的小波变换确定变形监测精度

提出了应用最小信息量准则,提取了原始数据中的噪声信息并完整地保留变形信号,准确地估算了实际监测精度。     

船只衰落尾迹的小波多尺度广义分形特征分析

船只衰落尾迹遥感图像是弱反差纹理图像,检测强尾迹的方法不具有适用性.基于区域特征统计比较的思想,构建了一种会聚衰落尾迹异常的小波多尺度广义分形特征提取方法.该方法由小波多尺度分解、细节图像融合、多尺度基本特征计算、多尺度分形特征计算和广义分形特征计算等5步骤组成.仿真实验表明,该特征能完整表达尾迹并体现强弱差别,是一种有效的船只衰落尾迹检测技术,具有广泛的应用前景.     

镶嵌图像上拼接缝的消除方法

分析了基于小波变换的拼接缝消除方法的不足,提出了拼接缝消除的强制改正方法,并用实际图像进行了试验。结果表明文中提出的方法具有较好的拼接缝消除效果,算法简单,易于实现,可以处理彩色和黑白等多种图像。     

数学形态学在遥感图像边缘检测中的应用

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息,本文提出了一种边缘检测的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中噪声和边缘形态的不同建立了多结构元素,利用灰度形态变换原理进行边缘提取,实验表明,与经典的边缘检测算子相比,该算法具有很好的边缘提取能力,但其抗噪能力较差,为此,笔者还探讨性地提出了基于小波变换和数学形态学相结合的边缘提取方法。     

地球质心运动的频谱分析方法

针对地球质心运动主要是由多种周期运动叠加的特点，依次讨论了谱分析方法中的AR模型谱分析和小波谱分析方法，分别指出：将参数谱分析方法中的AR模型谱分析和非参数谱分析中的小波谱分析相结合产生的小波－AR谱分析以及小波包－AR谱分析方法，在地球质心运动的谱分析中有较好的频率分辨率以及噪声抑制能力。     

利用MATLAB实现图像处理与分析

本文通过对图像的均衡操作、二值图像的处理、小波去噪等实例，介绍了MATLAB进行图像处理和分析的实用方法与技巧，它对各种软钉包、进行图像处理和分析等，提供了高效便捷的方法。     

复杂地貌形态多比例尺表达的二维小波分析研究

针对复杂地貌形态的多比例尺表达中的等高线容易相交、地性特征描述困难和表达过程缺乏自适应等难题，提出了基于小波理论的复杂地貌形态的多比例尺表达模型，为上述问题的解决提供了新的思路和有效途径。     

小波去噪法在变形监测数据处理中的应用

以某组变形监测数据为研究对象,详细探讨了Matlab小波去噪函数中确定各种参数的方法,再通过得出的最佳参数对实验数据进行处理。结果表明,小波去噪有很好的数据处理能力。     

利用小波分解重构提取高频GPS数据静态永久性变形

研究了利用小波分解重构提取高频GPS数据静态永久性变形的方法。通过对El Mayor-Cucapah地震和东日本大地震两次地震高频GPS数据的处理和分析表明,PPP模式处理的高频GPS数据能够获取和强震仪相近的短周期强运动位移信息,并且保留了静态永久性变形信息;利用小波分解重构可以高精度地估计高频GPS动态位移中的静态永久性变形,有效区分主震和余震造成的静态永久性变形以及震后蠕滑位移。     

基于变形观测数据粗差探测与修复的小波变换法

研究小波变换在变形监测数据中探测与修复粗差的应用问题,实例分析证明：借助小波的多分辨率分析和数理统计的知识,能有效地探测出粗差,并通过对高频系数模极大值点的插值处理,结合小波重构等理论有效地修复粗差,为进一步进行变形分析与预报提供可靠保证。