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61.
本文针对遥感影像复杂背景下,背景地物光谱特征与目标光谱特征之间存在较强相关性的问题,提出一种基于仿蝇视觉的复杂背景下遥感异常检测算法。首先构建并行多孔径背景模型,实现对复杂背景特征的自适应描述;然后基于异常目标的光谱特征相对异常性,采用相对马氏距离区分异常区域、不确定区域与无目标区域,消除背景与目标光谱相关性对检测结果干扰的同时,弥补了传统假设检验无法区分无目标和不确定问题的不足;最后融合多个背景模型的检测结果,实现异常目标检测。仿真实验将围绕多种背景地物并存复杂区域的异常检测验证本文算法的有效性。 相似文献
62.
63.
视觉感受与Markov随机场相结合的高分辨率遥感影像分割法 总被引:2,自引:0,他引:2
鉴于视觉感受对外界强大的感知与识别能力,模拟视觉神经感知的工作机制,并结合Markov随机场模型,提出一种影像分割方法。首先,分析视觉感知系统的工作机制,将其特性归纳为等级层次性、学习能力、特征检测能力和稀疏编码特性,继而利用小波变换、非监督聚类、特征分析和Laplace分布模拟视觉工作机制,然后结合Markov随机场模型实现高分辨率遥感影像的分割。通过不同卫星的真实遥感影像进行了相关试验。试验结果表明本文提出的方法在高分辨率遥感影像分割任务中有非常良好的表现。 相似文献
64.
电子地形图符号体系的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
随着数字制图技术的发展,电子地图的应用日益增多,为保证地理信息感知和认知的一致性与准确性,达到信息与资源共享,电子地形图符号的规范化、标准化势在必行.文中针对此种需求介绍了电子地形图符号体系和符号标准化的研究现状,分析了电子地形图符号体系中存在的主要问题,详细阐述了电子地形图符号体系构建的基本原则、内容以及体系结构,并且结合示例进行了说明,为电子地形图符号体系的研究提供了一些思路. 相似文献
65.
Canny算子对人工标志中心的亚像素精度定位 总被引:10,自引:0,他引:10
在使用圆型人工标志的计算机视觉检测中,人工标志的识别率和中心定位精度直接影响到检测的整体精度.传统的中心定位算法对人工标志识别率低、中心定位精度差,已不能满足精密检测的要求.文中采用Canny算子对带有圆形人工标志的数字图像进行边缘分割,通过模式识别方法、最小二乘拟合方法计算人工标志中心.该方法解决了标志识别率低的问题,提高了标志图像中心定位精度.其精度可达到亚像素级,能够满足高精度计算机视觉测量的要求. 相似文献
66.
全井眼微电阻率成像(Fullbore Formation Micro Imager,FMI)技术广泛应用于强非均质性的碳酸盐岩储层测并精细解释.然而,由于各极板间间隙的影响,FMI无法测量360°全井壁地层电阻率信息,这使得FMI图像出现空白条带,严重影响了图像视觉和测井解释进程.为获取全井壁的电阻率信息,必须有效的填充空白条带.本文在探讨现有的电成像图像空白条带填充方法基础上,提出了一种基于卷积神经网络的电成像图像空白条带填充方法.与常用的Criminisi插值法对比填充效果显示:该方法完全适用于各种特征的电成像图像空白条带填充,延续了所有待填充边缘的暗色条带和亮色背景,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性高达0.9581.Criminisi插值法在复杂区域电成像图像的填充结果连通性较差且存在干扰区域,填充结果与原始图像的像素值频率占比相关性仅为0.5924.本文提出的方法具有处理速度快、干扰区域少、连通性强、相关性高的特点,能够满足电成像空白条带成规模填充的实际应用需求,还可为测量极板间的测量缺失带信息处理提供参考手段. 相似文献
67.
基于计算机视觉的地形3D重建 总被引:1,自引:0,他引:1
构造3D地形模型有很多种方法.本文提出一种用数码相机获得的未标定照片获取三维地形模型的简单方法.这种方法仅需要从两幅或多幅照片中选取对应点,根据这些对应点,求出基本矩阵,摄像机矩阵,进而进行三维地形表面的估计,实验结果及算法分析表明,本文提出的特征匹配算法精确度较高,实现地形重建方法切实可行,生成的模型可视效果较好。 相似文献
68.
69.
实现地图图面要素配置的自动化是地图制图自动化中的一个重要部分,能够帮助制图人员提高制图效率。文中在分析国内外有关研究成果的基础上,利用地图图面配置规律和视觉平衡理论,提出一种自动搜寻地图图面要素合适位置的方法。该方法从专题地图生产的实际需要出发,考虑了纸张大小和地图比例尺等因素,用矩形框表示图面要素的大小和位置,简化设计过程。最后,在CorelDRAW环境下,利用VBA技术实现文中所提出的方法。该软件提供了多种地图图面要素配置模板供地图设计人员选择,能进行地图图面要素位置的自动冲突探测,可以为地图设计人员提供一个标准化地图图面配置模板。 相似文献
70.
首先回顾了摄影测量的历史,从透视几何、成像设备、摄影平台、测量法和测量工具等4个方面较系统地总结了前人的贡献。其次,简要介绍了计算机视觉的起源,并从几何角度分析了计算机视觉与摄影测量之间的紧密联系,探讨了两者在实用上的一些区别。再次,从语义方面,分析了遥感学科的发展,与机器学习和计算机视觉之间的关系,以及目前深度学习和连接主义的盛行。最后,展望了摄影测量的未来,指出与计算机视觉、人工智能等学科的进一步交叉融合是摄影测量发展的必然之路。 相似文献