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海底影像存在着对比度低、噪声污染严重、图像质量差等问题，采用传统算子的海底管线边缘图像中含有大量的无用和断裂边缘信息。文中将多尺度边缘检测和匹配跟踪相结合，提出利用平稳小波变换的海底管线边缘检测方法；在提取边缘的同时利用匹配跟踪手段对噪声干扰进行抑制，提高图像目标边缘检测质量。通过对海底管线和测试图像边缘检测实验表明，文中所提出的方法在抑制图像噪声的干扰、提高水下目标边缘完整性方面明显优于传统的边缘提取算子，证明该算法的有效性。 相似文献
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利用云导风技术结合高分辨率气象卫星遥感数据获取风矢量,在监测台风等极端气象灾害方面具有重要应用。本文提出了一种基于加速鲁棒特征(speeded up robust features,SURF)图像匹配的云导风计算方法,利用SURF算法结合随机抽样一致算法(random sample consensus,RANSAC),提取并匹配两景连续时序云图的特征点,计算风矢量,并结合当地大气温度廓线指定云高,经质量控制得到云导风矢量。运用该方法模拟了2018年台风“山竹”的云导风矢量,以美国威斯康星大学气象卫星研究合作所(CIMSS)的大气运动矢量资料进行验证,结果表明:(1)风速和风向的相关系数分别为0.78和0.79,均方根误差分别为4.75 m·s–1和37.64°,平均绝对百分比误差分别为33.49%和22.55%,整体具有良好的模拟精度;(2)与CIMSS资料相比,基于特征点匹配的SURF云导风计算方法在反演密集云区的风矢量有明显优势,可有效提高云区内风矢量的数量,扩大风矢量的空间覆盖范围;(3)图像对比度增强处理对特征点的提取和风矢量的空间分布有重要影响,伽马变换因子γ=5时,能较好地平衡台风外围螺旋云带和中心附近云区的风矢量数量,反映台风风场的整体特征。该方法作为基于尺度不变特征变换的云导风计算方法的改进,可为利用卫星遥感影像数据进行云导风计算提供新的思路。 相似文献
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为解决单景遥感图像上航行船只航向的自动提取问题,研究了船只尾迹遥感特征和基于尾迹遥感特征的提取方法。对海上航行船只尾迹的形态特征和统计特征研究表明,湍流尾迹在遥感图像上出现概率高且特征稳定,其图像表现以条带状特征为主。考虑到湍流尾迹的线性特性,采用Randon变换算法进行了可以表征航向的尾迹提取。通过对10幅尾迹图像提取实验,与手工提取的结果相比,航向均方根误差能够达到2.74°。实验表明,该方法能够通过航行船只尾迹信息有效实现单景图像上船只航向的自动提取。 相似文献
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希尔伯特-黄变换是一种处理非线性、非平稳数据的方法,目前该方法已在遥感图像处理中得到高度重视。文中在介绍希尔伯特-黄变换的基础上,首先通过对时间序列数据的不同频率信息进行分离,揭示了希尔伯特-黄变换方法对局部时间尺度的物理含义。通过希尔伯特-黄变换方法对不同空间尺度信息的分离,对SAR遥感图像滤波和SAR遥感图像信息提取开展了实例应用研究,展示了希尔伯特-黄变换方法可以通过遥感图像提供各种尺度信息现象的有效数据。最后讨论与分析了希尔伯特-黄变换方法的局限性与优势,并对其在遥感图像处理中的应用进行了总结和展望。 相似文献
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船用X波段雷达被广泛应用于海洋表面波观测和研究。本文给出了一种新的从船用X波段雷达图像中确定主波传播方向的方法。X波段雷达图像中的海浪信号具有明显的尺度性和方向性。同时，curvelet变换作为一种同时具备尺度分辨率和方向分辨率的数学变换，能够对一幅雷达图像在不同尺度、不同方向和不同位置上进行分析。对一幅雷达图像进行curvelet分解并获得curvelet系数后，波浪信号主要集中在某些特定尺度和方向的curvelet系数中，从而我们可以获得带有 方向模糊的波传播方向。进而，通过计算几幅连续采集图像的互相关系数可以消除 方向模糊。同步观测的雷达图像和浮标数据证明了该方法的有效性。 相似文献
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灰度共生矩阵纹理特征对SAR海冰漂移监测的增强性能研究 总被引：1，自引：0，他引：1
海冰漂移监测对气候变化分析、船只航行、海上石油平台等海上活动安全作业具有重要意义。当前主流的SAR海冰漂移监测方法多是基于SAR灰度图开展的,其受噪声、环境等因素的影响较大,导致其在海冰漂移探测时,特征失配率高,匹配正确率低。针对这一问题,本文尝试利用SAR海冰纹理特征来增强海冰漂移探测性能。首先对比分析了8种纹理特征对海冰漂移探测中特征匹配的增强性能,筛选出能够有效增强特征匹配性能的最优纹理特征;其次进一步分析了海冰类型、入射角和分辨率对基于纹理特征的海冰漂移探测性能增强的影响。实验结果表明,均值是最优的纹理特征,与SAR强度图相比,特征匹配正确率提高了约7%。 相似文献
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Homologous feature point extraction is a key problem in the optical and synthetic aperture radar （SAR） image registration for islands. A new feature point extraction method using a threshold shrink operator and non-subsampled wavelet transform （TSO-NSWT） for optical and SAR image registration was proposed. Moreover, the matching for this proposed feature was different from the traditional feature matching strategies and was performed using a similarity measure computed from neighborhood circles in low-frequency bands. Then, a number of reliably matched couples with even distributions were obtained, which assured the accuracy of the registration. Application of the proposed algorithm to SPOT-5 （multi-spectral） and YG-1 （SAR） images showed that a large number of accurately matched couples could be identified. Additionally, both of the root mean square error （RMSE） patterns of the registration parameters computed based on the TSO-NSWT algorithm and traditional NSWT algorithm were analyzed and compared, which further demonstrated the effectiveness of the proposed algorithm. The algorithm can supply the crucial step for island image registration and island recognition. 相似文献
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A new global alignment approach for underwater optical mapping 总被引：1，自引：0，他引：1
Lately, underwater vehicles have become important tools for exploration, monitoring and creation of maps of the seabed. Within mapping applications, the maps obtained from optical data are becoming essential in different study areas such as biological, geological and archaeological surveys, or in detection of benthic temporal changes. However, the underwater medium is very challenging for optical sensors and does not allow the area of interest to be imaged in a single image. Therefore, image mosaicing methods are necessary. Although recent advances in detection of correspondences between images have resulted in highly effective image registration methods, global alignment methods are still needed to obtain a globally coherent mosaic. In this paper, we propose a new global alignment method which works on the mosaic frame and does not require non-linear optimisation. Additionally, a simple image rectifying method is presented to reduce the down-scaling effect which might occur when minimising errors defined in the mosaic frame. Moreover, this rectifying method can also be seen as an alternative and straightforward way of incorporating different sensor information if available. The proposed framework has been tested with underwater image sequences. The resulting method is faster than its counterparts while providing the same level of registration quality. 相似文献
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近年来基于图像处理方法的浮游动物分类技术逐渐用于海洋生态系统的研究中,相关检测仪器也从实验室处理向原位现场分析发展,这对检测算法的效率和处理速度提出了更高要求。本文根据海洋浮游动物显微图像的形状特点,提出将模板匹配方法与不变中心矩描述方法相结合,先利用模板匹配限定目标初步范围,再比较不变矩确定最终目标动物,并统计动物数量和尺寸。本文方法不受动物方位旋转和尺寸缩放的影响。实验验证结果表明,该方法与传统识别方法相比简单高效,处理速度快,误差范围小,适用于浮游动物的实时原位观测。 相似文献