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多波束声呐图像是进行海底底质分类的主要数据源之一,由于受海洋噪声、声波散射和混响、仪器设备等因素影响,其经各项常规改正后仍存在明显残差,突出表现在中央波束区和条带重叠区,难以形成高质量的声呐图像。文中分析了多波束声呐图像残差的成因及影响,提出了一种基于多条带最小二乘拟合的多波束声呐图像残差处理方法。首先,得到相邻声脉冲(ping)信号中央区域、重叠区域以及整体趋势的拟合函数;然后,通过拟合函数计算得到中央和重叠区域的残差改正系数;最后,通过改正系数进行残差改正。实验分析表明,该方法在保留原始细节的基础上,有效削弱了残差对声呐图像的影响,对多波束声呐图像处理具有参考和应用价值。 相似文献
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本文提出一种保持局域特征的多源海冰图像融合方法,并在此基础上进行海冰分类。本文提出的多源海冰图像融合方法包括保持空间局域融合和保持特征局域融合两方面。首先,通过学习得到投影矩阵和相似矩阵。投影矩阵将多源像素进行投影变换,得到保留像素空间局域特性的融合向量。相似矩阵度量像素特征间的相似性,通过拉普拉斯特征分解,得到保留像素特征局域相似性的融合向量。然后,将空间融合向量和特征融合向量进行像素综合,得到融合图像。在此基础上,本文设计一种滑动集成分类方法进行融合图像像素分类。提出的分类方法利用滑动集成的特点,在分类时增强刻画了海冰局域特性。由于本文的保持局域融合框架不仅刻画了海冰在物理空间中的邻接关系,而且考虑不同海冰类型的特征关系,因此其在多源图像(多光谱和合成孔径雷达(SAR)图像)的海冰分类任务中表现优异。实验结果表明本文提出的基于保持局域特征融合的多源海冰图像分类方法有效提升了海冰分类精度。 相似文献
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图像融合在遥感中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍了关于低分辨率的多光谱图像与高分辨率的全色图像相融合的一些方法。图像融合的目的是为了获取高分辨率的多光谱图像,它既包含了多光谱信息又具有全色图像的高空间分辨率特点。图像融合在遥感中的主要目的在于尽量保持图像的光谱信息.以便用于土地覆盖分类等领域,这一点与其在军事应用和计算机辅助设计领域有所不同。阐述了如何在不使用高分辨率的全色图像情况下进行融合的方法,由于同时获取的多光谱图像之间存在亚像元级的偏移现象,将位移量作为附加信息来有效提高采样频率,以此获取高空间分辨率信息。最后选取了SPOT卫星的多光谱图像作为例子.对文中所阐述的算法进行了试验,并对试验结果作了比较分析。 相似文献
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利用小波变换和多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析和基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合。提出了在线性最小方差意义下的带乘性噪声系统的多尺度最优滤波融合算法。并用计算机仿真说明了融合算法的有效性。 相似文献
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针对水下图像对比度偏低,细节模糊的问题,本文提出基于非锐化掩模引导滤波的细节增强方法。首先由原始图像做引导图进行滤波得到细节层图像,并对细节层使用噪声检测的中值滤波去除斑点噪声;然后对原始图像进行基于均值滤波的非锐化掩模,得到锐化图像,并将锐化图像作为引导图对原始图像进行引导滤波,获取基础层图像;最后将滤波后的细节层进行增益后与引导滤波获取的基础层进行叠加,达到增强水下图像细节的目的。并通过信息熵、局部对比度和平均梯度3种客观评价指标对图像处理结果进行了对比分析,主观和客观测试结果表明,本文采用的算法能够有效提高图像对比度以及增强细节信息,有利于提高水下图像资料解释的准确性。 相似文献
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基于小波变换和HIS变换的海冰SAR与光学遥感影像融合方法研究 总被引:3,自引:2,他引:1
Sea ice as a disaster has recently attracted a great deal of attention in China. Its monitoring has become a routine task for the maritime sector. Remote sensing, which depends mainly on SAR and optical sensors, has become the primary means for sea-ice research. Optical images contain abundant sea-ice multi-spectral information, whereas SAR images contain rich sea-ice texture information. If the characteristic advantages of SAR and optical images could be combined for sea-ice study, the ability of sea-ice monitoring would be improved. In this study, in accordance with the characteristics of sea-ice SAR and optical images, the transformation and fusion methods for these images were chosen. Also, a fusion method of optical and SAR images was proposed in order to improve sea-ice identification. Texture information can play an important role in sea-ice classification. Haar wavelet transformation was found to be suitable for the sea-ice SAR images, and the texture information of the sea-ice SAR image from Advanced Synthetic Aperture Radar(ASAR) loaded on ENVISAT was documented. The results of our studies showed that, the optical images in the hue-intensity-saturation(HIS) space could reflect the spectral characteristics of the sea-ice types more efficiently than in the red-green-blue(RGB) space, and the optical image from the China-Brazil Earth Resources Satellite(CBERS-02B) was transferred from the RGB space to the HIS space. The principal component analysis(PCA) method could potentially contain the maximum information of the sea-ice images by fusing the HIS and texture images. The fusion image was obtained by a PCA method, which included the advantages of both the sea-ice SAR image and the optical image. To validate the fusion method, three methods were used to evaluate the fused image, i.e., objective, subjective, and comprehensive evaluations. It was concluded that the fusion method proposed could improve the ability of image interpretation and sea-ice identification. 相似文献
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在卫星遥感影像识别中,相较于海上单一环境的船舶识别,港口船舶识别由于存在集装箱、码头等大量干扰目标,显得更为困难。采用强度-色度-饱和度(Intensity-Hue-Saturation, IHS)变换、Brovey变换(Brovey Transform, BT)、ESRI全色锐化变换、简单均值变换和施密特正交变换法(Gram-Schmidt, GS)等5种融合算法,进行高分二号卫星全色和多光谱影像的融合试验,通过定性和定量评价选出适用于港口船舶影像的最优方法。结果显示GS融合方法在增加影像空间信息的同时维持了光谱保真性,其均方根误差、峰值信噪比、结构相似性等指标均优于其他4种融合方法,可用于港口船舶识别。 相似文献
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FY-4A卫星是我国目前最先进的气象卫星,为缓解光照对其可见光和红外云图影响,增强图像质量和显示细节,通过分析中央气象台发布的FY-4A卫星云图中可见光和红外云图资料,指出云图可见光和红外云图存在极强互补性的特征,提出一种基于灰度均值的自适应非线性Gamma图像增强融合方法。仿真实验结果指出利用本文方法得到的融合云图拥有显示云的更多细节和识别云层云类的特点。该方法有效性的验证,为21世纪海上丝绸之路气象预报保障提供了新的云图识别处理技术。 相似文献
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为了提高合成孔径雷达(syntheticapertureradar,SAR)图像中海上溢油的检测精度,设计了一种图像显著性和均值偏移分割相结合的暗斑检测方法,验证了该方法在SAR溢油图像暗斑识别中的有效性,为溢油区域的准确检测奠定了基础。针对SAR溢油图像中暗斑区域在人类视觉中属于感兴趣区域的特性,利用图像显著性检测方法对整幅SAR图像进行处理生成显著性图像,然后利用均值偏移方法在SAR图像的Lab空间将图像分割成不同区域,最后在显著性图像上利用每个区域的平均显著性值与动态阈值之间的关系确定溢油图像中的暗斑区域。实验结果表明,该方法不需要人工交互,且能够有效地提取出SAR图像溢油中的暗斑区域。 相似文献
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以覆盖黄河口湿地区域的Radarsat-2 SAR全极化影像和Landsat-5 TM影像为例,将4种极化方式的SAR影像与TM影像分别进行融合,采用支持向量机对融合结果进行滨海湿地典型地物土地覆盖分类,并对分类结果进行比较评价,分析不同极化方式的SAR影像与TM影像融合结果在滨海湿地地区的分类能力。实验结果表明:采用与SAR影像融合的方法能够提高TM影像的分类精度,其中HV极化方式的SAR影像与TM影像的融合结果分类精度最高,最适用于滨海湿地土地覆盖分类研究。 相似文献
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基于Radarsat-2全极化SAR、GF-1多光谱、Landsat-8多光谱影像,利用PCA变换、HSV变换等方法,分析了同空间分辨率的SAR与光学全色影像的信息量,并评价了其分别与Landsat-8多光谱影像的融合结果。结果表明:全极化SAR影像较全色影像的亮度高,图像标准差、信息熵及平均梯度总体趋于一致,信息量相当;融合影像目视效果相近,且SAR融合影像较光学融合影像包含的信息量更为丰富,利用高分全极化SAR影像替代光学全色影像开展海岸带遥感监测是可行的。 相似文献