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线积分卷积(LIC)方法是一种针对矢量场数据的可视化技术,本文主要研究了LIC方法应用于海洋流场的可视化质量改进问题。主要包括以下几点改进:根据海流运动方向改变稀疏背景噪声的指向以使流线变得更加细长明亮;针对稀疏噪声中海流变化剧烈的区域流线会出现分叉的问题,采用忽略稀疏背景噪声流线追踪时非主流线部分的纹理点的积分计算方法来解决此问题,同时可以省去不必要纹理点的积分计算的开支,加快显示速度;采用赋予海流随机的初始相位的方法来解决稀疏噪声循环动画突兀的问题;通过流线的运动速度快慢或者流线的颜色来表示海流速度大小;通过对海流数据进行插值并改善边界流线追踪条件的方法可形成完整细致的全球海流图像。实验结果表明,该方法可以生成纹理对比强烈、细节清晰、动画连贯的高质量海流运动图像,具有良好的可视化效果。 相似文献
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本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。 相似文献
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通过研究、分析现有基于遥感影像的舰船检测算法,提出了基于Itti视觉显著度模型改进的高分辨率遥感影像海面舰船检测方法,该方法利用海面舰船相对于海面背景信息视觉关注高的特点,参考视觉显著度模型计算原理,对高分辨率遥感影像中的颜色、亮度、方向、纹理等特征进行有效提取,然后利用归一化方法将不同特征融合,形成有利于舰船目标提取得视觉显著度图,最后对生成的视觉显著度图进行阈值分割和精细化处理获得最终的舰船检测结果。与传统舰船检测算法相比,本文算法能够有效检测复杂海面背景下的舰船目标,减少了单一特征变化对检测精度的影响,提高了检测准确率,具有较好的抗噪性和较强的鲁棒性。 相似文献
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本文结合二维流线可视化技术和中尺度涡旋识别技术，提出了3种中尺度涡旋时空连续可视化的方法:基于OW参数的涡旋可视化方法、基于栅格模板的涡旋可视化方法和基于矢量模板的涡旋可视化方法，这3种方法分别基于Okubo-Weiss算法、Faghmous的算法和Liu的算法来进行涡旋识别，同时将流场可视化的结果填充到涡旋内部，以获得更好的可视化效果。在可视化过程中本文引入了传输函数来对涡旋中的流线颜色和透明度进行实时交互，能够在控制界面上通过设置Key值点的颜色和位置来控制速度、涡度和OW参数等信息的显示效果。本文在性能和显示效果方面比较了3种方法的优劣。从性能上来讲，性能由高到低依次为:基于OW参数的涡旋可视化方法、基于栅格模板的涡旋可视化方法和基于矢量模板的涡旋可视化方法。从显示效果上来讲，基于OW参数的涡旋可视化方法在三者中最差，效果中有较多的杂乱的短线，同时涡旋边界较小，局限于涡旋核心区；基于栅格模板的涡旋可视化方法较第一种方法的显示效果有所提升，杂乱的短线较少，涡旋相对完整，但由于数据分辨率不够高的原因，在放大多倍后涡旋边界呈现锯齿状；基于矢量模板的涡旋可视化方法显示效果最好，涡旋完整、饱满。同时，因为首先进行了涡旋边界的重构，将涡旋边界矢量化，涡旋边界更加平滑。相对于传统长时间序列的涡旋可视化的方法而言，这3种方法提供了一个美观、动态和更富信息性的可视化方法，同时由于传输函数的加入，其可以成为科研人员研究涡旋的一个实用的工具。 相似文献
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本文基于灰度共生矩阵提取多尺度纹理指数影像,将纹理指数影像作为逻辑波段与原始影像波段组合,进行最大似然监督分类的实验,以改善单纯基于像元光谱影像分类技术的不足。利用SPOT-5卫星遥感影像对西门岛土地利用分类的实例进行分析。结果表明,由SPOT-5遥感影像第一波段和第二波段计算所得的相关性和同质性纹理指数影像以及由第三波段计算所得的均值纹理和第四波段计算的同质性纹理指数影像,对海岛土地利用分类精度的提高均有较为显著的效果,其中加入多尺度纹理信息后西门岛土地利用遥感影像分类的总体精度由75.41%提高到89.41%。 相似文献
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结合纹理特征的SVM海冰分类方法研究 总被引：5，自引：4，他引：1
海冰分类是遥感监测领域中的重要应用之一，海冰分类的准确性对于评估海冰冰情、保证航海安全和开辟北极航道具有重要的意义。针对海冰分类问题，本文选用Sentinel-1遥感数据，结合纹理特征分析，提出了一种改进的SAR海冰分类方法。该方法选用灰度共生矩阵提取特征值，通过实验得到适宜用于海冰分类的多特征组合，在此基础上利用支持向量机开展SAR海冰类型的分类研究。实验结果表明，该方法可以实现对海冰SAR图像中一年冰、多年冰和海水3种类型识别，与传统的海冰分类方法神经网络和最大似然法相比较，使用SVM分类方法，结合纹理特征开展海冰类型监测是可行的，同时也表明多特征组合有利于提高SAR图像的分类精度，从而验证了本方法的有效性，为海冰分类提供了一种新思路。 相似文献
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Jianhu Zhao Xiao Wang Hongmei Zhang Jun Hu Xiaomin Jian 《Marine Geophysical Researches》2016,37(3):229-241
To fulfill side scan sonar (SSS) image segmentation accurately and efficiently, a novel segmentation algorithm based on neutrosophic set (NS) and quantum-behaved particle swarm optimization (QPSO) is proposed in this paper. Firstly, the neutrosophic subset images are obtained by transforming the input image into the NS domain. Then, a co-occurrence matrix is accurately constructed based on these subset images, and the entropy of the gray level image is described to serve as the fitness function of the QPSO algorithm. Moreover, the optimal two-dimensional segmentation threshold vector is quickly obtained by QPSO. Finally, the contours of the interested target are segmented with the threshold vector and extracted by the mathematic morphology operation. To further improve the segmentation efficiency, the single threshold segmentation, an alternative algorithm, is recommended for the shadow segmentation by considering the gray level characteristics of the shadow. The accuracy and efficiency of the proposed algorithm are assessed with experiments of SSS image segmentation. 相似文献
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针对海底侧扫声纳图像对比度低、纹理弱、噪声严重等问题,提出了一种基于第二代Curvelet变换的声纳图像增强算法。首先对原始声纳图像进行多尺度、多方向的Curvelet变换分解,得到低频子带和高频子带;然后引入非线性S型函数对低频系数进行处理,提高图像整体的对比度;采用一种可以避免过度增强的新型非线性函数对各尺度的高频子带系数进行处理,提高图像整体的对比度,增强图像边缘和纹理细节,并通过估计噪声水平设定阈值进行阈值降噪。最后经Curvelet逆变换得到增强图像。实验表明,该方法不仅改善了海底侧扫声纳图像对比度低的问题,而且降低了噪声,突出了声纳图像的边缘和纹理细节。 相似文献
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实现了用于平面离散向量场分解的Polthier算法,提出了“先分解向量场,后检出特征”的、基于向量场分解的提取与可视化平面流场中的涡旋、特别是弱小涡旋的新途径. 相似文献
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溢油已是当前海洋生态环境破坏的主要因素之一,因此对海洋溢油的检测分析是当前海洋环境保护的一个重要课题。传统的溢油提取仅仅是单独依靠光学影像的光谱信息或者合成孔径雷达(SAR)影像的后向散射系数信息进行提取,这会造成很多同谱异物或者粗糙度相近似的地物错分,因此除了利用传统的影像信息以外,还需结合影像的纹理信息,从而提高溢油提取的精度,减少错分地物的数量。选用2006年渤海地区的三景同轨SAR影像作为数据基础,应用基于灰度共生矩阵的方法对其进行纹理分析。该方法可以很好地对图像区域和表面进行感知并能够从像元的灰度相关性上对纹理特征进行详细描述,因此适合于SAR影像的海洋溢油检测。在纹理分析的过程中有很多的参数需要选择,参数选择的好坏将直接影响最终提取结果的精度。通过对纹理分析过程中的参数进行讨论、实验、选择与验证,最终确定了基于灰度共生矩阵纹理分析中各参数的值,并选择了局部平稳、非相似性、对比度、变化量4个特征量作为溢油提取的纹理特征统计量。将纹理特征与SAR自身的后向散射系数相结合,通过神经网络分类法对其进行分类,并计算出分类精度为80.65%,分类效果良好。由此说明了将影像的传统信息与纹理信息相结合进行溢油提取是一种可行而有效的方法,同时也为后续的海洋溢油检测工作奠定了一定的基础。 相似文献