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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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利用图像分形编码中定义域块和最小均方误差一一对应的特点，提出了1种基于分形编码的多姿态、表情的人脸图像检索方法。该方法将待检索图像分割为相同大小的值域块，然后将每一值域块按给定的定义域块进行分形编码，得到最小均方误差，计算该最小均方误差与图像库中最小均方误差的欧氏距离。将待检索图像所有值域块的欧氏距离求平均，此平均欧氏距离较小的几幅图像即为检索出的图像。实验证明该方法能够准确地检索出图像库中存储的同一人的不同姿态、表情的图像。 相似文献
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利用深潜器及其搭载光学设备获得重点调查区的高分辨率影像资料是深远海调查的重要内容,对于研究冷泉、热液等特殊海底环境及其生态系统的组成、空间规模、分布特征以及演化规律具有重要意义。主要介绍了搭载于"发现"ROV的4 500m级L1000型图像和激光扫描系统及其应用实例。利用该系统拍摄并带有位置信息的海底高清照片,首次获得了台西南冷泉区的高清全幅海底拼接图像,并根据该拼接图像对台西南冷泉区的海底特征、空间分布规律和规模进行了直观分析和量化研究,有效地提高了我国深远海近海底测绘的能力。 相似文献
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本文利用ＮＯＡＡ卫星图像处理结果与同期水文观测资料，对东海表层水团的分布和转移特征作了初步分析。结果表明，东海表层水温的分布与结构同该海区的水团和环流发展相联系，水团消长和东海冬季高密水核心上层环流的发展可诱导长江口外混合水向外海扩散，表层水块的移动速度可达２６ｃｍ／ｓ，与动力学估算和同期漂移浮标所得的结果一致 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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对海洋上卫星测得的近红外波辐射反映的信息进行理论分析，表明卫星近红外波段图像上反映的海况信息，１９９６年１１月５日陆地卫星ＴＭ６图像显示胶州湾海表温度的波状分布，ＴＭ２，ＴＭ３，ＴＭ４波段彩色合成图像显示胶州湾的悬浮泥沙含量分布和泥沙运动。ＴＭ４图像显示在海洋波动和风力作用下的海况，并用实测潮汐资料，气象信息解译胶州湾海况，在胶州湾中，西部，悬浮泥沙含量较高，而ＴＭ４波段辐射值较低，图像阴暗，较高 相似文献
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加权模糊C均值算法(WFCM)是1种有效的图像分割算法,该算法的分类数需要人工确定。为了提高算法的自动化程度,本文提出了先采用基于直方图平滑的峰点检测方法自动确定图像的分类数,再利用WFCM分割图像的算法。大量实验结果显示,此算法能够正确地对图像分类,并且合理地分割图像。 相似文献
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全极化合成孔径雷达近岸风场反演研究 总被引：2，自引：2，他引：0
Coastal winds are strongly influenced by topology and discontinuity between land and sea surfaces. Wind assessment from remote sensing in such a complex area remains a challenge. Space-borne scatterometer does not provide any information about the coastal wind field, as the coarse spatial resolution hampers the radar backscattering. Synthetic aperture radar （SAR） with a high spatial resolution and all-weather observation abilities has become one of the most important tools for ocean wind retrieval, especially in the coastal area. Conventional methods of wind field retrieval from SAR, however, require wind direction as initial information, such as the wind direction from numerical weather prediction models （NWP）, which may not match the time of SAR image acquiring. Fortunately, the polarimetric observations of SAR enable independent wind retrieval from SAR images alone. In order to accurately measure coastal wind fields, this paper proposes a new method of using co-polarization backscattering coefficients from polarimetric SAR observations up to polarimetric correlation backscattering coefficients, which are acquired from the conjugate product of co-polarization backscatter and cross-polarization backscatter. Co-polarization backscattering coefficients and polarimetric correlation backscattering coefficients are obtained form Radarsat-2 single-look complex （SLC） data.The maximum likelihood estimation is used to gain the initial results followed by the coarse spatial filtering and fine spatial filtering. Wind direction accuracy of the final inversion results is 10.67 with a wind speed accuracy of 0.32 m/s. Unlike previous methods, the methods described in this article utilize the SAR data itself to obtain the wind vectors and do not need external wind directional information. High spatial resolution and high accuracy are the most important features of the method described herein since the use of full polarimetric observations contains more information about the space measured.This article is a useful addition to the work of independent SAR wind retrieval. The experimental results herein show that it is feasible to employ the co-polarimetric backscattering coefficients and the polarimetric correlation backscattering coefficients for coastal wind field retrieval. 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