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侧扫声呐回波信号是形成侧扫声呐图像的基础,是侧扫声呐系统对水下目标的最直接观测量, 将一维小波变换与非线性增强方法相结合,提出了一种基于小波变换的侧扫声呐回波信号非线性增强算法, 用以改善侧扫声呐图像对比度低、噪声强度大的问题。首先利用改进的 Bayes 阈值对侧扫声呐 ping 信号进行一维小波分解,提取信号特征信息;然后利用 2 种不同的非线性函数对高、低频小波系数进行处理;最后利用小波反变换重构信号,形成增强后的侧扫声呐图像。实测数据验证结果表明：利用该算法对侧扫声呐 ping 信号进行处理,实现了侧扫声呐图像对比度的增强和对噪声的抑制,可以获取较好的图像视觉效果。 相似文献
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高光谱遥感影像维数高、数据量大、波段之间的相关性强,分类时易出现"Hughes"现象,因此在分类过程中如何有效减小数据处理过程中的计算量,又保证原始数据重要的地物信息不丢失具有重要的意义。压缩感知理论可通过远低于耐奎斯特的采样率和少量观测数据实现信号的精确重构,具有对硬件读写要求低、图像恢复效果好等优势。通过利用基于小波变换的压缩感知算法对黄河口地区的高光谱影像进行图像重构,然后分别采用SVM算法、最大似然法以及神经网络分类法对重构后的影像进行分类,并对分类结果的精度分别从空域和小波域、不同的测量值等维度进行了分析和比较。结果表明:(1)压缩感知理论重构后的影像保留了原始影像的基本信息,保证了分类精度;(2)SVM算法的分类精度最好,空域和小波域的分类精度基本一致;(3)分类精度随测量值的增加先逐渐提高,然后趋于稳定。 相似文献
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利用SURF(Speeded-up Robust Features)算法对多波束和侧扫声呐图像配准时,因为图像分辨率差异大而导致配准困难,通过对低分辨率的图像进行升采样,使图像配准达到了较好的效果;另外,对SURF算法中粗匹配的距离测度函数进行改进,提高了SURF算法的配准速度;然后利用RANSAC算法实现了多波束与侧扫声纳图像的精准配准;最后对配准后的图像进行小波变换融合,利用信息熵和平均梯度对图像融合效果进行了评价,并通过实例数据验证了该算法的有效性。 相似文献
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利用海岸带遥感图像提取岸线的小波变换方法 总被引：5，自引：0，他引：5
小波变换作为一门新兴的数学分支已被广泛应用于图像处理领域。本文将小波变换应用于黄河三角洲遥感图像的边缘提取 ,检测出图像的边缘 ,从而得到了三角洲岸线信息。实验结果表明基于小波变换的图像边缘提取要优于经典边缘算子的提取。此方法对于把握河口三角洲的冲淤演变规律和海岸带开发具有重要意义 相似文献
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针对侧扫声纳图像目标边缘检测困难的问题,利用二维离散小波变换对侧扫声纳(SSS)声图进行多分辨率分析,对大尺度分解的小波系数进行非极大值抑制,并重构小尺度上的低频分量。联合各尺度上的低频分量,构建SSS声图像素点处特征向量,构成其特征空间,对特征空间进行主成分分析,压缩其维数,并对压缩后的特征向量进行K-均值聚类分析,提取类间边缘线。利用含有沉船的SSS声图,并在其均质区域内加入目标与声影进行验证实验。该方法在实验中边缘检测准确率为0.90,表明该方法的有效性。 相似文献
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为达到在水陆边界模糊条件下自动提取淤泥质海岸水边线的目的,试验了一种基于样条二进小波àtrous小波变换和自动阈值获取相结合的方法,基于高分影像自动提取水边线。同时将Sobel算子,Log算子,Canny算子提取的水边线结果和本方法提取的水边线结果进行定性和定量比较,结果表明,本方法可以有效去除水陆边界模糊条件下高分影像中的噪声,快速自动地提取水边线。从方法学上解决水陆边界模糊条件下的水边线自动提取困难的难题,为进一步确定海岸线奠定坚实基础,大量节省人力、物力和财力。 相似文献
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经验模态与小波分解在光学遥感内波参数提取中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
内波遥感参数提取是利用遥感影像研究海洋内波的重要手段,通过提取内波的基本参数可以对海洋内波的生成与传播机制进行进一步的研究。提出了利用经验模态分解、小波分解与高阶多项式拟合从光学影像中提取内波半波宽度的方法。经验模态分解与小波分解对内波剖面数据进行尺度分解,根据归一化方差最大来提取内波分量;多项式拟合基于内波剖面的亮暗条纹变化完全由内波调制的假设,对数据进行拟合,并根据一阶导数来提取半波宽度。用南海北部东沙岛附近2004年7月10日的中-巴资源卫星(China-Brazil Earth Resources Satellite,CBERS)影像对方法进行了验证。结果表明,3种方法能较好地提取所需参数,获取的内波半波宽度具有较好的一致性;上述方法在处理非平稳及非线性遥感数据上,具有非常明显的优势。基于一维非线性内波理论,通过提取的内波半波宽度,辅以水深和混合层深度数据,反演了内波的振幅。 相似文献
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Despite rapid progress in improving mass-storage density and digital communication system performance, compression of hydroacoustic image data is still significant in many engineering and research areas since it can overcome data storage and transmission bandwidth limitations. In this paper, we present a novel and effective approach for lossless compression of hydroacoustic image data which consists of two stages. The first stage reduces the information redundancy. We propose several new techniques to remove redundancy between data samples, data blocks, and data frames. The second stage uses a newly developed cascade coding scheme. This simple scheme can achieve an efficiency of 97%. A decomposition algorithm is presented for finding the optimal cascade coding parameters. The algorithm decomposes a multivariable optimization problem into a series of one-variable optimizations. Our two-stage algorithm offers a compression ratio of 2-3 and provides an exact recovery of the original data. Because of its simplicity, the algorithm can be incorporated into a variety of echo sounder systems. The compression algorithms can also be implemented using low-level assembly language to meet the requirements of real-time applications 相似文献
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利用双正交小波CDF(2,2)分解的各级小波系数能够充分体现悬沙图像中颗粒信息的特点,并结合各级小波中不同的功率分布,提出了一种对各级小波系数进行非线性调整的自适应算法。该算法能够在清除无关背景色的同时,可以最大程度地保留颗粒信息,进而获得很好的二值化图像,有利于颗粒图像的深入分析。 相似文献