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Freeman链码优先级直线提取算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对目前直线提取算法的局限性,提出了一种简单高效的提取图像中目标物体直线边界的算法。本算法基于链码思想和数字直线特征,首先对图像进行边缘检测,对边缘检测后的图像按照优先级进行链码跟踪,获取初始链码;然后通过距离约束提高链码的直线性,剔除噪声和细节;最后进行直线合并,完成直线提取。实验表明,本文提出的算法能高效、准确地检测出图像中物体边界的直线,特别对较大的影像计算量小,抗噪能力强,适用于实时处理。 相似文献
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基于小波理论的遥感图像高保真压缩方法研究 总被引：16，自引：2，他引：14
根据遥感图像局部相关性较弱、纹理复杂丰富的特点,提出了基于小波分析理论的自适应标量、矢量混合量化压缩方法。该方法根据遥感图像小波变换后高频子图的局部块纹理强弱将这些块划分为４类,对平坦块进行高倍压缩,对纹理块进行高保真压缩,使各块的恢复误差大致平衡。其主要特点是避免了矢量编码过程中的码书训练和码书搜索,因而时间性能好,并且对单幅图像的压缩比和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）优于ＪＰＥＧ方法。此方法与ＫＬ变换去波段相关技术相结合,应用于多波段遥感图像压缩领域,收到了良好的效果。 相似文献
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针对目前常用的超宽带算法,扩展卡尔曼滤波(EKF)在解算过程中产生的线性化误差,对定位结果产生影响,而无损卡尔曼滤波(UKF)算法可以不进行线性化过程进行解算,避免误差的产生。文中首先对UWB定位系统线性化误差进行分析,在此基础上提出UKF和TDOA相结合的定位模型,通过实验比较两种算法的定位精度。实验结果表明UKF算法定位结果相比于EKF算法在U方向上有明显提升,误差稳定在10 cm之内。同时,通过改变初始坐标偏差,来进一步比较两种算法的定位效果,结果表明,初始偏差设置为0.5 m时,UKF算法比EKF算法U方向精度提升15%;初始偏差设置为1 m时,UKF算法U方向精度提升60%以上;初始偏差设置为5 m和10 m时,UKF算法U方向精度提升可以达到90%。EKF算法会产生不可忽略的线性化误差且误差会随着初始偏差增大而增大,UKF算法则可以保持较好的定位精度和稳定性。 相似文献
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提出了基于抖动量化和信噪比(SNR)的自适应鲁棒音频盲水印算法.在分析经典量化方法存在的安全问题的基础上,提出了抖动量化嵌入和提取水印的方法,抖动量由密钥控制的混沌通过映射产生,加强了系统的安全性.针对现有水印算法需通过反复实验确定合适嵌入强度的问题,算法基于音频内容的信噪比公式自适应地计算水印嵌入强度.实验表明,本算法是不可听的,对常规信号处理操作是鲁棒的. 相似文献
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GPS测码伪距绝对定位的几种算法 总被引：6，自引：1，他引：5
GPS定位方程是非线性的,一般处理方法是按泰勒级数展开取至一次项进行线性化,再利用最小二乘原理求解,如果所取观测站坐标的初始值具有较大的偏差,略去二次微小量的模型误差,对解算结果将产生不能忽略的影响。本文研究分析了GPS测码伪距绝对定位的传统算法,并提出了一种通过求差法将GPS绝对定位的非线性观测方程转化成线性方程直接求解测站坐标的新算法,通过实例计算表明该方法计算简单,不需要测站的初始坐标信息,不需要求导计算和迭代计算,对于提高GPS测码伪距单点定位的解算速度和精度具有重要的意义。 相似文献
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针对常规的均值漂移算法在特征空间聚类时未考虑图像的纹理信息从而导致分割精度不高的问题,该文提出了一种融合颜色-纹理模型与均值漂移的改进分割算法。首先,对原始影像进行同等组滤波和颜色量化,得到颜色-纹理模型;其次,利用均值漂移算法对滤波影像进行初始分割,得到同质性较好的初始分割区域;最后,将颜色-纹理模型及初始分割对象轮廓信息应用于区域合并过程中,结合形状特征增强分割对象的紧密性。该算法充分结合了图像的颜色、纹理特征,通过对不同类别的遥感影像的分割实验进行分析,结果表明分割效率和分割质量均得到较大提升,且具有较好的适用性、可靠性及精确性,对遥感影像中纹理信息丰富的植被、密集建筑区等具有较好的分割效果。 相似文献
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辅助全球定位系统通过蜂窝网基站提供给A-GPS接收机捕获辅助信息、辅助星历、时间与概略坐标,解决了微弱信号下的定位问题。从信号捕获到完成跟踪,解码导航电文需要经历相关锁定、相位锁定、比特同步、帧同步等过程,在信号很弱以至于无法实现帧同步、不能解调卫星TOW的情况下,常规定位算法无法实现定位。文中提出多普勒与伪码相位结合的A-GPS快速定位算法,利用伪码相位值进行伪距重构法消去整数毫秒伪距中隐含的公共误差,利用多普勒定位提供的初值保证初始位置和时间误差在0.5光毫秒以内,实现了粗时间、粗位置辅助下利用多普勒与伪码相位值的A-GPS快速定位。 相似文献
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基于四分量散射模型的多极化SAR图像分类 总被引：4，自引：2，他引：2
基于四分量散射模型提出了一种多极化SAR(synthetic aperture radar)图像非监督分类算法。与Freeman三分量散射模型不同,四分量散射模型在Freeman三分量的基础上增加了螺旋散射分量(helix),该分量反映了复杂地貌和不规则城市建筑的散射机理,可以用来处理复杂的场景图像。算法强调了初始分类的重要性,在初始分类中考虑了混合散射机制像素的存在,从而提高了分类结果的精确度。聚类过程中,采用由四个散射分量组成的特征向量进行迭代聚类。为了实现算法的完全非监督,利用特征向量给出了一种新的聚类终止准则。NASA/JPL实验室AIRSAR全极化数据分类实验结果表明,该算法具有较好的分类效果,并获得了较高的分类精度。 相似文献
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基于分类K—L变换的多波段遥感图像近无损压缩方法 总被引：4，自引：0，他引：4
去除空间和谱间相关性是多波段遥感图像压缩中的重要环节，为了得到更好的去相关效果，将矢量量化方法引入多波段遥感图像压缩中，以去除对应同一地物的波段矢量间的相关性，再通过分类K－L变换去除量化误差图像的变间相关性，对K－L变换后的特征图像采用预测树的方法进一步去除谱间结构相关性和空间相关性，实验结果表明，该方法可以取得很好的压缩效果。 相似文献
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基于自适应四叉树分割的遥感图像压缩算法 总被引：4，自引：0，他引：4
遥感图像具有不同于一般图像的特点,针对遥感图像对压缩算法的特殊要求,提出了自适应四叉树分割算法实现图像的分块,以各像块的均值近似表示该像块的灰度值,从而以尺量少的数值获得对原始图像的最佳逼近,再对辐近误差进行自适应分割和基于像块方差的自适应量化,最后对各分量进行Huffman编码.实验表明,本算法能表现出良好的实用性能,比JPEG算法更适用于遥感图像的压缩. 相似文献
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CHEN Xiaoling CAI Xiaobin LI Hui 《地球空间信息科学学报》2007,10(1):37-43
The expert knowledge has been widely used to improve the remotely sensed classification accuracy. Generally, the ex-pert classification system mainly depends on DEM and some thematic maps. The spatial relationship information in pixel level was commonly introduced into the expert classification. Because the geographic objects were found spatially dependent relationship to a certain degree, the commonly used basic unit of spatial relationship information in pixel greatly limited the efficiency of spatial in-formation. A patch-based neighborhood searching algorithm was proposed to implement the expert classification. The homogene-ous spectral unit, patch, was used as the basic unit in the spatial object granularity, and different types of patches' relationship in-formation were obtained through a spatial neighborhood searching algorithm. And then the neighborhood information and DEM data were added into the expert classification system and used to modify the primitive classification errors. In this case, the classi-fication accuracies of wetland, grassland and cropland were obviously improved. In this work, water was used as base object, and different types of water extraction methods were tested to get a result in a high accuracy. 相似文献
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传统词包模型的视觉词典忽略了场景本身包含的类别信息,难以区分不同类别但外观相似的场景,针对这个问题,本文提出一种顾及场景类别信息的视觉单词优化方法,分别使用Boiman的分配策略和主成分分析对不同场景类别视觉单词的模糊性和单词冗余进行优化,增强视觉词典的辨识能力。本文算法通过计算不同视觉单词的影像频率,剔除视觉词典中影像频率较小的视觉单词,得到每种场景的类别视觉词典,计算类别直方图,将类别直方图和原始视觉直方图融合,得到不同类别场景的融合直方图,将其作为SVM分类器的输入向量进行训练和分类。选取遥感场景标准数据集,验证算法,实验结果表明:本算法能适应不同大小的视觉词典,在模型中增加场景类别信息,增强了词包模型的辨识能力,有效降低场景错分概率,总体分类精度高达89.5%,优于传统的基于金字塔匹配词包模型的遥感影像场景分类算法。 相似文献
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针对组合导航观测个数少、采用单因子自适应滤波会损失间接可测参数精度的问题,利用预测残差和选权滤波思想构造了分类自适应因子。实测算例计算结果表明,该算法不仅能够很好地控制状态扰动异常影响,而且还能避免损失间接可测参数的精度,进一步提高了导航精度。 相似文献
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小波变换块自适应矢量量化压缩SAR复图像 总被引：1，自引：0，他引：1
随着高分辨率合成孔径雷达的快速发展,SAR系统中所含的数据量越来越大,必须对大量的复图像数据进行压缩,SAR复图像数据的压缩不同于SAR实图像的压缩,通常对相位特性的保持要求很高,所以压缩SAR复图像成为研究中的难点。在分析复图像数据经过小波变换后的相关性变化,研究了使用小波变换块自适应矢量量化(WT-BAVQ)压缩合成孔径雷达复图像的理论依据及具体方法。对一幅复图像进行压缩和解压缩,计算其平均空域相关值和平均相位相关系数,给出了解压缩之后的图像。与块自适应矢量量化(BAVQ),小波变换矢量量化(WT-VQ)小波变换块自适应量化(WT-BAQ)进行了性能比较。实验结果表明,在相同压缩比的条件下,小波块自适应矢量量化算法的平均空域相关值最高。 相似文献
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一种基于小波包变换的纹理图像压缩算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于小波包变换与自适应混合量化的新图像压缩算法.该算法首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,并用一种与后续编码器相关联的成本函数(CostFunction)进行最佳小波包基搜索;然后依据图像内容,自适应确定小波包系数的扫描次序;再对小波包变换后的最低频子带进行DPCM无失真编码,对高频子带实施矢量量化编码;最后对所形成的二进制符号流进一步实施自适应算术编码.仿真实验结果表明:提出的小波包图像压缩算法是一种比较好的编码方案,其压缩效果不仅明显优于JPEG算法与SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其他小波包图像压缩算法. 相似文献