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1.
为在多光谱图像增强同时保持其光谱特性,提出了基于K-L变换的多光谱图像增强方法,并在研究如何准确量化增强前后光谱保持度的基础上,提出了光谱特性保持系数的概念.实验结果表明,该方法在对多光谱图像增强的同时,能较好地保持多光谱图像的光谱特性.  相似文献   
2.
改进的直方图均衡化在遥感图像分类中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
遥感图像监督分类主要依据地物的光谱特征,具有很大的局限性.本文提出一种改进的直方图均衡化方法一均衡化后各像素灰度值调整,利用该方法对遥感图像进行处理,处理后的图像再进行监督分类.实验结果表明该方法直观、简明、处理速度快.并能取得较高的分类精度,具有一定的实用性.  相似文献   
3.
本文介绍一种综合利用逐级分块直方图均衡化和多图像平滑技术进行图像增强的方法,经实际试验获得了令人满意的效果。  相似文献   
4.
一种基于直方图均衡化改进的图像增强算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
车国泉  秦军  陈于林 《四川测绘》2007,30(4):152-154
本文分析了传统的灰度图像直方图均衡化算法的不足,提出了一种基于概率的灰度图像直方图均衡化的改进算法。该方法给出了较合理的变换关系,使运算结果有较大改善,而且保留了传统算法的快速、自动化的特点。  相似文献   
5.
云检测是气象卫星各类定量遥感产品的基础,无论是以云图为基础的天气分析还是以去云为前提的各类大气和地表参数反演、沙尘火情等灾害检测,都需要对遥感影像中的云进行准确识别,尤其是薄云和云边缘等细节识别。针对静止气象卫星(以Himawari-8为例)精细化云检测,本文提出了一种基于多尺度视网膜图像增强的动态云检测算法。该算法基于云层与背景信息辐射特征不同的原理,构建可见光和红外波段的晴空辐射背景场,通过多尺度图像增强和最大类间差方法对辐射差值进行云细节信息的增强和提取。利用2021-2022年的75景MODIS云检测产品作为验证数据进行算法精度验证,整体上算法精度达到91.13%,召回率为94.02%,精确率为86.71%,有较强的适用性和稳健性,且已经较好地支撑了近两年的定量遥感产品业务化应用。  相似文献   
6.
这里论述了应用遥感图像和数字高程模型(DEM)的融合技术,对在西部高原区机场建设(昆明小哨机场)研究区进行三维可视化处理的技术方法。在3S(RS、GIS和GPS)技术支持下,对遥感图像进行数据融合、图像增强、影像正射精校正等处理后与高精度DEM融合,制作研究区景观的三维遥感虚拟动态模型。通过分析三维可视化图像,结合野外考察资料,对机场建设工程研究区域内的构造地质、工程地质、环境地质等特征信息进行了提取和综合评价。结果表明:三维影像技术在机场建设工程中具有一定优势,可以为西部高原区机场建设工程决策者和工作者提供科学依据。  相似文献   
7.
断裂构造是地壳发育的基本构造型式之一,不仅反映区域构造格架,而且与自然灾害及资源密切相关。遥感图像具有多光谱、多时相、高分辨率、动态监测、大尺度、宽视域等特点,遥感图像提取断裂信息的方法是传统地学的有益补充,随着遥感技术的发展,断裂信息的提取方法得到了不断的完善。国内外学者利用遥感图像提取断裂信息的方法主要集中在图像的增强处理和自动提取两个方面,能够有效的提取断裂信息。但目前断裂信息的遥感图像提取仍是以图像增强处理结合目视解译为主,受解译者知识水平和经验的影响较大。今后遥感解译断裂信息的发展方向应结合专家系统及3S技术以实现断裂信息的准确提取。  相似文献   
8.
近年来各国对于海洋生物的保护意识日益强烈,用来监测海洋生物生存状态的水下机器人装备的研发是保护海洋生物资源的关键。水下相机是这类机器人在水下进行海洋生物监测时的光学感知设备。然而水下环境复杂,拍摄到的图像模糊不清,为解决水下图像模糊等问题,提出了一种基于双通道的水下图像增强卷积神经网络。在网络的编码器中采用双通道结构,其中一个通道采用了密集连接和高效通道注意力机制,提取水下图像的细节特征,另一个通道采用多尺度结构,提取原始图像的多尺度语义特征。接着,在网络中引入残差注意力模块和自适应特征融合模块,进一步优化了特征。最后将优化后的特征输入解码器重建出增强后的水下图像。试验表明:提出的网络算法在UIQM指标和Entropy指标上分别为3.005 6和7.654 7,较第二名的算法分别高出0.097 5和0.123 2。  相似文献   
9.
探讨图像增强中直方图均衡化的应用   总被引:4,自引:0,他引:4  
图像增强是数字图像的预处理,能有效地改善图像整体或局部特征。主要研究了直方图均衡化的图像增强的基本原理,并给出了相关推导公式和算法,同时以一个灰度图像为例,在VC++集成开发环境下实现了直方图均衡化的增强处理,并给出了实验结果图像及直方图。  相似文献   
10.
在辐射成像应用中,DR及CT检测会产生大量的图像数据,对这些图像数据的处理涉及图像处理技术的方方面面。这些处理技术包括重建、可视化、图像增强、图像压缩和图像缺陷分析等。通常人们需要对图像中的特定区域(ROI)进行处理,并对图像上的ROI进行选择。ROI的确定,编辑是辐射成像图像处理的常用功能。本文介绍常用各种ROI,实现了这些ROI的勾画、编辑、选择等功能,并介绍了ROI与孔隙度计算及缺陷识别等应用的结合。  相似文献   
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