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基于统计比值差值排序滤波器的SeaWiFS图像椒盐噪声检测与消除 总被引:3,自引:0,他引:3
由于多种原因 ,部分SeaWiFS卫星图像数据中存在比较严重的椒盐噪声。该文在分析SeaWiFS椒盐噪声特征的基础上提出一种基于窗口内均值与均方差比值序列差值的统计比值差值排序滤波器 (StatisticalRatioRankOrderedDifferencesFilter,SRROD) ,并讨论如何使用该滤波器技术有效地对椒盐噪声进行白点噪声、黑点噪声检测和消除。与常用的中值滤波和其他滤波器比较 ,该方法能在有效消除椒盐噪声的同时 ,保持图像数据中其他位置的点不受影响。通过灵活地调整不同的阈值可以获得不同的滤波效果。最后 ,讨论了如何从有效峰值信噪比 (EffectivePeakSignalNoiseRatio,EPSNR)分布图上提取最优阈值对的方法 相似文献
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鉴于影像灰度控制点匹配算法运算量大、识别精度低以及约束条件多等不足,本文对该算法做了改进。主要思路是: 在进行模板运算时,对目标影像采用动态模板进行不等距搜索; 利用灰度相关系数双阈值和等角变换,对目标控制点进行判别; 结合控制点间的空间位置关系,对未识别出的控制点进行定位。文中给出了具体的实施流程,并采用ASTER和TM两种成像差异显著的图像数据,对优化前后的匹配算法进行对比试验。结果表明,改进算法在运算效率、识别精度以及适应性方面,都比传统算法有明显优势。 相似文献
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GA-BP神经网络模型在流域面雨量预报的应用研究 总被引:2,自引:3,他引:2
通过采用遗传算法优化网络初始权重的方法,将遗传算法(GA)和前馈误差反传播(BP)算法有机地结合,优势互补,并应用于流域面雨量预报.以广东省东北部的滨江流域为试验区域,以1995~2001年气象探空资料为基础,利用最优子集回归技术进行预报因子筛选,建立了流域面雨量预报的GA-BP神经网络模型,取得了满意的结果.试验表明:(1)6小时流域面雨量预报神经网络的优化结构是7-7-1,转移函数的组合方式为tansig-线性函数.(2)训练算法为Levenberg-Marquardt算法(LM).(3)遗传算法具有快速学习网络权重的能力,对BP网络易陷于局部极小点.(4)利用GA-BP神经网络模型对未来6小时流域面雨量的预报精度明显高于其它统计方法,证明了这种方法的有效性和可靠性. 相似文献
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“陆地卫星”为研究国外一些难以得到准确、及时的资料的地区,提供了新的可能。中国就是这样一个地区。这篇文章的目的就在于编制中国东北部嫩江地区的土地利用图,并对该区的土地开垦和耕作活动进行评价。 相似文献
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针对当前国内已有空气质量预报系统在数值预报计算模式更新方面存在的弊端,提出基于Ja va RMI的数值预报计算模式的构建方法,该计算模式具有易变性.通过分析两类传统方法在计算模式更新上存在的弊端,指出Java RMI的远端对象调用机制在实现方法上的优越性.阐述基于Java RMI的新方法的实现,展示如何在集成该处理模块的新系统中保证预报内容的准 确性、及时性及其良好的可扩展性. 相似文献
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近年来,随着空间遥感技术的迅速发展,利用卫星或航天飞行器从空中来观察自然界的种种活动和卫星从空间取得的资料在许多领域中得到广泛应用。这是因为,卫星和航天飞行器在几百、甚至上万公里的高空飞行,不受严寒的高山、干旱的沙漠、波涛汹涌的海洋,以及人烟稀少,难于通行的地面条件的限制。它的视野广阔,可以客观地观察和记录 相似文献
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针对传统遥感变化检测算法中差值影像构造方法不容易提取弱变化信息,以及变化阈值需要人工干预的不足,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大类间方差法(OTSU)阈值分割的遥感影像变化检测算法。首先计算两期遥感影像的多波段差值影像,对其进行矢量化后所构造矩阵进行奇异值分解,并计算差值影像的变化强度,选取奇异值分解主分量投影和变化强度作为表征两期影像变化的特征量;然后通过最大类间方差法对上述两个特征量进行阈值分割,得到变化检测结果;最后通过对比实验以及精度验证,证明了该变化检测方法相比传统方法能够更精确地提取出变化信息,而且能够自适应获取分割阈值。 相似文献