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91.
简要概述了遥感影像匹配中,误匹配点剔除的常用方法.对SIFT特征描述子生成及其匹配、粗糙模糊C-均值方法聚类分析的原理方法进行了详细论述.针对SIFT方法匹配出的大量点对,将不同时相,不同传感器、不同分辨率影像广义划分为同分辨率和不同分辨率.基于同分辨率影像匹配点对问连线具有相同的距离及斜率、不同分辨率影像匹配点对间连线的延长线交于一点的几何约束条件,利用粗糙模糊C-均值模型聚类分析方法对点对快速剔除误匹配点后,对剔除的结果利用最小二乘方法进行精匹配,结果达到亚像素.最后,通过对不同时相、不同分辨率、不同传感器的多源遥感影像实验分析验证了该方法的适用性、可靠性及精确性.  相似文献   
92.
基于MRMRF的多光谱纹理影像分割方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
提出了一种新的基于多分辨率马尔可夫场(multiresolution Markov random field, MRMRF)模型的小波域多光谱纹理影像分割方法.该方法采用可变的权重参数连接小波分解的多尺度特征场和标记场,通过直接映射,将上一尺度的分割结果作为下一尺度的初始结果,最细尺度上的分割结果作为算法的最终分割结果.实验表明,本文算法能够降低多光谱纹理图像分割的错误率.  相似文献   
93.
提出了一种基于局部地球重力场模型的水下被动定位新模式.这种方法无需使用常用的匹配算法,因而也就摆脱了匹配算法的诸多限制.以分辨率为2′×2′的某区域重力异常数据为背景场进行仿真,仿真结果表明,局部重力场模型的平均误差小于0.133 1 mGal,潜器的平均经纬方向定位误差分别小于0.777 0 nmile和1.244 4 nmile.  相似文献   
94.
数字电子水准仪检定方法的研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对目前数字电子水准仪的检验仍然拘泥于光学模拟水准仪检验方法的现状,提出以完全根据仪器示值来评价水准仪精度性能的检验方法.  相似文献   
95.
基于ICCP算法的重力辅助惯性导航   总被引:7,自引:0,他引:7  
迭代最近等值线算法(ICCP)是一种重要的匹配导航算法,文中首先介绍ICCP算法的基本原理,随后在0.2′×0.2′重力异常数据库的基础上,利用ICCP算法进行仿真计算得到最佳匹配位置。最后为了验证匹配位置是否可用于修正惯导误差,提出将匹配位置误差作为观测量,用卡尔曼滤波对惯导系统误差进行最优估计。由最后的仿真结果可以看出,ICCP算法可有效抑制惯导纬度误差的增长,且最大纬度误差不超过2,′以匹配位置误差作为观测量可以用来估计惯导方位误差角。  相似文献   
96.
利用傅立叶变换红外光谱(FTIR)分析技术,对乌达矿区低温氧化和新鲜煤样进行了红外光谱测试,通过两类煤样的特征官能团吸光度的对比分析.揭示了煤在氧化前后特征官能团的变化规律:氧化后的煤样中脂肪族和芳烃CH减少,酸酐C=O从无到有,芳烃骨架C=C基本不变,进而研究了其对煤自燃倾向性的影响。结果表明脂肪族和羟基含量越高,煤自燃倾向性越大。  相似文献   
97.
利用一组标准正交化的参考向量得到一个可能匹配区域,排除了绝大部分不可能匹配的样本,从而大大提高光谱预选筛分的速度;同时介绍了一种平衡速度与精度的编码替代算法.实验证明:压缩影像的目视效果较好,未产生边缘模糊及条带现象;采用自动目标生成方法(ATGP)从样本集中提取端元并进行光谱角度制图,其效果令人满意.  相似文献   
98.
基于空间方向相似性的面状矢量空间数据匹配算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
数据一致性匹配处理技术是空间数据融合中的关键技术.采用方向关系矩阵模型进行空间方向关系描述,讲座了一般情况下的这间方向相似性计算,提出了基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法流程.最后,以面状目标为研究对象,以某地局部地区居民地数据为例,对基于空间方向相似性的矢量数据匹配算法进行了试验与分析.  相似文献   
99.
机载激光水深测量误差分析   总被引:4,自引:1,他引:3  
详细分析了机载激光水深测量的各种误差,着重讨论了IMU姿态测量误差对机载激光定位的影响。根据实际可能的误差数据,并联合扫描角误差、测距误差和平台坐标系原点误差进行计算分析,得出了不同的量测误差对目标3维定位误差的综合影响。  相似文献   
100.
光学图像和雷达图像的IHS融合方法是提取构造信息的一种较好的信息增强方法,这种方法既可以保留波谱信息,又可以增加图像的立体效果。本文以鄂尔多斯盆地杭锦旗—东胜地区一带为研究区,选用光学TM图像和雷达JERS图像进行了IHS融合处理,重点研究了光学图像波段的选取以及雷达图像的预处理过程,并在融合过程中注意通过光学TM图像和雷达JERS图像之间的直方图匹配,以降低其融合后图像的变化差异度,从而使此种融合方法更适用于研究区的构造信息提取。  相似文献   
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