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阵列天气雷达是一种具有高时空分辨率的新型天气雷达,采用分布式相控阵技术探测强对流天气的精细化流场和强度场,为小尺度强对流天气研究提供了新技术及工具。文章提出一种高分辨率强度场融合方法:计算每个方位向和仰角方向分辨率扩展系数,依次对强度值进行填充;将极坐标形式强度值转换成笛卡尔坐标;对多个收发子阵强度值进行融合。利用模拟雷达探测来定性及定量地评价高分辨率强度场融合结果,验证了融合方法的有效性。通过分析了一次真实降水个例,证明了本文得到的100 m分辨率的强度场融合资料具有更为精细完整的回波结构。 相似文献
123.
利用小波变换进行遥感多光谱图像融合的算法及实现 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析了小波变换的分解与重建方法后,提出了一种基于区域的图像增强算法。先提取出源图的边缘,以图像的边缘为参考,围绕边缘建立融合窗口,然后结合区域内的图像信息,应用基于窗口的融合规则进行融合处理。实验结果显示,融合后的图像综合了3幅源图像的不同特征,处理后的图像变得容易识别了。表明该方法保持了尽可能多的原始信息,算法简单,稳定性好,适合于多光谱遥感图像识别、医学成像等领域。 相似文献
124.
Temporal and spatial rupture process of the great Kunlun Mountain Pass earthquake of November 14, 2001 from the GDSN long period waveform data 总被引:7,自引:0,他引:7
XU Lisheng & CHEN Yuntai Institute of Geophysics China Seismological Bureau Beijing China 《中国科学D辑(英文版)》2005,48(1):112-122
The temporal and spatial rupture process of the 14 November 2001 Kunlun Mountain Pass earthquake (KMPE) is obtained by inverting the high signal-to-noise-ratio P-waveform data of vertical components of 20 stations with epicentral distances less than 90°, which are of Global Digital Seismogragh Network (GDSN). The inverted results indicate that the KMPE consists of 3 sub-events. The rupture of the first sub-event initiated at the instrumental epicenter (35.97°N, 90.59°E) and then propagated both westwards and eastwards, extending 140 km westwards at the speed of 4.0 km/s and 80 km eastwards at the speed of 2.2 km/s, which appeared to be an asymmetrical bilateral rupture dominantly from east to west. This sub-event formed a 220-km-long fault. Fifty-two seconds after initiation of the first sub-event, at which time the first sub-event was not over but in its healing phase, the rupture of the second sub-event initiated 220 km west of the epicenter and propagated both westwards and eastwards, extending 50 相似文献
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针对SVR融合算法光谱失真的现象,提出了一种基于低通滤波和直方图匹配的改进SVR算法,即SVRFM算法。以IKONOS影像为实验数据,从光谱保真度和高频信息融入度两个方面将SVRFM与小波变换、SVR、Pansharp、Ehlers和Gram-Schmidt等算法的融合结果进行了定性和定量对比。结果表明,SVRFM算法的融合影像光谱信息失真小,高频信息融入度高。 相似文献
128.
129.
基于交互式分割技术和决策级融合的SAR图像变化检测 总被引:1,自引:0,他引:1
为免去去除斑点噪声的预处理操作及克服选择分布模型的限制,本文结合差异图的特点和一种不涉及分布模型的交互式分割方法,产生不同“种子点”下的变化检测结果后,再利用投票策略对其进行决策级的融合给出最终的变化检测结果。分割中,将每个像素的特征设为差异图及由静态小波变换分解差异图再丢弃高频系数后重构得到的各层表示中,其对应位置上的灰度值构成的矢量。此特征及决策级融合的策略使本文的变化检测技术对SAR图像中的斑点噪声具有一定的鲁棒性。在无需对SAR图像做预处理的情况下,对真实SAR图像数据集的变化检测结果,其效果优于其他相关技术的。 相似文献
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在现有的变化检测方法中,针对差分图像的方法得到了广泛的应用,但现有该框架下的技术都在在像素层面上决策产生的变化检测结果,这易使结果中存在诸如有噪声般散落的杂点、连通区域内有孔洞及边缘不平滑等缺陷。为此,本文给出一种在区域层面上决策生成变化检测结果的技术,其核心为抽取并处理感兴趣区域,而关键在于获取合适的抽取感兴趣区域的标签和如何在区域层面上生成变化检测结果。为使抽取的感兴趣区域包含几乎所有的变化类信息,我们用平稳小波变换和模糊C-均值(Fuzzy C-Means, FCM)算法分两步获取抽取感兴趣区域的标签;为在区域层面上生成变化检测结果,我们依据标签搜索感兴趣区域内所有的连通区域,并把每个连通区域看作为一个数据点,再由阈值技术处理这些数据点生成最终的变化检测结果。对真实SAR图像数据集的变化检测结果表明,其主观效果和客观性能都优于其他相关技术的。 相似文献