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31.
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   
32.
针对航天INSAR主、辅影像数据的特点,提出了加大匹配窗口、加大锚点间隔的匹配策略,以提高匹配的可靠性和速度.在匹配过程中,综合利用轨道参数和强度影像金字塔进行粗匹配,并对强度影像采用相关系数与最小二乘相结合的双向匹配方案,实现了自动、快速、高可靠性和高精度的航天INSAR复影像匹配.最后总结了航天INSAR复影像匹配的特点.  相似文献   
33.
航天INSAR复影像对的自动快速匹配   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对航天INSAR主、辅影像数据的特点,提出了加大匹配窗口、加大锚点间隔的匹配策略,以提高匹配的可靠性和速度。在匹配过程中,综合利用轨道参数和强度影像金字塔进行粗匹配,并对强度影像采用相关系数与最小二乘相结合的双向匹配方案,实现了自动、快速、高可靠性和高精度的航天INSAR复影像匹配。最后总结了航天INSAR复影像匹配的特点。  相似文献   
34.
伴随模式同化系统在修正模式地形中的应用   总被引:7,自引:1,他引:7  
任何模式都只是实际大气的一种近似模拟,存在误差。鉴于传统的四维资料伴随模式同化系统都是假设模式完全正确仅对初始场进行修正。将伴随模式同化系统应用于修正模式地形误差,通过对不同初始地形的修正试验表明,MM5伴随模式同化系统能很好地对地形误差进行修正,能够反演出与初始气象要素场分辨率相匹配、与模式更协调的地形场,为伴随模式同化系统的广泛应用提供了一种新的思路。  相似文献   
35.
本文提出了一种基于影像灰度和影像特征混合的特征点提取、松弛匹配的自动提取控制点的新方法。在进行控制点的自动提取时,该方法速度快、错误匹配率低、精度高。  相似文献   
36.
由于缺乏早期资料,设计早期油气田(藏)开发方案是非常困难的。在制作翁氏模型的Qctm/No-ER图版和ER-ctR图版过程提出根据探明储量No、经济极限产量Qc、假定达到峰值产量的时间tm、最终采收率ER,由翁氏模型的Qctm/No-ER图版求取增长指数b,由翁氏模型ER-ctR图版求取ctR,再求出其他参数及所有的油气田(藏)开发指标,完成早期油气田(藏)开发方案设计。  相似文献   
37.
9 数字地震图的反演和仿真滤波 前面讨论的主要是滤波器问题,也就是已知系统特性时,对任意输入信号系统的输出.下面,将讨论仿真问题,即将数字记录转变为其他不同地震仪的记录.这个问题很重要,因为它能使我们用已经习惯的观测系统的处理方式来处理地震纪录.仿真主要针对一些标准的仪器类型进行.由于仪器的类型不止一种,所以在分析不同类型的地震波时必须考虑仪器的类型.例如,许多地震学家认为,对于高频的近震体波,短周期仪器(A类)的记录最易于分析;长周期的体波和远震的面波,长周期仪器(B类)的记录最易于分析;而区域范围内地震的体波和面波,则中等周期仪器(C类)的记录最合适.另外,伍德-安德森地震仪在确定近震震级方面具有特殊的历史地位.  相似文献   
38.
影像匹配技术在图像处理与计算机视觉中有着非常重要的作用。最小二乘影像匹配方法是常用的匹配方法之一。本文简单介绍了目前影像匹配的几种方法及其优缺点,探讨了数字相机的检校原理与方法。重点介绍附有约束条件的最小二乘影像匹配的原理及匹配过程,结合交通事故处理的实例,论证了该方法的可行性。与传统方法相比,在测量精度、自动化程度以及数据三维可视化等方面具有明显优势。  相似文献   
39.
影像匹配中几种相似性测度的分析   总被引:8,自引:3,他引:8  
对基于灰度影像匹配中的几种相似性测度进行了研究,分析了每种测度的直观意义、限制条件以及改进措施,最后通过实验结果验证了上述结论。  相似文献   
40.
框标与影像叠置时的自适应内定向算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
虽然自动内定向在过去的几年是研究的热点问题,但是针对P31这类近景相机的影像进行自动内定向还存在一些问题,主要原因在于P31影像的框标叠置在景物上。认为自动内定向可以看做一个全局影像匹配问题,分两步进行。首先,用模板匹配和Hough变换在影像上提取可能的框标点,然后用软对应和确定性退火结合仿射变换得到惟一的框标位置。试验和结果分析说明,利用本文方法,可以惟一确定框标,并发现严重的粗差。同时提出自动确定最小的框标搜索区域的方法。  相似文献   
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