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近年来基于字典学习的超分辨率重建技术已成为图像处理领域的研究热点,相比基于重建的超分辨率方法,基于学习的方法充分利用了先验知识,在放大倍数较高时,仍可取得较好的效果,因此被公认为一种非常有前途的方法。本文对国内外已有的基于字典学习的超分辨率重建方法进行了系统研究,梳理了3种基于字典学习超分重建算法的基本原理及优缺点。此外,本文根据遥感影像的特点,使用同一数据源进行字典学习,利用不同字典学习算法分别生成高、低联合字典对,采用不同尺寸大小及缩放倍数的测试图像,进行超分辨率重建,对各种算法的重建性能、鲁棒性和复杂度进行综合分析,进一步研究了各种算法对遥感影像不同应用需求的适用性。 相似文献
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基于数字图像处理的方法对激光雷达数据进行分析 总被引：1，自引：0，他引：1
激光雷达(Laser scanning,Lidar)是一种新型而高效的获取地形表面信息以及实时获取数字高程模型(DEM)的方法.发展激光雷达技术最初有两个主要目标:一是在森林和沙漠等地区,当人们无法或者很难使用常规摄影测量的方法获取地面信息时,寻找一种有效的替代传统航空摄影方法获取地面信息的手段,于是激光雷达扫描技术应运而生;二是就现代数字化摄影测量与遥感而言,这种数字化和自动化的处理技术可以对大规模的测量数据进行快速处理,同时,这种方法精度更高,费用也更便宜.特别是对实时数字高程模型数据的大规模需求,要求我们不断发展更高效的数据获取手段,来满足用户对数据精度、使用范围、数据获取周期等各方面的要求,激光雷达技术正好满足这些要求. 相似文献
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我国西部黄土高原地区土质疏松,沟壑纵横,开采损害特征明显,准确预计开采引起的地表移动和变形趋势有助于为矿区灾害提供预警信息。文中以陕西彬长矿区某工作面为例,利用2007年7月—2008年1月的5幅SAR影像对矿区地面进行监测,将合成孔径雷达干涉测量(InSAR)技术得到的监测成果作为训练样本,与网格搜索算法(GS)优化支持向量机回归(SVR)参数算法结合,对矿区的形变点进行沉降预计。结果表明:InSAR技术获取矿区的沉降量可以满足矿区地表沉陷监测预计,结合GS-SVR预计模型可以实现矿区形变点的沉陷预计,预测精度符合工程的应用需求。 相似文献
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基于黄土滑坡后壁的光谱和形状特征,提出了利用区域生长合并方法分割高分辨率遥感影像,提取滑坡后壁区域,经过二值化构图处理后,获得滑坡后壁主要格架,以表征黄土滑坡的方法。首先充分考虑黄土滑坡后壁在遥感影像中所呈现出的独特光谱特征和半圆状或圈椅状的形状特征,利用区域生长合并的方法,在生长参数为47.5,合并参数49的状态下进行影像分割,获得初步的黄土滑坡后壁形状;其次,填充分割过程中产生的孔洞,对获得的滑坡后壁进行细部构图;最后,采用二值化骨骼提取算法,提取滑坡后壁的主要格架,作为黄土滑坡的标志。该方法是对黄土滑坡遥感解译工作中,滑坡表达方法的改进和提高。 相似文献
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