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波形分解是机载激光雷达全波形数据处理的重要基础工作,通过求解波形函数模型的参数,将波形数据利用具体的函数模型拟合出来,实现对全波形及其中各个子波形函数表达。LM(Levenberg-Marquardt)算法及其改进的算法是波形分解中对参数进行拟合求解的常用方法。针对LM算法在参数拟合计算的过程中存在大量迭代和矩阵运算,提出了基于线程块组和线程两级并行粒度的并行计算方案。将串行多次循环迭代求解参数改为单次并行计算取最佳值实现对参数的选择,将矩阵运算进行线程块的协同并行计算,实现了LM算法在通用计算图形处理器上的并行计算。实验证明,在规定阈值条件下,并行LM降低了算法的迭代次数,提高了波形分解LM算法的计算效率,为提高波形分解的处理效率提供了研究思路。 相似文献
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针对基于LiDAR点云数据进行建筑物自动重建中存在的数据冗余问题,该文设计了一种定量描述激光点位于地物边缘区几率大小的指标——边缘系数,并据此提出了基于边缘系数的建筑物LiDAR点云数据简化方法。该方法利用激光点与其邻域点的位置、数量及分布计算该点的边缘系数,通过试验分析确定边缘系数的阈值并对点云数据进行分割,最后保留建筑物边缘区域的点,实现点云数据的简化。实验表明,该方法在对点云数据进行高效压缩的同时有效保留了位于地物边缘处的点云,有助于提高海量点云数据处理能力和建筑物重建效率。 相似文献
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坐标反投影计算是线阵影像基于严格模型几何校正的关键步骤。本文在分析线阵摆扫式影像的成像方式及其特点的基础上,针对传统基于像方的顺序或迭代搜索方法效率低下的问题,提出了一种利用地物关系约束的坐标反投影计算方法。首先将当前相邻点的最佳扫描行作为先验值,估算其与当前点最佳扫描行的距离,定位初始最佳扫描行;然后以初始最佳扫描行为中心构建搜索窗口,进行最佳扫描行精确搜索;最后根据最佳扫描行对应的外方位元素进行坐标反投影计算。通过对机载线阵摆扫式模拟影像数据和推扫式真实影像数据的试验,验证了该方法的可行性、准确性和高效性。 相似文献
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国产遥感卫星多光谱影像普遍存在着亮度、对比度低的问题,人工调整在一定程度上能得到较好的视觉效果,但是处理效率低且存在显著的不确定性。为此,提出了一种基于灰度变换的自适应色彩增强算法,通过分析异常像素值在灰度直方图中的分布特点自适应地确定截止阈值,并利用色彩调整使不同波段间灰度均值趋于一致。与几种经典的色彩增强方法的比较实验结果表明,提出方法的自动调整效果与人工调整一致,且能保持影像的多光谱信息的完整、不失真。 相似文献
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