排序方式： 共有1条查询结果，搜索用时 31 毫秒
1
1.
为了将人类活动引起的有效光点与非人类活动引起的噪声点区分开来、提高特征目标提取和分析中的提取精度,该文提出了一种混合卡方分布算法对LJ1-01夜光数据进行去噪。由于LJ1-01数据符合卡方分布,但单卡方拟合精度较低,因此使用多个卡方的叠加来表示LJ1-01数据和噪声子集,并基于最小二乘原理,结合有效统计灯光值构造间接平差方程,求解各叠加态的比例;然后,基于比例构建具有高拟合精度的连续概率密度曲线;最后,构建了丰度函数,并以原始图像中不同噪声子集的权重中心的偏移量去除噪声。为了验证算法的通用性和稳定性,选择不同的噪声子集并与正态分布算法对比,实验结果表明该文算法对噪声去除效果较好。 相似文献
1