排序方式： 共有6条查询结果，搜索用时 93 毫秒
1
1.
2.
提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。 相似文献
3.
针对原有方法轮廓波(Contourlet)分解高频信息处理的不足,提出用零填充重采样代替双三次插值用于高频信息处理的新方法,该方法可使Contourlet分解后的高频信息重采样过程不引入噪声能量的同时获得理想的插值结果。改进方法利用Contourlet多分辨率分析的特征,以及零填充重采样方法较传统插值方法优越的性能,此两者相结合可改进原有方法的不足,提高单帧影像的超分辨率重建效果。经理论分析与试验验证,改进后方法的超分辨率重建结果无论在定性分析与定量对比上都要优于传统方法。 相似文献
4.
针对经典亚像素配准算法运算效率不高的情况,提出一种快速亚像素配准方法。在原有傅里叶变换相位相关方法与矩阵乘法离散傅里叶变换方法的基础上,利用有效子图代替原图进行图像亚像素配准。有效子图是通过二维小波分解高频分量的能量总和大小来选取,再对有效子图进行相位相关像素级定位与矩阵乘法傅里叶变换亚像素定位。改进方法不但继承矩阵乘法离散傅里叶变换亚像素高精度配准的优良性能,而且选用有效子图替代原图进行配准其速度可大大提高,对海量数据的遥感影像更显优势。经模拟试验与工程实例,综合分析该方法的配准精度与配准速度,证明改进方法较经典亚像素配准算法效率更高,更适合用于实际遥感影像的高精度配准。 相似文献
5.
超分辨率图像重建过程就是对同一目标进行多次观测,获取多幅低分辨率影像,利用低分辨率影像求取目标的真实影像,即求取高分辨率影像的过程。这一过程与测绘领域中对同一对象进行观测,用测量平差求取对象最佳值的过程类似。本文尝试用测量平差的方法来解决超分辨率重建的问题。文中首先建立了超分辨率重建的积分型非线性平差模型,提出了用二次函数将平差模型中的积分函数参数化,用最小二乘平差方法求解。基于所提出的平差方法,制定了图像重建的具体策略。该方法可以定量分析成果的好坏,可以成功避免出现病态问题等。试验结果表明,相对于传统的超分辨率重建方法获得重建图像的视觉效果有较大的提高,而且其峰值信噪比及结构相似性指数也有很大的提高,因此方法可靠且可行。 相似文献
6.
倾斜摄影测量技术是近年来发展迅速、应用广泛、快速高效的实景三维数据获取手段,在三维建模、城市规划、工程测量等领域有着良好的应用前景.本文通过实际工程对倾斜摄影测量进行了应用,构建了大坝倾斜三维实景模型,并利用两类检查点对模型的平面精度和高程精度进行了分析和评价,获得了较好的效果,保障了三维模型数据的应用和后期开发,为工程建设提供了极大的帮助. 相似文献
1