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刘军 《济宁师范专科学校学报》2008,29(3):5-7
多小波是近几年来小波理论研究的一个重要方向,插值多小波是小波分析的研究热点.就插值多小波而言,本文给出了一种可行的构造多小波正交插值尺度函数的方法,并给出了具体实现步骤. 相似文献
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随着遥感技术的快速发展,遥感图像得到广泛的应用,其中目标检测是遥感图像众多应用中非常重要的一个分支。目前大多数目标检测算法都是基于单时相遥感图像,对于多时相遥感数据的处理方法较少。最近发表的多时相目标检测算法有滤波张量分析,其将多重线性函数与张量相对应的关系应用于遥感图像目标检测,但该算法只能进行单目标检测,无法同时检测多个目标。本文借鉴多目标约束能量最小化算法中对于多个目标输出能量的约束和滤波张量分析中对于应用张量滤波器的思想,提出多目标滤波张量分析算法,能够在多时相遥感数据中实现同时检测多个目标。模拟和真实数据实验结果均表明,该算法可以有效地提高多时相图像中多目标检测精度。 相似文献
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高分四号（GF-4）卫星是目前世界上分辨率最高的静止轨道光学遥感卫星,它具有高时间分辨率、高空间分辨率和大成像幅宽等优点,可对指定区域进行连续观测。提出一种适用于GF-4卫星光学遥感图像的多运动舰船检测方法。首先,对遥感图像进行中值滤波去噪和非线性灰度拉伸;然后,通过谱残差法提取显著图;最后,使用基于加权Dempster-Shafer证据理论的图像融合方法对显著图进行融合处理后,进行舰船检测。GF-4卫星遥感图像真实数据的实验表明,本文所提方法能够对GF-4卫星光学遥感图像进行快速、准确的多运动舰船检测。 相似文献
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针对传统的图像配准方法中寻找图像之间点对应关系这一难点问题,提出一种基于Hough直线检测的深度图像配准方法.利用Hough变换检测深度图像上的直线,确定不同视点图像上直线之间的对应关系.根据对应直线三维空间上的方向向量确定两幅图像之间的刚体变换参数.最后用模拟深度图像验证方法的有效性并给出三维重建结果. 相似文献
5.
提出一种符合Kerckhoff原则的DCT域数字水印算法.该算法在嵌入水印前对水印进行Arnold变化,并通过密钥向量嵌入水印图像,大大提高了水印的鲁棒性和安全性.对比实验表明,该方案对高斯低通滤波、添加白噪声、JPEG压缩、图像剪切等攻击手段有较好的鲁棒性,并具有较高的安全性. 相似文献
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Starck等人的图像增强方法不能有效增强SAR图像中的边缘特征.为此,提出一种curvelet域SAR图像特征增强新方法.该方法充分利用curvelet变换多尺度多方向特性及其良好的各向异性特点,在curvelet域内提取图像的边缘特征,并定位特征curvelet系数.通过增强特征curvelet系数,达到增强图像边缘特征的目的.实验结果表明,与Starck等人的方法相比,本文算法能够更加有效性地增强SAR图像的边缘特征. 相似文献
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陈星娥 《贵阳金筑大学学报》2013,(4):24-28
随着计算机网络和多媒体处理技术的快速发展,图像作品的处理、复制传播以及销售越来越便捷,但随之带来了潜在的安全隐患.数字水印技术是保证图像作品的真实性与完整性的一个重要手段,文章提出了一种自适应图像水印认证系统,系统提取图像内容特征作为水印信息,并利用人类视觉系统（HVS）特性,实现水印的自适应嵌入和盲检测功能. 相似文献
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对于单幅遥感光学图像，目前已经有很多有效的色彩校正算法，但是这些算法需要人工经验或对场景的先验知识，无法满足对快速增长的海量遥感图像进行自动化处理的需求。针对这一问题，提出一种基于稠密卷积神经网络的遥感图像自动色彩校正方法DCN（dense convolutional networks）。该模型可以预测遥感图像的RGB通道的颜色校正系数K，从而对原始图像进行自动色彩校正。DCN使用稠密模块代替部分卷积层，用更少的层数实现更多的连接。DCN模型由3 000幅GF-2号遥感图像在Tensorflow框架上训练得到，损失函数为颜色校正系数向量与真值向量之间的色偏角θ。经过测试验证，校正后的图像与原图像仅有很小的色偏角，且与真实地物颜色吻合。与传统方法相比，该方法在训练后，可直接使用生成的模型对训练集中未出现的图像进行颜色校正，无需对场景的先验知识和人工经验，也无需参考图像，可实现对海量遥感光学图像的自动化色彩校正。与传统的卷积神经网络CNN（convolutional neural networks）相比，基于DCN的模型拥有更少的参数和更好的泛化能力，而且不受输入图像大小的限制，在测试集上有更好的结果。 相似文献
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《江西蓝天学院学报》2013,(4):50-53
提出并且详细分析了一种基于小波变换的图像融合技术的改进方法的优越性.对两幅需要融合的图像通过直方图均衡化的方法进行处理,且利用一种基于小波变换的图像融合技术的改进方法进行融合,对融合后所得的新图像的结果与质量进行分析与评价,证明了改进的融合方法能够取得更优越的效果. 相似文献
10.
在卧龙大熊猫自然保护区,难以获取高质量的光学遥感影像,加之地形和植被类型复杂多样,地物分类精度低,对利用遥感技术研究大熊猫生境造成了困难.为此,本工作探究一种提高遥感分类精度的方法.首先分别利用缨帽变换和匹配滤波方法提取影像的亮度、绿度、湿度和丰度等特征,建立基于多特征数据的决策树分类规则进行分类,最后利用野外实测数据对分类结果进行验证.研究结果表明:绿度特征对提取林地非常有效,湿度分量可以区分草甸与灌丛,亮度特征则提高了雪地的分类精度.匹配滤波可以实现混合像元分解,去除部分噪声并快速探测目标地物的波谱特征.基于多特征数据决策树遥感分类的总体精度达到83.33%,比传统的最大似然法分类精度提高8.67%.本文方法在卧龙大熊猫自然保护区等地物分类中取得了较好的应用效果. 相似文献
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在低轨卫星物联网系统中,卫星感知的频谱数据空间分辨率低,空间电磁环境的细节难以分析。针对该问题,提出将频谱的空间分布情况以二维图像形式处理,根据空间频谱感知数据的特点采用适当的图像超分辨率重建算法,提高了频谱的空间分辨率,增强了频谱态势中的细节。仿真结果表明,根据灰度值可以从图像中直接观察信号的存在性,并且依据频谱数据图像特点选择的双三次插值、基于L1范数先验的贝叶斯方法和基于匹配图像块的学习方法都有效地提高了频谱数据的空间分辨率,用PSNR评价时,基于L1范数先验的重建算法效果更好,但是基于匹配图像块的学习方法增强了频谱感知数据中的波纹,从视觉上看,提高细节效果略优。 相似文献
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纪启国 《安徽职业技术学院学报》2008,7(1):20-24
文章提出一种基于小波变换的像素级图像融合方法,即首先对源图像利用Mallat算法做小波分解,然后由区域能量法实现小波系数的选择。实验选取曼谷西北部的多波段图像进行融合,统计特性评价结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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研究基于压缩感知的合成孔径雷达(SAR)图像压缩算法.根据压缩感知理论,在信号降维方面,提出一种更优化的观测矩阵构造方法;在信号重构方面,提出一种基于微分熵和迭代加权最小二乘的改进重构算法.通过对SAR图像进行压缩和性能比较,得出结论:本文提出的改进算法优于传统的压缩感知算法. 相似文献
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亮度保持算法处理后图像整体效果好,但细节欠佳。文章利用插值技术对亮度保持算法进行改进。实验结果表明:利用改进算法处理有较好的增强效果,且细节清晰。 相似文献
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传统遥感卫星图像处理采用在地面进行目标检测和跟踪处理的模式，卫星将拍摄到的图像数据下传至地面数据处理中心，由地面数据处理系统对接收到的遥感图像数据进行目标检测和跟踪。然而，随着遥感图像分辨率的不断提高，需要下传的数据量增大，导致星地数据传输的时间大大增加，最终造成目标检测和跟踪的时效性降低。针对上述问题，提出一种基于多特征量判别的Canny边缘检测和联合概率数据关联的在轨海上多运动舰船目标检测和跟踪方法。将该方法利用中国科学院微小卫星创新研究院的高分微纳卫星实测数据在模拟星载的嵌入式开发平台上进行验证，结果表明该方法能够在轨对海上多运动舰船目标进行快速、准确的检测和跟踪。 相似文献
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超分辨率重建可以从低分辨率图像序列中重建出高分辨率图像,提高图像质量。重建出边缘保持且噪声低的高分辨率图像,仍具有挑战。针对此问题,在L1先验模型中添加图像梯度的L0范数作为先验知识,提出联合L1和L0先验模型的超分辨率重建算法,既保留L1先验模型边缘保持的优点,又保留L0先验模型抑制噪声的优点。将该算法与双三次插值、Total Variation (TV)先验模型和L1先验模型作对比,通过仿真实验数据和真实实验数据的分析,验证本文算法的有效性。 相似文献
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为提高高速公路收费道口自动车型识别系统(Vehicle Recognition System,VRS)的识别准确率,针对基于三维成像的VRS中的车轮检测,提出一种优化算法,以精确检测出车轮的位置和大小.利用激光雷达检测到有疑似车轮的目标通过扫描平面时,控制摄像头抓拍图像;对抓拍到的图像进行灰度化、图像增强、边缘提取、背景分离等处理;利用霍夫变换进行车轮边缘拟合,检测图像中是否含有车轮,若有,可同时得到车轮的位置和大小;在MATLAB中实现该算法.结果表明,该车轮检测算法能够快速、精确地检测出车轮,效果良好. 相似文献
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提出了一种基于经验模式分解去斑和顶帽变换背景不均匀的预处理方法. 经验模式分解去斑算法先对图像每一列进行经验模式分解得到IMF函数,然后将原信号与第一、二模态相减得到初步处理图像,再对该图像每一行重复该操作从而得到去斑图像,该算法有效地去除斑点噪声;顶帽变换则有效地补偿了海浪带来的局部不均匀的背景亮度,提高了图像的信杂比,有利于目标的检测. 仿真结果证明了算法的有效性. 相似文献
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结合K-means算法和谱聚类方法的优点，提出一种新的高光谱图像聚类方法。该方法在对高光谱图像数据进行特征降维的基础上，采用K-means算法对图像进行粗聚类处理，然后采用谱聚类方法对粗聚类结果进行较高精度的聚类。与K-means聚类算法相比，该方法有效提高了高光谱图像聚类的分类精度。对模拟数据和真实的高光谱数据的对比实验表明，相对于K-means和谱聚类方法，该方法具有良好的聚类性能。 相似文献