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基于奇异值分解（SVD）的相位相关法是一种经典的具有亚像素级精度的图像配准算法，但当两幅待配准图的平移量较大或噪声较强时，该配准算法中的积分法得到的相位解缠结果往往不可靠。根据线性相位的单调变化特性，提出一种改进的相位解缠算法，通过比较相邻相位差和趋势斜率的一致性判断是否进行校正，从而得到真实相位值。针对真实光学图像的实验表明，该方法可以有效地对积分法所得到的结果进行校正，进而提高匹配精度。 相似文献
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针对镀膜双镜头多光谱相机波段多、数据量大、配准流程复杂的问题,提出一种基于改进SURF算法的快速配准方法。该方法首先完成对各波段图像的预处理,采用数字畸变模型采样法对各波段影像畸变进行校正;然后对畸变改正后的各波段图像利用快速版的SURF算法(F-SURF)进行配准。F-SURF算法从3个方面对原SURF算法进行改进,包括:依照匹配贡献度优化算法组数设置、舍弃算法旋转不变性以及引入渐进采样一致法进行特征点匹配等。通过地面及飞行实验数据进行算法验证,结果表明改进算法的配准精度优于经典SURF算法,且时间效率显著提升。 相似文献
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针对SAR图像特点，在传统SIFT算法的基础上，结合ROEWA和OTSU算法，提出一种改进的SIFT算法。该方法首先通过ROEWA和OTSU算法分别检测图像的边缘区域和阴影区域，再与SIFT算法相融合检测特征点、寻找匹配点并计算变换矩阵实现图像配准。与原算法相比，该方法消除了DoG算子的边缘响应和阴影的影响，使提取到的特征点更加精确，可提高正确匹配率，增强算法的稳定性，并提升图像配准的精度。 相似文献
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针对由于地形起伏、地物类型丰富等因素导致一般配准方法无法正确拟合遥感影像局部区域的问题,提出一种基于特征信息层次聚类对影像区域快速划分实现精细拟合的方法。该方法利用差分空间尺度约束提取更高精度的SIFT的特征点,并结合Hellinger变换优化匹配效率,完成特征粗匹配。根据点邻域信息完成初始聚类,得到变换模型;计算匹配点对不同变换模型的符合程度构建倾向集,根据距离合并集合得到聚类中心,使用泰森多边形法生成子区域。求解每个子区域的变换模型并插值拼接,得到配准结果。使用农田、山地、沿海城镇地形的遥感影像进行实验,将SIFT+ST、FSC-SIFT、PSO-SIFT方法的配准效果与该方法进行对比,结果表明该方法的精度与目视配准效果均更优。 相似文献
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传统的欠采样方法容易丢失重要的样本信息,且其实验结果的稳定性较差。针对上述问题,提出一种基于类重叠度欠采样的不平衡数据模糊多类支持向量机算法。该算法首先采用LOF局部离群点因子和箱线图的方法清洗训练数据集中的噪声样本,然后根据类重叠度抽取对分类起关键作用的支持向量,并且将代表每个样本点重要程度的类重叠度作为隶属度值,构造模糊多类支持向量机。实验结果表明,该算法克服了随机欠采样的支持向量机容易丢失重要样本信息和实验结果不稳定的缺点,且很好地提升了支持向量机在不平衡且含噪声的数据集上的分类精度,并保持较高的计算效率。 相似文献
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为满足实时地形测绘需求,从算法本质上解决运算量太大的问题,提出基于机载双天线InSAR系统的实时DEM生成算法.采用非线性ECS自配准成像算法,获取高精度配准的双通道SAR图像,省略了后续非常耗时的配准过程.对获取的双通道SAR图像,进行快速干涉滤波产生高质量干涉条纹,进而对该条纹采用基于密集残差点划分的快速相位展开算法,获得无缠绕干涉相位.对于传统非常耗时的参数定标问题,采用基于外部粗精度DEM数据的初始相位偏置实时估计算法,并结合在定标场获取的基线长度、基线倾角和绝对延迟时间等参数进行反演,实时获取DEM.通过算法实时性分析,给出硬件实现方案.实际InSAR数据处理结果验证了本算法的有效性. 相似文献
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《安徽职业技术学院学报》2022,(4):22-27
为生动展现定格场景,提出基于Morphing算法的定格场景动画生成方法。使用Canny算子提取定格场景图像的轮廓线,据此生成能控制定格场景中目标对象的源网格,创建所得定格场景图像源网格与目标网格的匹配关系,获取Morphing序列,得到网格相应的对齐图像。通过透射率估计方法融合对齐定格场景图像,实现定格场景动画生成。实验结果表明：该方法可以提取完整的定格场景图像轮廓线并有较理想的网格配准效果,且在满足人眼视觉舒适度的前提下,生成的定格场景动画能清晰地还原真实场景的特点及结构。 相似文献
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《沈阳大学学报（自然科学版）》2015,(3)
以数字识别为应用背景构建RBF神经网络结构,首先把最近邻聚类算法与k-均值聚类算法应用于RBF神经网络隐层中心个数及中心值的确定中,实现了隐层中心个数与中心值的自适应获取;然后将遗传算法与伪逆法相结合来确定隐层中心宽度及输出权值;最后对混合优化的神经网络与传统的基于中心自组织学习算法优化的网络进行仿真实验.实验中使用未加噪声和添加噪声的数字样本对网络进行测试,与传统优化方法对比结果表明,应用该混合学习算法构建的神经网络具有识别能力强、计算量小的优点. 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
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针对机载刚性三基线干涉合成孔径雷达的应用需求,在存在干涉相位噪声的情况下,研究基于2个地面控制点估计系统基线倾角和干涉相位偏差的问题,分析干涉相位噪声对参数估计精度的影响,提出一种三基线联合参数估计方法.使用牛顿法求解系统参数估计方程,根据不同基线的高程测量精度,对目标函数进行加权处理,并使用不同基线得到的高程差来评价参数估计效果.仿真结果表明,相比于传统的单基线参数估计方法,该方法具有较高的参数估计精度. 相似文献
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高压线数字化是数字电网建设和线路智能巡检的核心内容,机载LiDAR在高压线三维数字重建中具有独特的优势。提出一种从输电走廊机载LiDAR点云数据自动快速高精度提取完整电力线点的方法。首先基于点云的空间分布特征粗提取电力线点,并通过改进Hough变换和RANSAC抛物线拟合法剔除噪点,然后分别进行电力线在平面和垂直面上的分股,结合单股电力线的平面直线模型和垂直面上的抛物线模型,采用模型生长的方法提取完整的电力线点。试验结果表明,该方法提取的电力线点云的精度可达99.6%。 相似文献
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由于遥测降雨系统自身的原因,遥测降雨资料中常有异常值的出现.充分利用降雨分布特征以及抗差统计理论,提出一种三步抗差统计方法探测遥测降雨资料中的异常值.本方法采用Tukey fence统计方法抵御异常值的干扰,用三步的形式以适应降雨资料的分布特征.对面平均降雨量进行的分组,进一步提高方法的探测效率.数据证明,新方法的探测效果较好,且符合水文预报要求. 相似文献
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机载激光雷达技术已经成为快速获取城市建筑三维数字模型的有效手段，而建筑物屋顶点云提取则是建筑物三维数字模型重建的关键。为有效剔除植被和墙面点云，以及消除地形起伏对建筑点云提取精度的影响，提出一种层进式屋顶点云提取方法。首先对LiDAR点云进行滤波，在此基础上利用点云回波特性和点云法向量检测并删除非地面点中特征明显的植被点和建筑物墙面点，然后利用连通成分分析法对非地面点聚类得到初始建筑点，最后结合DTM并利用建筑物面积和高度信息分离得到建筑物屋顶点云。试验结果表明，本方法能有效地从机载点云数据中快速提取建筑屋顶点云，有效率可达85%以上。 相似文献
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针对现有机载激光雷达（light detection and ranging，lidar）数据单木分割算法在密集林区中探测精度较低的问题，结合林木冠层空间结构分层的特点，提出一种从机载点云数据直接分离单木的方法。首先，对原始点云数据进行去噪、滤波、高程归一化；然后基于冠层高度模型（canopy height model，chm）计算局部最大值以确定冠层表面的明显树顶，以此作为单木位置的先验知识，继而采用归一化割（normalized cut，Ncut）方法实现冠层的初始分割；最后，以全局最大值代替局部最大值，并将冠层形状、冠层最小点数作为约束条件，再次利用Ncut方法完成对漏检单木的探测，进而实现单木的精确探测。实验结果表明，针对密集林区的单木分割，本方法有效地减少了漏识单木，整体精度达90%以上，将有助于单木三维结构定量描述及参数反演。 相似文献
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在岩体工程中,由于扫描测量角度、障碍物的阴影和遮挡等因素,使用激光扫描仪扫描得到的岩体点云数据往往包含孔洞,影响后续三维重建的效果。现有的修复方法主要针对规则的点云数据,依据孔洞邻域信息对点云孔洞进行修复,对岩体点云孔洞的检测与修复效果欠佳,且效率低。从岩体点云数据特征出发,提出一种基于平面提取的岩体点云孔洞检测与修复算法。首先,应用一种优化的区域生长算法对岩体点云进行平面提取,然后遍历所有点云并检索其k邻域点集,将其映射至对应平面,计算邻域夹角,实现孔洞检测;最后将点云孔洞根据边界点集的对应平面数量进行分类,在对应平面上新增采样点实现点云孔洞修复。本算法通过平面提取实现了点云数据的去噪和平面拟合过程,简化后续的孔洞修复流程,降低时间复杂度。实验结果表明,与已有算法相比,本算法对大型不规则岩体点云孔洞的检测、修复准确率和运行效率更高,修复效果更佳。 相似文献
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K-means算法是一种重要的聚类算法,在网络信息处理领域有着广泛的应用。由于K-means算法终止于一个局部最优状态,所以初始类中心点的选择会在很大程度上影响其聚类效果。本文提出了一种K-means算法的改进算法,首先探测数据集中的相对密集区域,再利用这些密集区域生成初始类中心点。该方法能够很好地排除类边缘点和噪声点的影响,并且能够适应数据集中各个实际类别密度分布不平衡的情况,最终获得较好的聚类效果。 相似文献
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针对传统的基于韦布尔模型的恒虚警检测(CFAR)分割中误差大、精度低的缺点,提出了分割前对特定方向角样本进行垂直中值滤波、分割后采用区域生长滤波的改进方法.最后用区域间对比度和最终测量精度的分割评价准则,与传统CFAR分割和计数滤波的方法进行了比较.对运动和静止目标获取和识别(MSTAR)样本的实验结果表明,改进方法提高了分割精度,分割效果优于传统的CFAR分割方法. 相似文献
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为降低海事监控视频图像背景中运动物体引起的杂波和噪声对船舶目标检测的影响,根据采集的可见光视频图像特性,提出一种海天背景下船舶目标自适应检测算法。将待检测图像进行预处理,使用自适应中值滤波和均值漂移(mean-shift)滤波对图像进行滤波去噪。采用密度峰聚类对传统K均值聚类算法进行改进,自适应确定初始聚类中心及其数量。对海面船舶进行自适应聚类分割。仿真实验显示:该算法的检测准确率为90.3%,验证了其准确性和可靠性;单帧视频图像的船舶目标检测用时可控制在100 ms以内,满足实时检测的要求。结果表明:该算法可以实现海天背景下船舶目标的准确、快速检测,为海上船舶目标跟踪奠定了可靠的基础。 相似文献
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赵超 《中国科学院大学学报》2010,27(4):556-562
用于估计马斯京根模型参数的方法很多,但这些方法在数据存在异常值时缺乏抵御异常值影响的抗差性能. 推导出一种有限制条件的参数抗差估计算法,通过含有随机误差和异常误差的人工数据和真实数据比较抗差算法与传统最小二乘算法的抗差性. 研究表明抗差估计算法能减小异常值对参数估值的影响. 相似文献