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时间序列InSAR技术是一种空间遥感技术，可用于获取基础设施的高精度微小形变信息，相比传统测量手段，该技术有较多优点，在桥梁形变检测方面有广阔的应用前景。但现有的时间序列InSAR技术中的相位解缠算法在大型斜拉桥形变检测上存在较大解缠误差，导致目前该技术还难以获取正确的斜拉桥形变结果。提出一种新的时间序列InSAR相位解缠算法。通过构建约束三角网络，对残差点进行分块，利用二分图最优权匹配方法获取最优的正负残差点匹配结果，从而获取正确的解缠相位。在洞庭湖大桥数据上进行实验验证。该算法在解缠精度上明显优于稀疏网络最小费用流（MCF）算法，有效减少了解缠误差。 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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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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在众多的点云配准算法中，ICP算法以其所需的信息少，配准精度高而被广泛使用。然而，因其算法迭代最优化的特点，ICP本身存在时间复杂度高、易受噪声及离群点影响等缺点。针对这些问题，提出一种基于高斯曲率的ICP改进方法。该方法首先利用高斯曲率在刚体变换中保持不变的性质，对配准点云中每个点进行高斯曲率估计；其次，通过设置阈值将配准非关键点及噪声点和离群点滤除；最后，对只包含关键点的点云使用ICP进行配准。实验结果表明，在保证配准精度的前提下，本方法不仅能显著地改善ICP的运行效率，也能有效地提高其抗噪声和离群点的能力。 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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BD-2/GPS组合导航系统选星算法及定位分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决组合导航系统定位精度与快速定位之间的矛盾,提出一种新的选星算法.该方法将可见卫星仰角与遗传算法相结合,以几何精度因子(GDOP)计算模型作为遗传算法中判断解优劣的适应度函数,从而达到快速定位的效果.将应用该方法所得的GDOP和算法运行时间与应用最佳GDOP算法计算所得的相应结果进行对比,发现采用该方法得到的GDOP接近最优值,而且选星算法计算时间减少.实验数据分析证明该方法在实时性和可行性方面的优越性. 相似文献
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为进一步提高InSAR系统的DEM精度，分析非线性ECS自配准成像算法中4个影响相位保持精度的因素。研究结果如下：雷达和散射体之间的相对速度等效误差非常小，可以忽略；当系统分辨率优于0.1 m时，非线性自配准中的二次近似误差会引起超过0.1个像素的误差，要考虑其影响；非线性变标中的二阶泰勒近似误差非常小，可以忽略；成像时采用的平地假设误差，主要会引起干涉运动补偿的轨迹误差和相位补偿误差，对于高精度InSAR系统（高程精度优于0.5 m时），会造成一定的影响，要予以考虑。这些误差因素的分析，将为进一步优化提高InSAR成像处理中的相位保持精度及DEM精度提供一定的指导作用。 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
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在实际的SAR场景中,由于载机平台运动的不规律会引入相位误差,这将导致SAR图像出现模糊,甚至不能形成图像,因此需要准确地估计和补偿相位误差.提出一种较好的SAR相位历史估计算法,在方位向应用延时自相关方法进行准确的相位估计,由此实现SAR的准确聚焦成像.该相位估计方法具有较高的计算效率,非常适合于实时SAR系统.利用对实际SAR数据的聚焦处理证明了该方法的有效性. 相似文献
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基于计算机视觉的船模位置跟踪 总被引：1，自引：0，他引：1
针对水池实验室中船模位置的跟踪问题,提出计算机视觉跟踪的方法.首先对视频图像进行逆透视投影矫正,然后利用CamShift算法实时跟踪船模在图像中的重心位置,最后将船模的图像坐标换算成实际空间坐标,实现船模位置的精确跟踪.该方法具有系统工作稳定性高,安装简单方便,跟踪精度高、效果较好等特点,同时还可利用跟踪得到的位置坐标,计算出船模的航速和航迹向,以实现这两个状态参数的跟踪,为实时跟踪船模等课题研究打下基础. 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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提出一种基于建筑物几何特征的高分辨率（VHR）SAR图像仿真方法。该方法首先构建成像场景模型,以改进的光学着色模型近似散射模型;然后在场景间进行射线追踪,得到目标的散射强度信息和位置信息;为使仿真图像更加真实,引入后处理过程;最后经二维成像,得到逼真的建筑物SAR仿真图像。分析和仿真结果表明,该方法准确高效地仿真建筑物在SAR图像中的几何特征和辐射特征,可为理解和解译SAR建筑物图像提供有效的数据支撑。 相似文献
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SAR图像中斑点噪声的存在使得很难利用简单的阈值分割技术对其进行海岸线提取,而很多基于复杂数学模型的提取算法又常常由于较慢的检测速度限制了它们的应用。本文基于种子点增长的思想,给出了一种快速的海岸线自动提取算法。首先该算法利用象素值统计信息自动定位一个初始种子点区域,并计算初始均值M与初始阈值T。然后基于不断更新的M和T进行海域点增长。增长结束后,对得到的连通海域进行轮廓边界跟踪从而确定出具体的海岸线位置。将其应用于真实的SAR图像,证明了该算法的有效性和实时性。 相似文献