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1.
针对红外和可见光图像在融合过程中存在质量低下、信息缺失、边缘细节不突出等问题,提出一种基于非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform,NSCT)与稀疏表示的压缩感知图像融合重构算法。首先利用NSCT进行源图像分解,得到相应的高频子带和低频子带图像;然后针对高频子带部分,利用基于压缩感知的高频融合规则进行融合,得到高频融合系数;针对低频子带部分,按照基于字典学习的低频融合规则进行融合,得到低频融合系数。最后进行NSCT逆变换得到融合影像,实现红外和可见光图像的超分辨率恢复。实验结果表明:采用该算法融合后的图像在平均梯度、边缘强度、信息熵、边缘信息保留度、空间频率等指标上均有良好的表现,体现出该融合算法在图像融合质量的提升方面颇具优势。 相似文献
2.
利用WRF V3.9.1中尺度数值天气预报模式(mesoscale numerical weather forecast model,WRF)7种云微物理参数化方案,对2015年8月13日青藏高原那曲地区一次对流云降水过程进行数值模拟,对比分析不同云微物理参数化方案对降水、环流以及相关物理量模拟的影响.结果表明:WRF模式能够较好地模拟本次对流云降水过程,但不同云微物理参数化方案对降水、环流场等物理量的模拟有明显影响.在降水落区方面,各方案模拟的雨区范围普遍偏大,仅Lin和CAMS方案较好地模拟出那曲中部的降水中心,而对于降水量,除WSM5、Morrison和New Thompson方案模拟值偏低外,其余方案模拟结果与实况值较为一致.此外,不同云微物理参数化方案模拟的降水日变化同样存在差异,大部分方案能够再现本次降水过程的前两次降水峰值,但均未能模拟出第3次降水峰值.对于大气环流和水热物理量场,各方案也可较好地再现其基本特征,但方案间的差异不可忽视.总体来说,Lin方案对本次高原对流云降水过程降水以及环流等相关物理量的模拟效果最佳. 相似文献
3.
刘晓红 《宝鸡文理学院学报(自然科学版)》2021,41(1):1-4,10
目的 针对已有的一些盲签名方案中采用了耗时的双线性对运算,或者没有提供安全性证明的问题,设计更加高效和安全的盲签名方案.方法 利用数字签名技术与盲签名技术.结果 提出了一种新的基于离散对数问题的可证安全的盲签名方案.结论 方案满足盲签名的盲性、不可链接性和不可伪造性,与现有方案相比具有更高的效率,并且结合代理签名技术,提出了一种可证安全的代理盲签名方案,并证明其满足代理盲签名方案的可区分性、不可伪造性. 相似文献
4.
5.
6.
基于无人机高光谱影像, 建立地形复杂地区植被覆盖度的非参数随机森林回归估算模型。为获得构建随机森林模型所需的足够数量的训练样本, 利用低空无人机搭载的光学相机, 在从地面难以到达的山地、水域和植被茂密区, 通过垂直拍摄获得厘米分辨率的航拍影像, 作为对地面样方采样的补充。首先计算地面数码相机照片和无人机可见光影像的红绿蓝植被指数(red-green-blue vegetation index, RGBVI), 然后使用大津分割法提取样方的植被覆盖信息, 得到构建模型所需的训练样本。在此基础上, 基于2018年8月16—18日在内蒙古自治区察右中旗油娄沟矿区获取的GaiaSky-mini2无人机高光谱影像数据, 利用递归特征消除算法优选参与随机森林回归的特征变量集, 利用空地协同获取的训练样本构建植被覆盖度的随机森林回归估算模型。该模型在测试集上的确定系数R2为0.923, 均方根误差为0.087, 优于常用的像元二分模型, 可用于矿区植被动态信息的精细化监测。 相似文献
7.
8.
9.
为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。 相似文献
10.
以短历时强降水为特征的暴雨事件增多是北京地区近年来暴雨内涝频发的主要原因.为提高北京地区短历时强降水的模拟和预报能力,选用WRF(weather research and forecasting,WRF)模型中对降水模拟结果影响较为明显的3类参数化方案组成12组物理参数化方案组合,对北京地区具有不同中尺度环流特征的2类共8场短历时强降水事件进行模拟.基于构建的评价指标体系,评估各类参数化方案模拟北京地区短历时强降水过程的能力,评选出综合表现最好的物理参数化方案组合.研究结果表明:积云对流参数化方案对各类型强降水模拟结果的影响最大,云微物理参数化方案次之,行星边界层参数化方案的影响最小;从模拟北京地区短历时强降水过程的综合能力来看,表现较好且较稳定的方案分别为WSM6云微物理参数化方案、GD积云参数化方案和MYJ行星边界层方案;从模型模拟不同类型强降水过程的整体表现来看,模型对具有连续性降水特点且受地形抬升作用影响相对较小的第2类强降水过程的模拟效果最好,而对具有间歇性降水特点的深对流强降水过程及其相关的湿物理过程的模拟效果较差.研究结果对于提高区域强降水预警预报能力,改进模型参数化方案具有参考意义. 相似文献