基于大数据量遥感图像的薄云去除

对于带有薄云的大数据量遥感图像,提出了一种新的空域滤波去云方法.用这一方法对图像进行重采样、薄云识别、云的厚度估计,再使用拉普拉斯算子增强有云区域的对比度,并对不同厚度的云层分别降低不同的亮度,从而实现去云.然后进行图像恢复,得到跟原图像同样大小的去云后的图像.实验证明,这种方法速度快,占用计算机的内存少,得到的图像效果好.     

云相似度测量的变分模态分解去噪方法

为区分VMD( Variational Mode Decomposition) 分解后高低频段模态分量,提高VMD 算法的去噪效果, 提出一种基于云相似度测量的VMD 去噪方法。首先,对信号进行VMD 分解,通过计算各个模态分量与信号之 间的云相似度值,区分有效分量与噪声分量,然后对噪声分量进行小波滤波,最后将滤波后的分量与有效分量 进行重构。通过仿真和实际实验,将提出的去噪法与基于相关系数的VMD 去噪法和基于互信息的VMD 去噪 法对噪声信号进行处理,该方法去噪后所得信号信噪比相对较高,为28． 214 1 dB,均方误差相对较低,为 6． 12 × 104 ,验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性。     

基于同态滤波和维纳滤波的太阳耀斑去云处理对比研究

对于太阳耀斑图像去云处理的研究,该文建立了基于同态滤波的去云模型以及基于维纳滤波的去云模型。通过两种模型分别处理图片,对比分析结果图后得出两种模型对太阳耀斑去云处理均有一定效果。但基于同态滤波的去云模型更适于太阳耀斑图片的去云处理,同时通过三维图像可以得出同态滤波去云效果最佳。     

MODIS数据的云检测处理

结合MODIS数据的通道特性,分析了云在不同波谱范围的光谱特性,提出了一种基于多光谱综合阈值法的简便新方法.该云检测算法从可见光反射率、热红外亮温出发,逐步建立云检测模板,实现分离云和晴空,通过对不同下垫面类型数据进行云检测检验,结果表明,该算法对中低纬度地区云检测处理有显著效果,尤其能够检测出可见光波段难以识别的薄卷云.该法可使遥感数据特别是MODIS数据在云检测领域的应用提高一个层次,进而提出的云区数据修补方法,使数据反演应用的精度提高更为显著.     

MODIS数据的云检测处理

结合MODIS数据的通道特性,分析了云在不同波谱范围的光谱特性,提出了一种基于多光谱综合阈值法的简便新方法.该云检测算法从可见光反射率、热红外亮温出发,逐步建立云检测模板,实现分离云和晴空,通过对不同下垫面类型数据进行云检测检验,结果表明,该算法对中低纬度地区云检测处理有显著效果,尤其能够检测出可见光波段难以识别的薄卷云.该法可使遥感数据特别是MODIS数据在云检测领域的应用提高一个层次,进而提出的云区数据修补方法,使数据反演应用的精度提高更为显著.     

基于迭代最近点算法的激光点云拼接研究

在采用激光雷达进行建筑物的三维测量过程中,多站点测量获得的激光点云具有不同的三维参考坐标系,因此将多站点三维点云进行精准拼接是实现三维测量成像的关键。采用VLP-16激光雷达在不同测量站点对山东理工大学机械交通实验楼天井及其周边道路进行扫描,获得了多个站点的三维激光点云;对不同站点测量的点云进行了去噪预处理,消除了有噪声的散乱点云;选取不同站点测量点云的公共区域,采用迭代最近点算法,对各个点云进行了拼接处理,获得了完整的扫描区域三维成像。实验结果表明,此方法可实现不同站点激光点云的拼接,具有良好的拼接效果。     

一种基于统计流形的聚类算法

考虑数据点之间局部统计性质的差异,结合K平均算法提出一种基于统计流形的聚类算法.通过计算数据点邻域的均值和协方差,将原始数据点云映射到正态分布族流形中,成为参数点云.在正态分布族流形上构造不同的度量结构,分别应用K平均方法,对参数点云进行聚类,从而将对应的原始数据分类.此算法可以应用到点云去噪.采用基于不同差异函数的算法,对含高密度噪声的点云去噪,并给出模拟仿真结果.仿真结果表明,采用KL散度作为差异函数的算法有较好的去噪效果,体现出该算法在去噪应用中的潜力.      

CL多小波结合改进RLS滤波器的信号去噪方法

提出了CL多小波结合改进RLS滤波器的信号去噪方法,该方法将信号划分到不同的频段上,分别用不同起始步长的改进RLS滤波器对系数进行去噪,以提高改进RLS滤波器的去噪效果.仿真结果表明:采用CL多小波结合改进RLS滤波器方法的去噪效果,优于单独使用改进RLS滤波器和CL多小波阈值法的去噪效果.     

基于中轴线拟合的隧道点云去噪研究

目的通过拟合中轴线对隧道内部噪声点滤除,并在去噪时保持隧道主体数据的完整性,提出一种通过拟合隧道中轴线对隧道点云进行噪声点滤除的方法.方法采用统计滤波滤除部分远离主体点云的大尺度噪声点,再基于高斯曲率的方法将隧道点云数据分为管片点云和轨道面点云两类;利用投影法提取隧道中轴线,通过判断点到中轴线之间的距离与设定的阈值的大小关系,滤除隧道内部及靠近管片壁的噪声点,多次迭代去噪,直到点云数据量趋于稳定;利用直通滤波和统计滤波滤除轨道面点云噪声,最后将去噪后的管片点云和轨道面点云进行组合得到去噪后的盾构隧道点云.结果利用拟合得到的隧道中轴线对分类后的管片点云进行五次迭代去噪后,管片点云数量趋于稳定,噪声点基本滤除;对分类后的轨道面点云进行了有效滤除并且保持了原有特征;将去噪后的两部分点云组合,得到了完整的去噪后的隧道点云.结论笔者所采用的方法简单有效,能有效地滤除隧道点云噪声且保证主体数据完整性.     

基于皮尔森相关算法的云存储层次化去冗优化

针对传统云存储存在去冗效率和召回率低的问题,提出了基于皮尔森相关算法的云存储层次化去冗优化方法.根据云存储层次化结构中冗余信息的属性分布相似性度量值,构建了冗余信息的距离矩阵;通过计算冗余信息之间的相似度,对云存储层次化冗余信息进行分类;通过分析不同类别冗余信息的结构,利用数据降维约束条件和中心极限原理,在云存储层次化...     

单幅航空影像中云阴影的自动去除

云阴影的存在严重影响了高分辨率航空遥感影像的视觉效果和影像质量.为去除云阴影,提出了一种无需人工参与的自动处理方法.首先采用光谱特征阈值法初步检测云阴影,再结合形态学方法进行后处理,提取完整的云阴影区域;阴影去除时,设计了一种利用非阴影区域信息、阴影整体区域信息、阴影像素局部窗口及像素本身信息的综合补偿模型,所需参数均可自动获取,进而实现阴影的自动去除.实验表明,区域级、窗口级和像素级多层次信息的引入,使模型的细节敏感度增强,提升了对比度,能灵活根据复杂的云阴影遮挡情况对阴影进行合理提升,有效解决了部分补偿方法存在的补偿效果不均匀的问题,阴影中地物的色彩与纹理等信息均得到更真实的再现.     

基于数字地球的三维云图实现技术

以风云二号气象卫星的红外云图数据为基础,根据实时的红外云图,在数字地球上实现云图的三维显示,实时动态模拟我国上空的云图变化情况.通过二维云图的灰度信息,得出其高度值,与提取的经纬度值一起,经过坐标转换,得到三维空间坐标信息,再采用OGS三维渲染技术,实现云图的三维显示.与以往云图的三维显示技术相比,采用的方法更加简单高效.在实际应用中,该方法能够实时获取和展示三维立体云效果,并且加以时间驱动可以实现云图的动画播放,对于气象部门有着很高的应用价值.     

基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法

为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。     

多光谱卫星云图降水区域与强度估计的模糊推理模型

在卫星云图降水分析中,针对降水天气和降水强度具有明显的"模糊"特性,提出了云图降水的模糊推理模型.从不同云类降水的经验知识和降水天气的卫星云图样本中,提取出若干云类降水规则.在此基础上,引入模糊推理方法,建立了卫星云图降水分布和降水强度估计的模糊推理模型.实际应用中,对卫星云图进行云分类,根据云分类结果,去除不可能产生降水的云类区域.对可能产生降水的云类区域,通过提取多光谱云图的灰度等特征进行推理判别,进而得出该区域是否降水以及降水强度和降水分布的估算.试验结果表明,该方法在客观性、定量性和自动化程度方面优于传统的降水估计方法,且建模所需的样本少,可适用于多种类型的气象卫星云图.     

基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测

介绍和分析了云模型、运动目标初定位和HSV色彩空间等相关内容.提出了基于HSV色彩空间的云模型车辆阴影检测方法.在HSV空间下,于不同光照下在具有代表性的阴影区域采样,用正态云逆向发生器建立云模型,利用云模型进行阴影检测.和其他方法相比,实验结果证明了本文方法的有效性.     

复杂采空区多次探测的点云数据精简方法

 针对复杂采空区激光探测中存在探测盲区需要进行多次重复探测的问题,研究激光多点扫描的点云数据精简方法。通过多点探测避免了单次探测盲区,加密了数据稀疏区。通过分析激光扫描轨迹线的拓扑关系,归纳了点云数据的分布特点。在对比传统数据精简的基础上,提出了保留采空区几何特征更为有效的点云数据精简方法--边长角度综合判据法,将密集区域的点云数据进行稀释。验证结果表明,通过对比精简前后求得三维模型的体积、精简率等指标,认为该方法保证了边界三维信息的完整性,而且该方法的数据精简率可达15%~25%。为矿山复杂采空区激光扫描三维空间信息精简获取提供了一种新思路,可后续三维建模及应用奠定基础。     

地基云图识别的光照补偿算法

为研究地基云图云状识别中的光照补偿问题,针对可见光地基云图,提出了一种基于BEMD与Closed-Form景物提取算法相结合的地基云图光照补偿算法对云图进行预处理,经过去光照处理后的云图,再进行Hilbert谱特征提取,最后进行云类的识别。与基于L1的全变分模型的光照补偿算法相比,可有效地去除云图的光照影响,又不至于去掉云图自身的信息,且与背景区别明显。试验结果表明,使用该方法与未进行处理的云图相比识别率提高4.17%~18.88%。     

图像增强匹配在MISR多角度影像云迹风反演中的研究

遥感影像云层和雪层的立体匹配是云高解算、云迹风反演和云雪分离的重要前提。密集且匹配精确的点集可为后续研究提供更高的精度保障,然而由于云雪层灰度值偏高、细节信息不突出的特点,高密度和高精度的匹配效果难以获得。采用Terra-MISR多角度AN、AF、AA影像,对所选实验区分别进行分段线性和高斯低通滤波两种方法的增强,并对三影像共同匹配,最终两组增强影像获得的匹配密度和精度较原始影像均大幅上升。在此基础上,还提出了增强合并法,并通过云迹风反演的实例证明了该方法可将风产品分辨率提高至825 m左右的初步可行性,实现了对小云团及大云团内部水平风信息的精细化监测。     

GF-1遥感影像结合等高线消除云层干扰的连续水体重建法

为了解决遥感影像水体提取时易受到云干扰的问题,针对连续水体局部受云层干扰的影像图,采用高精度地形信息与高分一号卫星(GF-1)遥感影像两种数据相结合的方法重建水体。分别对高分一号卫星影像数据和高精度等高线地形数据进行预处理后,对缓冲区多次迭代提取未受云层覆盖的部分水体,通过对两种数据的地理配准、数学统计计算等图像运算确定水体还原水位值,从而还原云层影响下的水面面积。结果表明:该方法可以有效消除云层的影响,7幅受云层干扰影像提取水体还原后的水体面积平均相对误差在5%以内,与参考值相比,水体面积平均差值为0.0809km2。该方法较准确地还原了云层干扰下的水体面积,可广泛应用于受云层干扰影像的水体提取。     

非结构环境下一种改进的区域生长点云分割方法

针对非结构环境下目标零件识别过程中零件相互堆叠造成分割困难的问题,提出了一种改进的区域生长点云分割算法。首先,采用直通和统计滤波器对获取的点云进行预处理,得到去除冗余数据后的点云;其次,使用八叉树建立点云之间的拓扑关系,提高后续点云分割的效率;最后,选择基于局部径向基函数的曲率计算方法,通过计算选取曲率最小点为初始种子点,并设定空间阈值范围进行区域生长。实验结果表明:该方法能有效解决非结构环境下零件堆叠导致的分割困难问题,分割准确度高且效率满足工业实时需求。