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21.
22.
SAR图像乘性噪声模型分析 总被引:1,自引:0,他引:1
从SAR相干成像的物理散射机制出发,SAR乘性噪声模型认为SAR图像的每个分辨单元强度是由该单元中地物的RCS被一个强度服从单位均值(均值为1)指数分布的乘性噪声调制而成。即可以认为SAR图像是场景中地物的RCS和单位均值指数强度分布噪声的乘积。利用实测SAR图像数据库,首先证实了SAR图像中乘性噪声模型比加性噪声模型更合理。然后,在每个目标/姿态区间提取图像模板,估计每个目标切片对应的乘性噪声,对每类目标的乘性噪声分布进行直方图拟合,并采用拟合优度检验评估了拟合精度,结果表明:乘性噪声确实能用单位均值指数分布较精确描述,这也进一步证实了乘性噪声模型的正确性。最后,给出了分辨率变化(9.6m~0.3m不同)和视角变化(两种不同的视角)时单位均值指数分布对SAR乘性噪声直方图的拟合实验,结果表明单位均值指数分布对于分辨率参数和视角参数变化的情况下都是SAR乘性噪声的较精确模型。 相似文献
23.
文章通过酒杯这一酒文化的实体代表,营造高雅、健康的酒文化氛围,展示性格化产品设计所带来的更多的对“火”的性格和人文关怀。以性格化产品设计表现主张及其包含的三种设计屡次在本土酒杯设计中的实际应用,通过魏晋时期“竹林七赞”这一群体所特有的酒文化观以及各自承载的老庄思想内涵作为同一主题下的七欺酒杯进行性格化设计的源泉。用性格化产品设计理念与现代产品设计手段结合。对系列酒杯进行创新设计。 相似文献
24.
25.
目标感兴趣区域的获取是目标分类的基础,由大场景图像中快速获取目标感兴趣区域对整个ATR系统的性能提高有较大意义。本文给出了一种适用于rural区的SAR图像目标感兴趣区域获取方法,在分析图像场景灰度统计分布的基础上,利用全局恒虚警率检测算法得到潜在目标区域,然后利用密度、形态学和尺寸滤波器对潜在目标区域聚类并滤除虚警,最终获得目标感兴趣区域。对2048×512像素实际场景的实验结果,应用本文算法4个车辆目标全部被检测且没有虚警,VC代码获取目标区域的总时间小于0.5秒。 相似文献
26.
基于ROI自动提取的SAR图像压缩 总被引:3,自引:0,他引:3
在机载SAR应用中,基于感兴趣区域(ROI)保护的有损压缩是解决传输实时性的有效方法,而ROI的自动提取则是制约系统整体性能的关键环节.本文提出了一种基于ROI自动提取与保护的SAR图像压缩策略,首先将图像进行分解,然后在结构分量内对包含潜在目标的区域进行检测,生成敏感目标区域掩码,然后对图像的结构和纹理分量分别使用基于小波和多尺度几何分析的方法来进行压缩编码,在压缩时对ROI区域进行保护性的低损压缩,对背景杂波区域进行有损压缩.本文方法针对航拍SAR图像中易于在压缩中产生模糊的小型人造目标区域进行保护性压缩.在同样的码率条件下,恢复后的图像与标准的JPEG2000算法相比具有更好的视觉效果,适用于依赖于人眼判读与反应能力的人在回路应用. 相似文献
27.
28.
贵州织金县石漠化防治对策及效益分析 总被引:1,自引:0,他引:1
岩溶地区石漠化的发展已成为当今生态建设中面临的一个突出问题,严重制约了当地经济社会的可持续发展。针对贵州西部岩溶地区织金县石漠化的成因及防治现状,基于石漠化治理的基本原则,提出了适合项目区实际情况的石漠化治理对策与模式。最后指出,通过实施石漠化综合治理项目,项目区将会取得显著的经济效益、生态效益和社会效益。 相似文献
29.
YAG激光打标机变焦f-theta镜扫描系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为Nd∶YAG激光打标机设计了变焦距f-theta镜扫描系统,以使它适用于不同的打标面积而不必更换镜头,系统由四片透镜组成,材料分别为BK7、SF18和SF11,系统总长度为122.96mm,工作波长1064nm。利用f-heta镜的负畸变效应和机械变焦原理,将四片镜设计组合成两个可变档系统,系统的有效焦距分别为f-theta镜的两个常用焦距:350mm和400mm,相应的扫描范围分别为220mm×220mm,250mm×250mm,扫描角都为±18°。系统像面在0视场、0.7视场和全视场的光斑都落在相应的爱里斑以内,系统的MTF曲线接近相应的衍射极限曲线,最大波像差小于四分之一波长,系统的最大场曲和最大f-theta相对畸变都很好地满足了国内激光打标机的精度要求。 相似文献
30.
基于变差函数纹理特征的高分辨率SAR图像建筑区提取 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出了一种基于变差函数纹理特征的高分辨率SAR图像建筑区提取方法,该方法以建筑区变差函数曲线的周期性为依据,首先提取周期性变差函数曲线的变程,然后以该变程为间距计算相应的变差函数值作为分类特征,最后采用非监督模糊C-均值(FCM,Fuzzy C-Mean)分类器实现建筑区和非建筑区两类分类问题,在去除小区域和填补空洞的操作之后,提取最终的建筑区轮廓.在实际计算变差函数特征图像时,为提高算法的实用性,将全方向的变差函数计算转化为四个方向的变差函数之和,并提出快速递推算法以替代常用的逐点加窗计算方式.实验结果表明,利用变差函数纹理特征可以有效地区分高分辨率SAR图像上的建筑区与非建筑区,提取出来的建筑区完整性较高,且虚警较少.与经典的灰度共生矩阵法(GLCM,Gray Level Co-occurrence Matrix)相比,本文方法在应用于不同高分辨率SAR图像的建筑区提取时,其性能可媲美甚至优于经典的GLCM法,而在计算效率上远远高于GLCM法,因而更具有实用的意义. 相似文献