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101.
基于光谱特性的高光谱图像压缩方案 总被引:3,自引:2,他引:3
根据干涉型高光谱成像仪成像特点,提出了一种针对干涉型光谱仪所获得高光谱图像的基于光谱特性的图像压缩方案。由于光谱信息最终从“点”十涉图像中恢复,因此方案中首先通过高精度匹配技术将原始“像面”干涉图像序列“重组”成“点”干涉图像,然后针对“点”干涉图像序列进行压缩。在重组过程中采取基于光流的亚像素级匹配和基于梯度的三角插值算法,实现了高精度的图像匹配重组;在压缩环节利用“点”干涉图像与光谱信息之间的傅立叶变换关系,提出一种能够很好保持频谱特性的基于一维DCT的压缩算法。实验证明,压缩算法总体性能远高于针对“像而”干涉圈序列的压缩算法.很好地控制了光谱信息的失真。 相似文献
102.
针对基于单应性下降图像着陆区三维地形重建算法中重建参数对重建结果的影响,提出一种参数自适应生成算法计算最优重建参数.首先,根据匹配特征点对应的空间点拟合出地形近似平面,作为系列平行虚拟切分平面的参考平面,从而确定切分平面的法向和基本深度.其次,在地形近似平面两侧,分别计算特征点对对应的空间点到地形拟合平面最大距离,用于估计重建区地形高度差异.最后,根据地形高度差异和相机距地形拟合平面距离,寻找最优切分平面个数.根据这些重建参数即可计算地形重建所需单应矩阵.对比不同重建参数下的重建结果表明该参数设定方法可以达到更优重建效果. 相似文献
103.
环视合成孔径雷达(SAR)图像用于导弹精确来制导中的景象匹配处理,需要满足几何精度的要求.校正由雷达平台不规则运动和天线圆周扫描导致的图像几何失真,是环视SAR成像处理中的关键步骤.文中在利用线性距离多普勒算法生成子图像的前提下,提出了一种基于像源与像点映射关系的距离多普勒域图像几何失真校正算法.该算法无需复杂的坐标系转换计算,实现了360°范围内任意波束指向上SAR子图像几何失真校正.地面点目标仿真和实测教据成像结果证明了该算法的有效性. 相似文献
104.
在分析几种常用背景抑制方法的基础上,利用二代曲线波变换具有的优良特性,提出一种基于二代曲线波变换的红外弱小目标背景抑制方法.首先利用曲线渡变换对图像进行分解提取图像的多尺度细节特征;然后对分解后的低、高频子带分别采用变分和模糊非线性变换进行处理来调整目标特征的强度,重构子带获得预测的背景图像;最终将其与原图相减得到背景抑制后的图像.实验结果表明,与几种经典方法相比,该方法在主现视觉和客观评价指标两方面均表现出良好的效果. 相似文献
105.
模型燃烧室油雾特性试验 总被引:1,自引:0,他引:1
利用粒子图像测速仪(Particle imaging velocimetry,PIV)测量斜切径向旋流器模型燃烧室内油雾特性,试验研究不同进气温度、流量和油气比对燃烧室内油珠颗粒大小及其分布的影响.试验结果表明:模型燃烧室内不同区域的油珠数密度明显不同,但油珠粒径分布基本相同;进气温度升高和油气比增大,使得燃烧室中油雾的索太尔平均直径(Sauter mean diameter,SMD)减小,燃油雾化得到改善;而进气流量的变化对燃烧室中油雾的SMD影响不大. 相似文献
106.
107.
108.
在三维粒子成像测速 (PIV)方面 ,可运用体积光照明同时从不同光轴用多个照相机获得PIV图像 ,如何根据这些不同光轴获得的PIV图像确定出粒子物点的空间位置是实现三维粒子成像测速的前提。基于此 ,提出了根据多幅不同光轴的PIV图像的粒子像斑实现粒子物点三维定位的透视成像定位原理和方法。精确确定透视平面与透视中心在空间的位置是实现粒子物点三维定位的关键 ,直接测定透视中心 (照相机的光学中心 )和透视平面在空间的精确位置用常规的测量手段和方法难以奏效 ,因而针对透视图像成像特征及规律进行了较为深入地研究探讨 ,这对于寻求精确计测透视中心和透视平面空间位置的方法有着重要意义。作为实例 ,还给出了两光轴夹角为 90°情况下实现粒子物点三维定位的一系列具体方法和有关算法及定量关系。 相似文献
109.
高频响流场测试TR-PIV系统技术及其应用 总被引:3,自引:0,他引:3
系统地介绍了高频响流场测试TR-PIV技术的基本原理、系统结构及组成,并对其三大关键技术即高速相机、高频响激光器和高速数据存储技术进行了系统的技术分析.结合TR-PIV实验系统要求,对商业高速相机和高频响激光器技术的现状进行了介绍和分析.TR-PIV实验过程中产生的大量数据图像文件对实验系统数据传输带宽的高要求,制约着实验数据采集频率和总实验时间两个参数.建立了基于PCI-E间接存储技术的TR-PIV流场测试系统并利用该系统对低速循环水槽中自由来流方柱绕流场进行了长时间110Hz连续采样,获取了方柱尾迹中旋涡结构的时空演变特征.研究结果对于集成建立高频响TR-PIV测试系统及其应用具有较好的指导价值. 相似文献
110.
近年来,基于图论的聚类算法被广泛地应用在数据聚类和图像分割之中。聚类任务主要是挖掘一组给定数据隐含的分布规律和结构信息,而图像分割则是将一幅图像划分为若干互不交迭区域的过程。主要讨论两种比较流行的基于图论的聚类算法,即基于有向树的数据聚类算法和基于最小生成树的图像分割算法。创新在于:(1)改进基于有向树的数据聚类算法,将其应用于图像分割;(2)改进基于最小生成树的图像分割算法,将其应用于数据聚类。在人工数据和实际图像数据上的实验结果表明,改进的有向树算法可以很好地分割图像并保留图像中足够的细节,而改进的最小生成树聚类算法能比较好地聚类具有流形结构的人工数据。 相似文献