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滤波滑窗的选取是SAR图像相干斑滤波的关键问题之一,从SAR图像中均匀区域的幅度和空间特性出发,提出了一种基于置信区间与形态学重构的自适应滑窗方法。首先在初始滑窗内进行强度筛选,依据初筛结果的异质程度自适应调整置信区间,得到在幅度上连续的初始自适应窗;接着以初始自适应窗为掩膜,通过空间邻接约束进行形态学重构,进一步得到在空间上连续的、形状任意的自适应滑窗。实验结果表明,与固定窗法和改进的Sigma方法相比,该方法能够获得更准确的滤波滑窗。 相似文献
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遥感图像分辨率的提高在带来丰富细节的同时,也给传统的目标提取方法提出了新的挑战。该文根据建筑物目标的属性和上下文关系,提出了一种新的高分辨率遥感图像中建筑物目标提取方法。该方法首先以具有相似属性的连通像素为处理单元,依据地物对象间的属性差异,对遥感图像进行不同尺度的属性滤波;接着根据建筑物和阴影的自身属性特点,对上述属性滤波结果进行粗筛,形成备选目标集;最后,进一步考虑建筑物与其阴影间的上下文关系,从二者的方位角、相对位置和区域距离3方面对备选目标集进行筛选,完成建筑物提取。对居民区和工业区遥感图像的实验结果表明,该方法优于传统方法,可用于提取多种类型的建筑物。 相似文献
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空间目标姿态估计是有效实现基于ISAR图像空间目标识别的重要前提。本文针对利用线特征二维投影进行姿态估计时,线特征投影的检测误差会严重影响姿态估计精度这一问题,提出一种基于线特征差分投影的空间目标姿态估计方法。该法利用DP算法检测线特征在ISAR图像中的投影,通过建立线特征在实测ISAR图像和姿态估计值下的仿真图像中的二维差分投影,将线特征投影检测的绝对误差转化成相对误差,有效减小了线特征投影的检测误差对姿态估计的影响;同时,利用差分投影求取姿态估计的修正量,形成姿态估计的优化迭代过程,不断提高姿态估计精度。仿真实验验证了方法的可靠性与有效性。 相似文献
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