基于数字高程模型的地表插值算法研究

以双线性插值法与加权平均法为基础,分析比较DEM的分块内插与逐点内插两种内插方法:前者选用TIN模型作为GIS系统的数据模型,由窗口域中已知离散点生成三角网格,进而实现插值;后者通过已知离散点对待插值点实现插值,通过对一块较大面积区域中的离散精确点数据的实际处理效果,对两种算法进行了比较.     

基于三维重建的大区域无人机影像全自动拼接方法

低成本无人机由于不具有精密的惯性导航系统,其拍摄区域有可能是一些难以布设控制点的无人区,因此无法采用传统的航空摄影测量处理手段获得拍摄区域的拼接影像。为此,提出一种基于三维重建的无人机影像全自动拼接方法。利用从运动恢复结构和多视角立体算法重建拍摄区域的密集点云,根据密集点云数据采用一种基于邻点分布约束的点坐标插值算法内插待定点空间坐标,运用间接微分纠正方法对影像进行几何校正,从而获得几何一致的拼接影像。实验结果表明,该方法全程无需人工干预且拼接耗时短,相邻影像之间几何拼接精度约为2.5个像素。     

公路路域生态环境遥感监测数据源选取研究

为了满足路域生态环境监测遥感数据选取的需求,针对公路建设及生态特点,从时相特征、空间特征、数据特征和价格因素4个方面考虑,以近年修建的8条高速公路为研究对象,对其遥感影像进行了筛选。通过公路修建的不同时期、当地植被生长季以及时相一致性,从时相特征对遥感影像进行选择;根据不同尺度所选择的遥感影像分辨率要求,从空间特征上对其进行选择。依据可见光数据、多光谱数据以及高光谱数据的特征\,云量以及光照因素对遥感影像的影响等,从数据特征方面对遥感影像进行选取;考虑价格因素能够更为有效地使用遥感资源。通过这4个方面的筛选,能够为公路路域生态环境监测选取较为适宜的遥感数据提供科学依据。     

稀疏视觉SLAM对平面激光雷达传感的稠密化模拟

为了解决稀疏特征点VSLAM （visual simultaneous localization and mapping）由于其构图稀疏性,在视觉导航应用方面的短板,提出一种高斯滤波插值的方法对其特征点进行稠密化处理,实现对平面激光雷达反馈的模拟.本文利用高斯分布以及迭代滤波实现数据的稠密化,通过建立全局高斯滤波以及局部高斯分布估计,实现对稀疏VSLAM空间点平面投影的数据插补,进而实现对平面激光雷达数据的模拟.仅使用CPU情况下,算法每帧耗时为0.0003s~0.006s,插值结果相对误差为7.956%.实验证明,该插值方法成功实现了稀疏投影点的稠密化,插补结果与真实激光雷达反馈相似度高,为视觉导航提供了一种有效的前端传感处理方法.     

基于地统计方法的二氧化碳浓度空间插值研究

克里格法（Kriging）是地质统计学的主要内容之一,从统计意义上说,是从变量关系和变异性出发,在有限区域内对区域化变量的取值进行无偏、最优估计的一种方法：从插值角度讲是对空间分布的数据求线性最优、无偏内插估计的一种方法。克里格法的适用条件是区域化变量存在空间相关性。将临安市内的二氧化碳作为区域化变量．根据不同的半变异函数理论模型,采用普通Kriging法,通过对比分析得到：基于地统计的插值方法。根据半变异函数云图和试验方差最小的原理．选择合适的半变异函数理论模型进行变量的空间插值．能够较好地模拟区域化变量的空间连续分布格局．并取得较好效果。     

基于插值的遥感图像超分辨率重建

利用卫星对地观测的特点,容易得到同一地区的多幅多时相的遥感影像.这些影像提供了不同角度对地观测的数据,影像之间存在着互补性的信息.本文中提出了利用插值进行超分辨率重建的简单算法,首先对不同的遥感影像进行运动参数估计.进行图像配准.然后将低分辨率的遥感影像投影到高分辨率的网格上以获得超分辨率重建后的影像.重建后的图像的目视效果较好,图像的平均值、标准差及信息熵等对比效果有所提高.     

雷达引导数据插值算法改进

为了确保天线在引导数据的驱动下,速度变化更加平稳,减小对天线结构和伺服驱动的损害,对某雷达引导数据插值算法进行改进,采用样条插值算法对引导数据进行插值.通过数值模拟方法分析三种不同插值算法对雷达系统引导数据的影响,结果表明,样条插值算法能够为雷达系统提供更加合理的引导数据,实现雷达引导数据过渡的平滑性,有效保护了天线和伺服驱动系统,且样条插值算法在实际操作中易于实现,因而是一种科学有效的引导数据插值算法.     

基于MTF的遥感影像复原算法研究

对引起遥感影像模糊的因素进行了分析,从光学系统、大气及传感器与地面的相对运动三方面出发,导出了遥感影像的调制传递函数,从而利用维纳滤波算法对遥感影像进行复原处理。考虑到遥感影像数据量大的问题,对图像采用分块处理的方法。实验结果表明该方法能有效的对退化的遥感影像进行复原。     

基于薄板样条插值算法的巨幅影像分块并行处理

薄板样条函数是空间插值中的一种重要方法。对于巨幅影像数据使用薄板样条函数进行空间插值时,可能会出现运行时间太长,以及计算机内存空间不足或程序运行无响应的问题。针对这些问题,根据薄板样条函数光滑、连续的特点,基于GDAL开源函数库,提出对巨幅影像数据的分块读取,在块内利用并行技术求解线性方程组,确定薄板样条函数,最后进行空间插值的方法。结果表明,该方法可以有效的解决这些问题。     

医学图像插值算法的研究

在医学图像的显示、处理和分析中,常需要将图像进行插值处理。另外,图像插值也是三维重建中的一个重要步骤．且插值结果的好坏直接影响到重建工作的进行。文中在PC机上实现了最近邻插值、线性插值、Lagrange插值、匹配插值、基于形状的插值和小波插值等。插值试验结果表明,基于灰度插值方法的特点是计算简单,计算速度比较快。但在不同密度物质处存在边界模糊现象;基于对象插值方法的特点能够比灰度插值更为精确的轮廓边缘,但一次插值不能得到整个图像;基于小波插值方法能够克服以上两种插值方法的缺点,但这种方法的最大缺点是计算量太大,难以运用到实际中。     

一种基于新插值方法的图像旋转算法

图像旋转算法采用的插值方法存在不足,容易出现“锯齿”形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,为此提出了平面插值和球面插值相结合的图像插值方法,从而避免了传统的插值方法用统一的模型逼近所有像素的不足,它对不同的情况采用不同的插值方法。理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。     

基于双线性插值的图像缩放算法的研究与实现

数字图像的缩放被广泛的应用在各个领域,但是使用StretchBlt函数生成的图像很容易出现失真现象,因此这里提出了双线性插值算法来改善这个问题,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

空间插值分析算法综述

空间插值分析算法是一种应用于将离散点的测量数据转换为连续数据表面的算法,能够将连续数据曲面与其他空间现象的分布情况进行比较,它在空间信息方面具有广泛的应用场景,尤其是地理信息方面.对泰森多边形法、反距离权重插值法、样条函数插值法、克里金插值法等空间插值算法的插值原理和应用场景进行综述,对空间插值分析算法的进展和未来研究方向进行了探讨.     

基于混合插值样条的保边缘图像插值算法

结合混合插值样条(BIS)性质的特点,给出一类新的自适应图像插值算法。该方法可满足任意正实数倍的放缩要求,由于采用单核处理,而且插值像素点时无需求解方程组,因此计算复杂性较小。同时采用弹性边界的方法可以有效保持边缘像素原有特征。实验结果表明,该方法与三次多项式样条方法相比,具有更清晰的边界。     

新代数插值算法在图像放缩中的应用

代数插值作为图像插值的基本方法之一 ,既可以与其他放缩方法结合 ,又可以单独使用 ,实现图像的放大和缩小。目前 ,一般都采用传统牛顿插值算法来实现。提出了用新代数插值算法来实现图像插值算法 ,实验证明 ,它不仅是一种有效的图像插值算法 ,而且较以往传统的牛顿插值算法在速度上有所提高。该算法的提出对丰富图像插值的基本算法是有一定意义的     

图像仿射变换的双二次Lagrange插值算法

构造了图像仿射变换的双二次Lagrange插值算法。与双立方插值算法相比,这种算法有效降低了计算量,是一种比较理想的图像插值算法。     

基于混合有理插值的图像渐变算法*

针对现有的图像渐变方法只考虑两个图像间渐变的情况,提出一种非线性的多幅图像间渐变的新方法,即一元混合有理插值方法。将多幅图像间相同位置的像素点建立对应关系,按照该关系建立一元混合有理插值函数,对插值函数进行重采样,得到一系列的渐变中间图像。实验表明,新算法在反映空间数据的分布特性、保证图像纹理特征方面均优于其他算法,具有计算精度高、适应性强、易于编程实现等优点,是一种较实用的算法。     

一种基于内容分割的数字地图插值新算法

本文以图像内容分割为基础,提出了一种插值新算法。该方法在HSV空间用DCT系数表征图像的内容差异,将图像内容划分为目标和背景两大类,并且将目标内容划分为两级重要度;根据使用者对目标和背景以及目标重要度的不同要求,对不同部分采用与之相适应的插值算法进行缩放处理。实验表明,该方法可以提高缩放处理速度,而且插值效果果不亚于经典的高质量插值算法。     

一种二次样条保单调Hermite插值方法

提出一种保单调的二次样条Hermite插值方法。该方法在研究总结其他二次样条插值方法的基础上,通过设定适当的结点斜率保证了插值曲线的单调性,并且给出了算法的严格证明;该算法在一个给定的点列上进行了验证,验证结果表明该算法可以得出连续、平滑的插值曲线,具备较为优秀的性能。     

基于区域划分的快速图像插值算法

图像插值是将低分辨率图像放大后提高视觉效果的有效方法,传统算法中有较简单且算法复杂度小的方法,但插值后的图像常常有锯齿边缘或者效果模糊,因而实际应用并不广泛。为克服以上缺陷,提出了一种先将图像进行区域划分,然后再进行快速图像插值的算法,既保证了算法较低的复杂度,又优化了图像显示效果,适合实际应用。