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1.
为研究分维数与其主要影响因素的定量关系,收集泾河张家山水文站的径流资料和该流域长武、环县、崆峒气象站日降雨数据以及NDVI遥感影像,分别选取降水不均匀系数为代表降水年内分配不均匀程度的指标和NDVI为反映人类活动对流域植被覆盖影响的指标,经过归一化处理后,使用MTALAB软件得出以年为单位的泾河径流过程分维数与该流域降水不均匀系数和NDVI的定量关系式。结果表明分维数与降水不均匀系数呈正相关(R=0.5571),而与NDVI呈负相关(R=0.2278)。说明降水年内分配越不均匀,植被覆盖越小,径流过程越复杂,分维数就越大,符合平常认知;泾河流域的降水对径流过程的影响较流域植被覆盖更大。 相似文献
2.
一种高帧频CMOS图像的非均匀性校正系统 总被引:1,自引:0,他引:1
黄楠 《计算机工程与应用》2012,48(4):170-172
针对高帧频CMOS相机图像的不均匀性,分析了产生图像不均匀性的原因,在此基础上设计了一种对图像的非均匀性校正系统。该系统采用了两点加一点的图像非均匀性校正改进算法,运用该算法对图像的非均匀性进行了处理;描述了该校正系统的实现模块包括软件模块与硬件模块。实验结果表明:该系统对处理图像的非均匀性有很好的效果,处理后的图像显得比较平滑,清晰度得到了很大的提高。 相似文献
3.
为了验证星上遥感图像实时非均匀性校正的必要性,对TDICCD像元非均匀性对遥感图像压缩的影响进行了深入研究,并利用FPGA设计了一套实时非均匀性校正系统。首先分析TDICCD像元非均匀性产生原因,以及非均匀性对后续图像压缩影响的原理,并根据星上实际应用的条件,提出了一种保留增益的单点非均匀性校正算法,该方法即保留了2点校正算法适应性强的优点,又克服了星上2个标准源难以实现的缺点。最后进行实验验证,结果表明非均匀性优于1%,并将校正前后的图像分别进行了图像压缩,对压缩效果进行了比对,无损压缩时,像元非均匀性校正后,压缩比提高1.5倍左右;有损压缩时,PSNR提高4 d B以上,表明了星上实时图像压缩的必要性,以及本文系统和算法的可行性。 相似文献
4.
基于神经网络的红外焦平面非均匀性自适应校正算法 总被引:9,自引:1,他引:8
由于材料、工艺等原因,红外焦平面阵列(IRFPA)各单元普遍存在响应不一致的现象,从而导致IRFPA都存在非均匀性.非均匀性校正(NUC)是红外图像处理系统中的重要环节.本文在研究了传统的基于神经网络的NUC算法的基础上,提出了一种改进的基于神经网络的非均匀性自适应校正算法,并对比了传统的基于神经网络的算法和本文算法的校正效果和收敛速度,实验表明本文提出的算法校正效果好,收敛速度快. 相似文献
5.
6.
为了解决传统神经网络算法在用于红外焦平面阵列(Infrared Focal Plane Array,IRFPA)非均匀性校正(Non-Uniformity Correction,NUC)时所面临的边缘模糊、收敛速度慢等问题,通过引入图像局部梯度特性对该算法进行了改进。通过用局部梯度相似度信息构造权值函数来对区域进行加权滤波,可以保留图像边缘信息。在迭代运算中,将梯度幅值加权的自适应参数规整因子加入了误差损失函数,并引入梯度幅值相关的自适应步长用以代替传统的固定步长,从而进一步提升了算法的校正效果和收敛速度。然后对算法的性能曲线和校正结果进行了分析。结果表明,与传统算法相比,改进的神经网络校正算法取得了更好的校正效果,其校正误差稳定低于前者,实现了有效抑制边缘模糊和提升收敛速度的目标。 相似文献
7.
8.
循环流化床提升管中颗粒速度的径向分布及其沿轴向的发展 总被引:9,自引:0,他引:9
采用5光纤速度探头对f100mm?5.1m循环床提升管8个高度截面上11个径向位置的局部颗粒速度进行了实验测试,并采用径向不均匀指数(RNI)对颗粒速度径向分布的不均匀性及其沿轴向的变化进行了定量描述。研究结果表明:在高气速、高颗粒循环量操作时,操作条件对颗粒上升速度和下降速度的径向分布的影响在加速段和充分发展段呈现出不同的规律;颗粒上升速度和下降速度沿轴向的变化在核心区和边壁区也表现出不同的趋势。当颗粒循环速率大于200 kgm-2s-1时,颗粒的加速段长度大大延长,以至于大于提升管的高度(15.1m)。颗粒速度径向分布的不均匀性沿轴向是逐渐增大的,并且与截面平均颗粒速度存在很强的相关性。 相似文献
9.
10.
基于中值滤波的红外焦平面阵列非均匀性神经网络校正 总被引:1,自引:0,他引:1
统的神经网络校正算法存在收敛速度慢和校正精度低的缺点。当背景噪声较大时,它更难以获得令人满意的校正效果。
针对其不足之处,
提出一种基于中值滤波的红外焦平面阵列(IRFPA)非均匀性神经网络校正算法。该算法首先利用中值滤波对强噪声进行预处理,在此基础上
采用改进的神经网络校正算法对IRFPA非均匀性进行自适应校正。实验结果表明,该算法与传统的神经网络方法相比具有收敛速度快和校正精
度高等特点,并且使图像的峰值信噪比至少提高了10dB。 相似文献