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国家自然科学基金(40071061)

作品数:9 被引量:171H指数:6
相关作者:秦其明陈思锦王文君付炜朱黎江更多>>
相关机构:北京大学燕山大学纽约州立大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划高等学校骨干教师资助计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信农业科学天文地球更多>>

文献类型

  • 9篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信
  • 1篇天文地球
  • 1篇农业科学

主题

  • 6篇遥感
  • 5篇小波
  • 4篇遥感影像
  • 4篇图像
  • 4篇小波变换
  • 4篇波变换
  • 2篇多分辨
  • 2篇多分辨率
  • 2篇多分辨率分析
  • 2篇遥感影像融合
  • 2篇影像融合
  • 2篇分辨率
  • 1篇遥感图像
  • 1篇遥感应用
  • 1篇正交小波
  • 1篇树结构
  • 1篇数据融合
  • 1篇双正交
  • 1篇双正交小波
  • 1篇图像处理

机构

  • 8篇北京大学
  • 3篇燕山大学
  • 1篇北京建筑工程...
  • 1篇纽约州立大学

作者

  • 8篇秦其明
  • 5篇陈思锦
  • 4篇王文君
  • 3篇付炜
  • 1篇陈杉
  • 1篇孙家骕
  • 1篇刘海涛
  • 1篇朱黎江
  • 1篇朱凌

传媒

  • 2篇遥感技术与应...
  • 2篇地理与地理信...
  • 1篇水土保持学报
  • 1篇测绘学院学报
  • 1篇国土资源遥感
  • 1篇现代电子技术
  • 1篇Journa...

年份

  • 1篇2006
  • 4篇2004
  • 3篇2003
  • 1篇2001
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
利用小波分析改进Brovey遥感影像融合方法被引量:21
2004年
Brovey变换的遥感图像融合方法要求高分辨率全色波段和多光谱波段的光谱响应范围要一致或相近,从而限制了遥感数据的融合,存在着融合图像受噪点影响大、高分辨率影像零星细节保留过多等缺点。文中针对以上问题,引入了小波分析的方法进行改进。首先在小波多分辨率基础上对高分辨率影像进行去噪及边缘增强,然后在小波分析基础上与多光谱影像进行融合。通过实验发现,改进后得到的融合图像与原方法融合图像相比,细节信息更为突出,整体信息更为丰富,基本达到了改进的目的。
陈思锦秦其明王文君
关键词:小波变换多分辨率分析图像融合
一种基于特征的遥感影像融合新方法被引量:6
2004年
基于特征的影像融合主要是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合,在小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨图像的目标地物边缘信息增强后与多光谱图像进行特征融合,在融合过程中,没有采用传统的HIS小波融合方法,而是采用RGB小波变换的方法,用多光谱图像中的R、G、B3个波段经小波分解后的低频图像与特征增强后的高分辨率图像、经小波分解后的高频图像分别进行融合,再经RGB合成为彩色图像得到最后的融合图像,这样既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原多光谱图像的光谱信息。最后通过实验验证了上述结论。
王文君秦其明陈思锦付炜
关键词:小波变换
基于双正交小波的多分辨率遥感图像数据融合被引量:7
2004年
小波变换方法在图像分析与图像融合中具有很好的应用前景。本文首先介绍了图像的小波分解与重构的基本方法 ,从理论上阐述了具有广义线性相位的双正交小波基的优点 ,通过小波变换与 HIS变换的有机结合实现图像融合。融合后的影像 ,不仅使地物仍然保持了光谱信息 ,而且保留了高空间分辨率全色波段细节清晰的特点。实验成果表明 。
王文君陈思锦秦其明付炜
关键词:双正交小波多分辨率分析数据融合遥感图像
基于树结构的数字遥感图像存储方法与应用被引量:10
2003年
数字遥感图像一般是采用栅格结构来存储,图像中地物的结构特征是隐含其中的。该文从图像识别角度,重点研究了基于树结构的数字遥感图像存储方法,这种方法与遥感中常用的四叉树等存储方法不同,它注重图像中地物本身的结构特征,通过树结构使像元按地物目标形成一个个的组合体。该文以机场跑道识别为例,介绍了基于树结构的数字遥感图像存储方法的应用以及将图像变为树的算法。
朱凌秦其明孙家骕
关键词:树结构存储方法结构特征图像处理
基于小波变换的高分辨率影像纹理结构分类方法被引量:43
2003年
该文提出了利用小波变换获取纹理结构子图像能量参数,并用这些参数进行高分辨率图像纹理结构分类的新方法。由阐述遥感影像纹理结构识别原理入手,提出影像纹理结构特征抽取的小波变换方法,构造了有明确的数学和物理意义的参数来描述影像纹理信息,在此基础上利用这些参数进行影像纹理结构分类。试验结果表明,小波变换方法适用于具有规则和较强方向性的纹理结构影像分类。
陈杉秦其明
关键词:小波变换纹理结构高分辨率影像图像分类遥感影像
一种基于特征的遥感影像融合新方法
2004年
基于特征的影像融合主要是在突出目标地物的空间结构和纹理特征情况下的信息融合。在小波多分辨率分析理论基础上,采用小波变换方法对高分辨图像的目标地物边缘信息增强后与多光谱图像进行特征融合。在融合过程中,没有采用传统的HIS小波融合方法,而是采用RGB小波变换的方法,用多光谱图像中的R、G、B3波段经小波分解后的低频图像与特征增强后的高分辨率图像经小波分解后的高频图像分别进行融合,再经RGB合成为彩色图像得到最后的融合图像,这样既改善了图像的清晰度和分辨率,同时也保留了原多光谱图像的光谱信息。最后通过实验验证了上述结论。
王文君秦其明陈思锦付炜
关键词:小波变换
ASTER遥感数据解读与应用被引量:48
2003年
ASTER遥感数据可以在地球表面自然过程与全球变化等多个研究领域得到广泛应用。本文首先对ASTER数据格式进行了分析,并对解读关键技术进行了研究,在此基础上,通过计算机编程实现了ASTER数据的读取;最后结合ASTER数据的特点给出了ASTER数据在几个主要研究领域的应用。
朱黎江秦其明陈思锦
关键词:ASTER数据遥感应用
AN APPLIED RESEARCH ON APPROACH OF DYADIC WAVELET TRANSFORM FOR REMOTE SENSING IMAGE EDGE DETECTION被引量:1
2006年
In the edge detection of Remote Sensing (RS) image, the useful detail losing and the spurious edge often appear. To solve the problem, the authors uses the dyadic wavelet to detect the edge of surface features by combining the edge detecting with the multi-resolution analyzing of the wavelet transform. Via the dyadic wavelet decomposing, the RS image of a certain appropriate scale is obtained, and the edge data of the plane and the upright directions are respectively figured out, then the gradient vector module of the surface features is worked out. By tracing them, the authors get the edge data of the object, therefore build the RS image which obtains the checked edge. This method can depress the effect of noise and examine exactly the edge data of the object by rule and line. With an experiment of an RS image which obtains an airport, the authors certificate the feasibility of the application of dyadic wavelet in the object edge detection.
Fu WeiXing GuangzhongHou LantianQin QimingWang Wenjun
关键词:边缘检测目标识别图象检测
基于WebGIS的土壤侵蚀模型的研究及应用被引量:37
2001年
土壤侵蚀是一个世界性的环境问题 ,它使土壤的生产力和用水的质量降低 ,从而引起土壤沉积并增加了发生洪涝灾害的可能性。随着世界范围内土壤侵蚀的日益严重以及水土流失问题的突出 ,土壤侵蚀的研究越来越深入。但目前对土壤侵蚀的工作大多局限在模型的改进和其相关因子的选择上 ,缺乏一个良好的用户界面来完成土壤侵蚀模型各个因子以及土壤侵蚀预测结果的分析与其可视化。通过充分利用 GIS的有关技术 ,建立了一个基于 USL E的网络土壤侵蚀模型 ,并设计了应用界面 ,解决了上述问题。试验表明 :这个基于 WEBGIS的土壤侵蚀模型 ,不仅使土壤侵蚀研究成果通过 GIS的良好界面表现出来 ,而且还可以利用 GIS的有关分析工具 ,反过来促进土壤侵蚀模型的改进。
刘海涛秦其明
关键词:土壤侵蚀模型WEBGISUSLE
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