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基于多尺度Retinex算法的遥感图像增强 总被引:4,自引:0,他引:4
遥感图像增强是对遥感图像进行后继处理的必要步骤且在遥感图像的处理中占有独特的地位.当前,有很多图像增强方法被应用到遥感图像的增强当中,文中引入Retinex增强算法,该算法可以实现对图像进行自适应的增强处理.为了使Retinex算法更具有普遍性和自适应性,采用多尺度Retinex算法对图像进行增强.多尺度Retinex算法即结合多个尺度上的单Retinex算法,因而可以进一步提高Retinex算法的自适应能力和对图像的增强效果.应用小波变换方法和多尺度Retinex算法对遥感图像进行增强对比实验,实验结果表明多尺度Retinex算法在遥感图像的增强方面具有优越性,并且可以取得令人满意的增强效果. 相似文献
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综合利用Contourlet变换和递归Cycle Spinning,提出一种新的图像去噪方法.由于Contourlet变换缺乏平移不变性,直接进行Contourlet系数阈值图像去噪会产生伪吉布斯现象(导致图像失真),本文引入递归Cycle Spinning来有效地消除这种由于Contourlet变换缺乏平移不变性而产生的图像失真.实验结果显示,与小波递归Cycle Spinning图像去噪等方法相比,该方法明显改善图像视觉效果,显著提高图像的PSNR值. 相似文献
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论文提出用积分渐进展开解析气相色谱重叠峰,该方法有3个主要步骤:首先将谷峰或肩峰分成两个积分区域,得到一个子区域的积分方程和一个重叠峰面积的代数方程;然后用数值积分求出这两个方程计算中所需要的峰面积,再用积分渐进公式将积分方程展开成代数方程;最后,将这两个方程与峰高约束方程联立后,得到一个非线性代数方程组,用Gauss-Seidel迭代可以快速求解方程组,方程收敛的最大迭代次数不超过20次。仿真和实验结果表明,解析的峰高和峰面积误差均很小,峰面积最大误差低于6.44%,峰高的最大误差约为6.80%。由于该算法精度高,效率高,所以这个方法可以用于气相色谱重叠峰和一般色谱峰的实时在线解析。 相似文献
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根轨迹法是控制系统分析和设计的三大方法之一,在经典控制理论中占有十分重要的地位.本文通过分析根轨迹上点的实部和虚部之间的数学约束关系,得到根轨迹复数部分的一般数学表达式,并讨论了一般情况下根轨迹复数部分的具体形状,最后,通过实例验证了结论的正确性. 相似文献
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