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运动目标微多普勒特征提取方法

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针对线结构光条纹中心提取的效率和精度影响测量结果的问题,提出一种主成分分析与灰度重心相结合的方法。首先对图像进行高斯卷积并采用阈值分割法初步提取图像中有效的光条纹信息;然后计算光条纹图像的梯度分布和幅值,选取幅值为零的点作为初始点;接着采用主成分分析法得到点的法线方向,沿法线方向在初始点两侧以幅值最大的两点作为边界点;最后采用灰度重心法求出边界内的光条纹中心以确定下一个初始点,通过迭代处理提取光条纹中心。在平均处理时间以及方均根误差方面对所提方法进行验证。实验结果表明,所提方法的平均处理时间约为1.701 s,提取精度比Steger法少0.0500 pixel。

基于FPGA的双轴倾角计信号提取方法研究.pdf

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信 息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较 困难.针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区 控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的 提取方法.该方法首先根据地貌Ｇ植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区３类地理分区;然后 在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的 深度学习模型进行分层提取.试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所 提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。