国家高技术研究发展计划(2001AA135100)
- 作品数：6 被引量：57H指数：4
- 相关作者：曾琪明张树义薛笑荣解学通陈尔学更多>>
- 相关机构：北京大学中国林业科学研究院资源信息研究所西北工业大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 一种并行的SAR图像边缘检测方法被引量：2
- 2005年
- 提出了一种并行的SAR图像边缘检测方法,该方法根据SAR图像的特点,对图像中的每一点都计算相应的3个信息测度特征,并组成特征向量对SAR图像进行边缘检测,这样计算量较大,但由于采用并行计算,因此速度较快.实验结果证明该方法能取得较好的边缘检测效果,且速度较快.
- 薛笑荣赵荣椿张艳宁曾琪明
- 关键词：合成孔径雷达图像边缘检测并行计算
- ENVISAT ASAR影像地理定位方法被引量：13
- 2004年
- 随着 ENVISAT ASAR传感器成功通过调试阶段 ,国内将有越来越多的用户能够获取到 ASAR数据。如何进行 ASAR数据的地理定位是实际应用中需要解决的第一个关键问题。基于距离 -多普勒 (RD)模型发展了对ASAR主要影像产品进行地理定位的方法 ,重点解决了不同影像产品类型距离向方程的构建方法 :对于斜距产品 ,距离向方程由第一斜距和影像距离向像元大小所确定的直线方程描述 ;精确地距模式影像元数据中仅提供一套SRGR参数 ,可直接用于建立距离向方程 ;而中分辨率地距模式影像在元数据中提供了若干套 SRGR参数 ,需根据方位向成像时间与 SRGR参数的方位向更新时间的关系 ,通过插值方法建立距离向方程。利用该方法对 APP- 1P、APM- 1P、APS- 1P、IMP- 1P和 IMM- 1P共 5景 ASAR数据进行了地理定位试验。 SAR处理器在生成 ASAR数据产品时 ,已经对影像 4个角点的地理位置进行了定位 ,并将定位结果记录在 ASAR数据的元数据中。本文以这些定位结果为基准对所发展的定位方法的相对精度进行了评价 ,实验结果表明 :对于 APP- 1P、APS- 1P和 IMP- 1P数据产品 ,经度和纬度相对误差都小于 1m ;对于中分辨率 APM- 1P和 IMM- 1P数据产品 ,最大经度误差为5 9.73m,最大纬度误差为 83.38m,分别是影像像元大小的 0 .8倍和 1.1倍 ;
- 陈尔学李增元
- 关键词：ENVISATASAR地理定位分辨率
- 基于谱运算的复相关函数法在干涉复图像配准中的应用被引量：31
- 2004年
- 复图像配准是干涉SAR处理中的关键步骤之一,要求配准精度达到0.1个像元的水平,而控制点的精确定位是复图像配准中的核心环节。尽管前人提出采用复相关系数法、信噪比法、平均扰动函数法等算法,但他们都是基于滑动窗口的算法,运算效率低。在分析前人算法的基础上,引入基于谱运算的复相关函数算法实现控制点的亚像元级精确定位,分析比较了算法的计算复杂度。应用该算法对我国某地区ERS 2的SLC数据进行了实验,生成了干涉图像,并进行了相干性分析,证明了该算法的可行性和稳健性。实验研究证明即使在主从图像时间间隔较大、相干性差的情况下,应用该算法也能获得干涉条纹图。
- 曾琪明解学通
- 关键词：二次曲面拟合
- 一种并行的SAR图像边缘检测方法
- 提出了一种并行的SAR图像边缘检测方法,该方法根据SAR图像的特点,对图像中的每一点都计算相应的3个信息测度特征,并组成特征向量对SAR图像进行边缘检测,这样计算量较大,但由于采用并行计算,因此速度较快.实验结果证明该方...
- 薛笑荣赵荣椿张艳宁曾琪明
- 关键词：合成孔径雷达图像边缘检测并行计算
- 文献传递
- 并行计算在SAR图像处理中的应用被引量：4
- 2006年
- 基于并行计算在高性能计算中的优势并根据SAR图像处理的特点,探讨了并行计算在SAR图像处理中的应用。给出了SAR图像并行处理的一般过程,并用具体例子作以说明,同时也给出了如何提高SAR图像并行处理效率的一些措施。
- 薛笑荣曾琪明
- 关键词：SAR图像处理并行计算
- .NET框架下复杂文档/视图的构建和实现
- 2006年
- 在设计程序的界面时,经常需要将两个甚至多个视窗同时显示在屏幕上以供用户参考或操作;在设计由许多独立模块构成的程序时,不同模块可能需要调用公共的类,但不同模块的菜单、数据等资源又是完全独立的。在以上两种情况下,Windows的文档/视图机制可以提供比对话框机制更强大的功能以及更友好的界面。论文以.NET框架为基础,着重论述在VisualC++.NET下,复杂文档/视图的构建及实现。
- 张曦张树义
- 关键词：切分窗口NET框架
- 大图像分块法在InSAR处理中的应用探讨被引量：7
- 2005年
- InSAR作为重要的测绘手段之一,它的处理涉及的数据量通常很大,大数据量与有限的计算机内存容量是干涉处理面临的主要矛盾之一。分块是解决这类问题的经典方法,但在InSAR处理中的应用具有一定的特殊性,主要是分块技术要与较为复杂的算法紧密结合。按照输入图像和输出图像的空间关联特性将图像处理算法分为3类:点相关、域相关和全局相关,并结合InSAR处理中不同步骤的算法特点,分析探讨大图像分块技术在InSAR处理中的应用问题。
- 张华曾琪明李小凡高亮刘贻华张树义
- 关键词：INSAR大图像分块图像处理
