基于合成孔径雷达（SAR）图像的海面风场估计已经得到广泛认可。多数风速反演算法是以估计的风向、校正的δvv为先验条件，应用海风模型计算而得的。在相同风向的情况下，应用不同的海风模型会得到不同的风速反演值，因此选择合适的模型是风场估计的关键。同时，风向数据的精确度也很重要，即使不大的误差也会给风速的反演结果带来明显偏差。为解决上述问题这里提出一种不需要预先已知风向数据的风场估计算法。该算法将基于海洋SAR图像中风浪的条纹信息，以及风浪条纹生成的自相关函数的周期性估计风速数据，同时由风浪条纹的最短周期方向估计风向数据，从而估计出完整的风场矢量。仿真结果显示，该算法对风速和风向数据有较高的估计精度。
标签： 海洋 风场矢量估计 算法
上传时间： 2013-10-17
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针对目标和背景具有空间连续性的特点，提出一种基于核密度估计和马尔科夫随机场的运动目标检测方法。首先利用核密度估计计算像素点属于背景的概率密度，在特征向量中加入颜色空间运动矢量分量来提高对背景扰动和光照变化的鲁棒性；然后构造马尔科夫随机场，提出一种马尔科夫随机场能量函数代价项的构造方法，通过最小化其能量函数得到目标分割结果。实验结果证明，该运动目标检测算法对背景扰动和光照变化具有更好的鲁棒性，错误检测率更低。
标签： 核密度估计 随机场 运动目标检测
上传时间： 2014-01-20
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