耦合H-minima与数学形态学的分水岭遥感图像分割方法

传统的分水岭方法分割遥感图像易受原始图像本身局部纹理、噪声等因素的影响而产生过分割的现象。为解决这个问题,提出了一种改进的分水岭遥感图像分割方法。该方法引入自适应滤波算法和数学形态学标记方法,构造一个自适应滤波器来削弱噪声、局部纹理等干扰。首先利用自适应滤波器对图像噪声剔除,然后采用数学形态梯度算子对图像进行梯度运算与开闭重构和进行H-minima变换得到极小值标记图像,最后再利用分水岭算法分割图像。实验结果表明,与传统的分水岭算法和经典的分割方法相比,本研究改进的方法可减少过分割区域,能获得连续封闭的边缘,显著提升了边缘定位精度。

稳健加权整体最小二乘法在GPS高程拟合中的应用

由于GPS测量技术获取的大地高与国家采用的正常高之间存在高程异常的问题,为此,通常采用高程拟合的方式进行高程异常的计算,从而将大地高转换为正常高。针对采用加权整体最小二乘法估计GPS高程拟合中的多项式系数时,并没有考虑到观测数据中可能存在粗差的情况。采用稳健加权整体最小二乘法求解GPS高程平面拟合参数,并与最小二乘法、加权整体最小二乘法和稳健最小二乘法的结果进行对比,结果表明稳健加权整体最小二乘法的平面拟合结果最优。