一种基于高斯模糊的复杂地形下高分辨率三维插值方法的研究与试验应用

在对数值模式预报产品进行精细化释用处理中,为考虑模式地形与实际地形之间的差异性,本文提出了一种用于复杂地形下,综合考虑模式地形与实际地形的精细化三维插值方法,并将该方法应用于北京冬奥会重点区域的100 m高分辨率精细化温度产品释用中。算法先根据模式地形和实际地形的临界高度进行不同的三维插值,然后使用高斯模糊算法对插值后的结果进行处理用于模式产品的释用。利用2019年2月4-19日的地面自动站观测资料,对比分析原始数值预报温度产品和经过插值得到的精细化释用产品,定性分析结果表明:高分辨率释用产品有效考虑了实际复杂地形的影响,比原始数值预报产品更加精细化、美观化。客观检验结果表明:以自动站观测为实况,经过本文插值方法得到的高分辨率地面温度场比原始数值模式温度场的均方根误差、绝对误差和偏差均显著减小。因此,本文提出的基于高斯模糊的复杂地形下高分辨率三维插值方法可以保证释用产品的美观性和精细化,更重要的是也可以减小误差以提升产品的准确性。

基于GPU的图像处理算法研究

随着计算机处理技术不断发展,PC级微机得到了普及,这一趋势使计算机图形应用发生了重大变革,改变了以往工作站处理方式的格局,并且较大地影响了虚拟现实领域、仿真技术等图像处理领域。而这些变革之所以能够付诸现实,很大程度上依赖于图形处理硬件技术的发展,尤其是图形处理器(GPU)性能的大幅提升极大地满足了日益复杂的图像处理要求。本文在实践的基础上探讨了CUDA框架和C++语言构建的图像处理算法,证实GPU图像处理所具有的明显优势。

基于约束最小二乘方滤波算法的图像还原模型研究

本文主要针对图像处理在信息技术中图像退化模糊的研究.利用动态下的模糊图像在进行了清晰化处理之后,能够为观看者提供更多的信息,提高图像的信息提取率,提高图像的质量,提高图像的利用率,更好地服务于生活与生产.首先,在图像的光学信息获取和传输过程中,环节与环节间的传输可能对图像产生退化作用,引起图像质量的下降,对于图像质量下降引起的模糊,我们常常采用信息获取与传输过程中各环节的点扩散函数(Point Spread Function)来描述.其次,该分辨率复原技术就是将生产生活中遇见的模糊图像转变成较高分辨率的图像,同时消除光学系统的像差,光学的成像衍射,成像系统的非线性畸变以及环境随机噪声产生的模糊,它作为图像融合领域中的重要分支,被人们广泛地应用于遥感,医学成像.最后,高清电视以及手机摄影等多个方面.区别其它的方法,本文将讨论如何在一定程度上提高动态模糊图像的帧率,恢复出尽可能清晰的画面.