网格梯度曲率模型零度Metropolis-Hastings遥感图像缺失重建

发布时间：2017-12-20 19:16

  本文关键词：网格梯度曲率模型零度Metropolis-Hastings遥感图像缺失重建　出处：《电视技术》2016年08期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：针对矩形网格遥感图像可微随机域数据缺失重建过程中,存在重建效果不佳且计算效率不高的问题,提出一种网格化全局几何约束零度Metropolis-Hastings遥感图像缺失数据随机重建算法。首先,构建遥感图像的随机梯度-曲率重建模型,通过全局几何约束相互作用随机场模型,匹配整个网格样本的梯度和曲率,从而满足蒙特卡罗模拟应用条件;其次,采用蒙特卡罗算法改进版本零度Metropolis-Hastings算法,实现遥感图像缺失数据重建,该方式不承担对底层数据的概率分布参数描述,有助于降低用户参与度,提高计算效率,适用大型遥感图像数据集的无监督自动处理;最后,通过与其他分类或插值方法实验对比显示,所提算法在数据重建效果和计算效率上均要优于对比算法。
【作者单位】： 河南农业大学信息与管理科学学院;河南牧业经济学院计算机应用系;
【分类号】：TP751
【正文快照】： 数据丢失是信号和图像处理应用领域的常见问题,当前的研究热点多集中在如何在空间域构建精确和高效的丢失数据重建方法,以及在谱域进行幅值和相位估计等方面[1-2]。在科学应用中,许多数据集都包含空白内容,这多是由测量的不完全覆盖所导致[3]。反映在遥感图像处理领域,最常见

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本文编号：1313104