简介：摘要: 适宜的融合算法有利于遥感影像的质量提升，本次影像融合实验选取GF2影像作为影像数据。实验表明，小波变换保证信号在分解过程中没有信息损失和冗余信息，因而保留了图像的细节信息，得到了全局清晰的图像。Brovey 变换光谱信息保持较好，受波段限制。PCA 变换无波段限制，光谱保持好。

简介：摘要

简介：摘要：随着勘探程度的日趋成熟，勘探目标地质构造及断裂发育情况越来越复杂，勘探难度也陡然增加，已从原来的大构造、大圈闭向小背斜、小砂体转移。 AIN BEIDA区块情况亦是如此，小断层、小构造发育。在野外的地震资料采集参数确定的情况下，要得到高分辨率地震资料并不容易，处理方法成为了提升资料分辨率的唯一途径。提高分辨率处理是一项复杂的工程，不仅仅是应用好几个反褶积模块的问题，而是几乎涉及到常规精细处理中的每一个主要的步骤。为了更好的完成地质任务，为解释人员提供更高分辨率的地震剖面，就要求我们合理运用精细处理的各个步骤，优选参数，最大程度的提高资料横向纵向分辨率。

简介：摘要：传统的嵌入式MCU的AD采样的分辨率只能根据芯片本身的设计确定，如芯片的AD采样为10位，则只能采集到0-1023的AD值。想要提高AD的分辨率，一般只能通过外置一个高精度的ADC采样芯片，通过通讯传输到MCU中，既占用了MCU的通讯资源，也增加了电路的面积及成本。本文以温度的采样为例，阐述一种不增加外围电路的情况下，提高AD采样精度的方法。

简介：摘要：图像的超分辨率重建具体是指借助相关算法提升图片分辨率的技术。当前，人工智能和数字化的不断推进，使得单幅图像超分辨率重建在医学成像领域得到长足发展和广泛推广。本文重点从图像超分辨率技术研究现状、在医学领域应用、基于深度学习的单幅超分辨率重建技术的处理流程以及基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术及其对比等方面进行介绍与分析，并对制约基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术的问题进行剖析。

简介：摘要：随着科技的飞速发展，LED显示技术已广泛应用于各种领域。其中，高分辨率LED显示技术因其出色的图像质量和广阔的视角而备受关注。本文将深入探讨高分辨率LED显示技术所面临的挑战及其未来的发展前景。

简介：摘要：

简介：【摘要】随着卫星遥感技术的不断发展，高分辨率卫星遥感影像数据的应用研究也变得越来越重要。本研究旨在探讨高分辨率的卫星遥感影像数据在各个领域的应用。高分辨率的卫星遥感影像数据在土地利用和地表覆盖监测方面具有重要作用。这些数据能够提供更精确的地表信息，帮助我们更好地理解和监测土地利用和地表覆盖的变化。高分辨率的卫星遥感影像数据在城市规划和交通管理方面也有广泛的应用。这些数据可以提供城市建设和交通规划所需的详细地理信息，帮助决策者更好地规划城市发展和交通网络。高分辨率的卫星遥感影像数据在土地利用、环境监测、资源管理、农业和粮食安全以及城市规划等领域具有广泛的应用前景。随着技术的不断进步和数据的不断更新，我们相信这些数据在未来将为各个领域的研究和应用提供更多有价值的信息。

简介：摘要： 近年来，社会进步迅速，结合国内外近年来的一些研究，探讨高分辨率遥感影像应用于测绘生产的潜在能力。对高分辨率遥感影像和中低分辨率遥感影像以及航空影像进行全面比较，分析高分辨率遥感影像用于基础测绘生产的潜在能力。最后得出结论，借助于精密的摄影测量纠正模型和适当的地面控制点，目前的米级高分辨率遥感影像在基础测绘生产中可以用于最大至 1 ： 10000 国家基本比例尺地图的生产和更新工作。

简介：摘要 ：近年来 ,随着对地观测技术和遥感技术的发展 ,遥感图像信息处理技术也有了很大的发展 ,其应用领域从传统的农林监测、地质勘探和大气监测等拓展到海洋监测、军事情报、环境治理等许多方面。随着数字图像处理技术的发展和实际应用的需求 ,遥感图像的目标提取、图像理解以及识别成为遥感图像处理中的重要内容。因此 ,根据河流在高分辨率卫星遥感图像中的特性 ,利用子图像块统计特征和区域标记的方法对河流区域进行检测和分割。

简介：摘要：为满足某些场景下多元化的界面设计需求，需要对MFC软件界面进行优化，并且实现屏幕分辨率的自适应。文章从控件的自绘和布局着手，研究MFC应用程序界面的优化方案，在不利用第三方插件的基础上，利用C++/MFC自带的功能，继承MFC类并定义或重写相关函数，实现了应用程序在不同分辨率屏幕下的自适应布局，以及适应软件运行时的屏幕分辨率调整，设计了不同于传统Windows应用程序风格的软件界面，为MFC程序开发和界面优化提供参考。

简介：摘 要 为了解决图像分辨率低的问题，本文提出了多字典学习和PCA的在线超分辨率重构算法，算法分为两个阶段：字典训练和重构。在训练阶段，首先将低分辨率样本图像分为若干类，然后提取低分辨率图像特征，并对其进行降维，最后根据高低分辨率图像具有相同稀疏系数的基本原理，在每一类内训练高低分辨率字典对。在重构阶段，首先提取输入图像特征块并获取特征类别，然后根据类内低分辨率字典求解稀疏系数，最后通过稀疏系数和高分辨率字典获得重构的图像块并将所有图像块融合为高分辨率图像。实验结果表明，算法在公开数据库中取得了较好的效果。

简介：摘要：作为城市自动驾驶领域不可缺少的基础设施，高精地图满足了智能交通在城市复杂环境下的定位需求。对于高精地图中道路车道线的获取，目前基于激光雷达与车载摄像数据的车道线提取方式都较为成熟，为了提高基于高分辨率遥感影像车道线提取效率、降低生产成本及数据处理复杂度，本文提出了一种基于高分辨率遥感影像的高精地图道路车道线提取方案。首先，对选择的影像数据进行影像正射纠正预处理。其次，采用阈值法的图像分割算法对道路车道线进行提取；最后，对二值图中的噪点进行滤波并矢量化提取到的车道线，实现道路车道线实线、虚线的准确提取。提取结果表明该方法可有效提高道路车道线提取效率，降低数据提取成本。

简介：摘要：相控阵天气雷达较新一代天气雷达在时空分辨率上有明显的优势。随着探测能力的提高，相控阵雷达数据量急剧增长，数据传输和存储问题凸显。现有天气雷达数据压缩算法可以减少传输和存储的数据量，但现有算法并未充分考虑相控阵雷达特点，数据压缩率有较大提升空间。提出相控阵天气雷达数据压缩算法,首先对数据进行下采样,对下采样数据进行预测编码得到预测残差,再将下采样数据进行超分辨率重建得到重建残差,组合预测残差和重建残差进行熵编码输出,实现数据无损压缩。

简介：摘要：复杂探区的地质勘探中，信噪比和分辨率是衡量数据质量的两个关键指标。为了获取高质量的地质信息，本研究采用了多种技术方法，包括使用高灵敏度的探测设备、合适的滤波算法、优化数据采集方案和先进的信号处理技术等。通过在某复杂探区的实际应用，我们成功地提高了信噪比和分辨率，为地质研究提供了准确、全面的地质信息。

简介：摘要 ： 高分辨率侧向是为了满足油田日益增加的对薄层和互薄层等复杂储层的勘探开发而设计的一种电法测井仪器。该仪器在保留原双侧向探测深度的基础上提高了纵向分辨率，为评价解释人员提供了更详细的资料。仪器分辨率的提高会导致监控信号小到uV级别，数字聚焦、数字滤波等关键数字信号处理方法的应用保障了该仪器设计的合理性与可靠性。

简介：摘要：以GF-2号影像为数据源，对不同数据融合、波段组合、分割尺度、均质性因子、面向对象分类方法等进行定量评价，选取最优组合方案，进行道路提取及应用分析，主要结果如下：（1）采用NNDiffuse、Brovey、Gram-Schmidt和主成分（PC）变换四种融合方法来进行多光谱和全色影像的融合，并采用均值、平均梯度、交叉熵、峰值信噪比等8个指标进行定量评价，综合得出NNDiffuse的融合效果最佳；（2）计算波段标准差和相关系数，结合最佳波段因子（OIF）得出最佳波段组合为134；（3）使用最邻近分类法对2016年和2022年龙泉街道影像进行道路提取并利用道路密度、路网连通度及道路服务指数进行道路时空变化特征分析，总体来看龙泉街道的道路通达度在增加，道路分布更加合理、覆盖度更高、交通更加便利。

简介：摘要：本文深入探讨了基于深度学习的图像超分辨率重建算法，回顾了从经典算法SRCNN、VDSR到先进算法ESRGAN、LAPSRN的发展历程。通过详细介绍实验设置，包括数据集、评估指标、实验环境及参数配置，本文展示了不同算法在多个标准数据集上的性能对比。实验结果表明，先进算法在定量指标（PSNR、SSIM值）和定性分析（视觉效果）上均表现出色，特别是ESRGAN以其强大的生成能力和优异的视觉效果成为当前领域的代表性算法。本文还分析了算法优化策略对性能提升的关键作用，并展望了未来图像超分辨率重建技术的发展方向。

简介：摘要:随着信息技术的快速发展，图像超分辨率重建技术在医学影像、视频监控、卫星遥感等领域的应用需求日益增加。传统的图像超分辨率方法，如插值法、迭代反向投影法等，虽然取得了一定的效果，但受限于算法本身的局限性，难以在细节纹理恢复、计算效率等方面取得突破性进展。近年来，深度学习技术的崛起为图像超分辨率重建提供了新的思路和方法。基于深度学习的图像超分辨率算法能够利用大量的训练数据学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系，从而重建出高质量的高分辨率图像。然而，当前的基于深度学习的图像超分辨率算法仍面临诸多挑战，如网络结构复杂、训练时间长、重建图像质量不稳定等。因此，本文旨在研究基于深度学习的图像超分辨率重建算法的优化方法，以提高重建图像的质量、降低计算复杂度，并探索其在不同应用场景中的适用性。

简介：摘要：在现代工业测量中，面临着千万级的图像像素测量条件，以及高温、高危的测量工作环境，增加了工业测量的难度及风险性。因此，采用超分辨率的图像处理技术，可有效解决工业测量难的问题。本文基于钢卷尺检定的需要，进行超分辨率图像处理技术应用的分析研究，包括了图像边缘处理与提取技术、超分辨率重构技术等，并给出了技术应用实例及质量评价方法。