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针对传统基于频率域变换的矢量地图数字水印算法受限于变换系数的稳定性和嵌入位置的随机性，难以同时抵抗旋转、缩放和平移等几何攻击，不可见性也较差，导致其在矢量地图中的应用受到极大的限制的问题。提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)和奇异值分解(SVD)多重变换的混合域矢量地图水印方法，采用互补优化策略提升频率域水印算法的性能。该方法对坐标点序列进行DFT变换，再对变换得到的DFT幅度系数进行SVD变换，通过耦合幅度系数与奇异向量的几何不变性可以得到一个具有旋转、缩放、平移不变性的特征不变量序列，并将其作为水印嵌入域；在水印嵌入阶段，对所有特征不变量乘以109,同时采用量化索引调制(QIM)方式将水印信息嵌入至放大后的特征不变量。实验结果显示，水印嵌入造成的误差被控制在非常小的数值范围；在平移、旋转、缩放、裁剪以及组合攻击下，均能提取出完整的水印信息。该文提出的DFT-SVD混合变换域的矢量地图水印算法能够有效提升DFT域水印算法的鲁棒性，并具有良好的不可见性，为提升矢量地图频率域水印算法的实用性提供一种参考方案。 相似文献
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为了有效地提取GNSS站坐标时间序列的有用信息，降低噪声干扰，本文提出一种局部均值分解和奇异值分解相结合的信号降噪方法，并利用5个测站的实测坐标时间序列对新方法进行了验证。首先通过局部均值分解将坐标时间序列分解成一系列PF分量和余项，然后利用连续均方误差方法确定高频分量与低频分量的分界点，保持低频分量不变，运用奇异值分解方法对高频分量进行降噪重构，最后将重构的高频分量与低频分量叠加得到最终的降噪坐标时间序列，并对降噪效果进行对比分析。结果表明，与单纯的奇异值分解方法相比，局部均值分解和奇异值分解相结合方法能够自适应地选择合适的奇异值个数进行信号重构，提高了降噪效果。 相似文献
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本文探究了总体最小二乘的3种方法,包括奇异值分解、最小奇异值方法和迭代法,并且对3种方法进行比较。在模型推导的基础上,文中对3种总体最小二乘法在曲线和曲面拟合中求解的参数及其精度进行了比较分析。通过与最小二乘法的比较表明:总体最小二乘法得到的拟合结果更加稳健,并且发现迭代法和奇异值分解方法的结果是一样的;最小奇异值方法的结果欠优。 相似文献
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针对传统遥感变化检测算法中差值影像构造方法不容易提取弱变化信息,以及变化阈值需要人工干预的不足,提出一种基于奇异值分解(SVD)和最大类间方差法(OTSU)阈值分割的遥感影像变化检测算法。首先计算两期遥感影像的多波段差值影像,对其进行矢量化后所构造矩阵进行奇异值分解,并计算差值影像的变化强度,选取奇异值分解主分量投影和变化强度作为表征两期影像变化的特征量;然后通过最大类间方差法对上述两个特征量进行阈值分割,得到变化检测结果;最后通过对比实验以及精度验证,证明了该变化检测方法相比传统方法能够更精确地提取出变化信息,而且能够自适应获取分割阈值。 相似文献
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简述了奇异值分解方法的基本原理,讨论了在大地测量病态问题中运用奇异值分解的两种基本策略,给出了选取截断参数和修正奇异值的方法,并对两者在减弱病态性原理上作了分析比较,最后以一个算例,验证了奇异值分解方法能有效地解决病态问题,提高了解的准确性和可靠性。 相似文献
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针对以离散余弦变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法受数据类型限制的问题(即对复数类型的数据检测效果不好),该文提出了一种改进的人类视觉模型SAR图像舰船检测算法。该算法是以快速傅里叶变换代替离散余弦变换,将SAR图像从空间域变换到频率域;快速傅里叶变换对数据类型要求较低,只要求数据是离散的,并且运行效率更高。然后,采用3种星载SAR数据——ENVISAT ASAR(25m)、Sentinel-1(10m)和Cosmo-Skymed(2.5m)进行对比实验。结果表明,以快速傅里叶变换为核心的人类视觉模型舰船检测算法的检测性能和效率优于以离散余弦变换为核心的算法、双参数恒虚警率(CFAR)算法和K分布恒虚警率算法。 相似文献
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提出了隐含语义相关性分析的处理方法,对描述视频内容结构的视频文档矩阵进行奇异值分解和变换,可得到表达可视特征与语义间隐含相关性的关系矩阵,用于视频检索。分析和实验表明,所提出的方法能保留视频内容结构中核心的语义元素,消除冗余的相关性干扰,还能够通过矩阵降维减少计算量,改善视频语义内容检索的效果。 相似文献
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最小二乘配置最初是在组合各种资料来研究地球形状与重力场的一种数学方法,目前最小二乘配置已经在测绘数据处理中得到广泛应用。本文首先分析了目前采用的最小二乘配置法解算方法,在讨论了矩阵的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)方法的基础上,推导得出了矩阵SVD分解与广义逆矩阵的关系,得出了可以直接利用SVD分解求解矩阵的Moore-Penrose广义逆,并推导了应用SVD分解求解最小二乘配置的估值计算公式和精度估算公式,最后通过重力异常实例进行了计算,得出矩阵的SVD分解用于最小二乘配置解算的正确性和可行性,为最小二乘配置的求解提供了一种新方法。 相似文献
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Rhonda D. Phillips Layne T. Watson Randolph H. Wynne Christine E. Blinn 《ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing》2009,64(1):107-116
Feature reduction in a remote sensing dataset is often desirable to decrease the processing time required to perform a classification and improve overall classification accuracy. This paper introduces a feature reduction method based on the singular value decomposition (SVD). This SVD-based feature reduction method reduces the storage and processing requirements of the SVD by utilizing a training dataset. This feature reduction technique was applied to training data from two multitemporal datasets of Landsat TM/ETM+ imagery acquired over a forested area in Virginia, USA and Rondônia, Brazil. Subsequent parallel iterative guided spectral class rejection (pIGSCR) forest/non-forest classifications were performed to determine the quality of the feature reduction. The classifications of the Virginia data were five times faster using SVD-based feature reduction without affecting the classification accuracy. Feature reduction using the SVD was also compared to feature reduction using principal components analysis (PCA). The highest average accuracies for the Virginia dataset (88.34%) and for the Rondônia dataset (93.31%) were achieved using the SVD. The results presented here indicate that SVD-based feature reduction can produce statistically significantly better classifications than PCA. 相似文献
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Vertical deformation estimation can be a significant tool in preventing geological hazards and managing environment impacts of underground mining. Common ground surface vertical deformation calculations are challenged by difficult data collection and dependence on prior knowledge. SVD (singular value decomposition) method was applied to estimate ground surface vertical deformation from single pair SAR (synthetic aperture radar) data in a mining region. During the study, LOS (line of sight) and azimuth displacement was obtained using two pass D-InSAR (differential interferometry synthetic aperture radar) and MAI (multi-aperture radar interferometry) technology, respectively. Two adjustment equations were composed using the imaging geometry of D-InSAR and MAI. The singular value decomposition theorem was used to acquire M-P (Moore-Penrose) generalized inverse of the rank deficiency coefficient matrix. From this, the optimal approximation solution of unknown parameters was calculated using weighted least squares. A working panel in the Datong mining area, Shanxi province, China, was selected to verify the SVD approach using the two ascending Sentinel-1A data. The accuracy of vertical deformation estimated by SVD approach is reliable. The RMSE (root mean square error) of vertical deformation is 2.64 mm (along upright profile) and 4.95 mm (along horizontal profile). These results suggest that the SVD approach will complement widely used vertical ground surface deformation calculations. Further study is needed to validate the method from other deformation scenarios from landslides, groundwater loss, earthquakes, underground mining, and glacier movement. 相似文献
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提出了基于ICA纹理特征维数减少的方法，通过QuickBird多光谱影像的实验证明，ICA对各种纹理特征降维的普适性最强，类别可分性最高。 相似文献
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地球物理反问题中两种正则化方法的比较 总被引：4，自引：0，他引：4
通过对最小二乘法的改造引入了两种正则化方法及其解的表达式，从理论上阐述了Tikhonov与TS—VD两种正则化方法效果的差异，特别就病态方程组在三种情况——系数阵良定秩、系数阵劣定秩右端项劣衰减、系数阵劣定秩右端项良衰减下正则化方法的应用效果作了比较．并给出了数值例子。 相似文献
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提出了一种基于DCT变换的盲图像水印算法。实验表明 ,该算法对典型攻击具有较好的鲁棒性。 相似文献