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以南海诸岛作插图的中国地图,我国传统上采用正轴等积割圆锥投影。这种投影无面积变形,广泛应用于编制中国区域的各种自然地图和社会经济地图。但在该投影图上,角度变形较大,而长度变形是随点的位置和线段的方位角而变化的,故图上量测距离含有一定的误差。以标准纬线为25°和47°的等积割圆锥投影而言,量测两地直线距离包含的最大长度变形误差可达士4％。如何在小比例尺中国地图上进行量距改正,求得较精确的实地距离,这是地图量算中一个值得研究的问题。 相似文献
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对施奈德等积多面体投影的研究 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了先确定边界、再逐步精化的研究思路，系统、直观地阐述了投影的基本原理，并推导了严密的变换公式，在此基础上给出了详细算法和部分实验结果。 相似文献
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数字曲线拐点的自动确定 总被引：3，自引：1，他引：3
毋河海 《武汉大学学报(信息科学版)》2003,28(3):330-335
对于由离散点表示的数字地图与GIS图形数据，本文首先利用两相邻矢量叉积乘积的原理来判定拐点所在的折线边；然后利用曲线光滑原理，在已确定的折线边的两个端点之间，建立一条光滑加密了的S形曲线，把后者看作是原始折线的精确曲线，对它进行曲线段凹向改变点(拐点)的定位计算。对于离散数据来说，此处不是采用通常的数值微分方法，而是多次应用矢量叉积乘积的原理，求出最或然拐点，并看作是理论拐点。为了简化计算量，探讨了如何避免为求拐点而进行光滑加密的辅助计算过程。对此，研究分析了拐点在折线边上的移动规律与其前后的曲线转角之间的相关关系，借此可直接根据原始离散数据作简单计算，在足够精确的程度上得出拐点的位置。 相似文献
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地图要素的定量表示与地图笛卡尔积模型的探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
本文通过对地图上点的表达式包含的6个变量的比较研究,提出了第一特征值和第二特征值的概念。第一特征值a定位基础信息x,y,z的特征函数求得,它确定点的位置。第二特征值b由性质、表象、浓淡三个特征函数求得,它确定点的内容实质,在此基础上,推导了地图要素的表达式和地图的笛卡尔积模型。 相似文献
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一种通用球面等积离散网格生成算法 总被引：5，自引：0，他引：5
球面离散网格模型是管理海量数据的有效途径,如何构建球面网格是这类模型的基础问题.文中利用Snyder等积多面体投影建立了平面与球面的对应关系,设计了球面等积三角形和四边形离散网格的生成算法.结合实验分析了两种网格的最大/最小边长比和单元周长均方差两项指标,结果表明全部网格的指标均收敛,适合用作多分辨率地理空间信息的管理. 相似文献
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艾比湖阶地三维反演研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以ASTER、ETM、SPOT遥感影像为数据源,应用遥感软件对影像增强处理,突出了艾比湖湖积堤信息。将实际采样点、卫星遥感影像和DEM数据叠加,确定了湖岸线和阶地遗址。通过构建水淹模型,方便准确地获得艾比湖阶地的实地三维信息,制作高精度DEM数据,生成仿真的三维数字地形模型,实现了艾比湖的三维显示以及三维水淹,可以从不同角度、视点和高度观察地貌的整体和部分特征,借助地理信息系统工具还可以准确地计算不同时期湖面面积、体积,确定水淹范围,反演不同时期艾比湖湖面情况,对研究艾比湖难以到达区域的地貌形态和地貌演化具有十分重要的意义。 相似文献
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车牌识别作为现代化智能交通系统中重要的环节,对提升路网效率以及缓解城市交通压力等问题具有重要的社会意义,然而弱光照车牌图像识别仍然具有重大的挑战。构建了一个基于差分卷积神经网络的弱光照车牌图像增强网络,将车牌的纹理信息解耦为水平垂直和对角线两个方向,对不同尺度空间的低照度图像进行纹理增强。为了避免增强结果局部过曝或低曝,该方法使用YCbCr颜色空间的损失函数来优化模型。图像增强实验结果表明,所提出的方法较传统的低照度图像增强方法相比,图像客观质量结果峰值信噪比提升了0.47 dB。同时,在仿真车牌和真实场景的车牌识别实验结果也证明了所提算法对于低照度图像感知质量提升的有效性。 相似文献
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在通讯技术、计算机、现代光学等各个方面都要用到Walsh变换,又如:为了减少图象处理中的复杂性和压缩图象传输中图象所占的频带,就要借助干Walsh变换。在快速Walsh变换中,往往先考虑Walsh—Hadamard变换;然后经过置换,可以转化为Walsh—Kaczmarz变换、Walsh—Paley变换。根据这些变换阵之间的关系式,我们研究了并矢矩阵的性质,以及变换阵的约化(reduction)算子D(m)。在[1]中,各变换阵在D(m)作用下,是通过另一种算子即所谓扩展(expansion)箅子表示它们的递归关系,本文则直接从D(m)给出三种变换的递归关系,这在计算上更为方便一些。 相似文献
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提出了一种基于可信度操作的从灰度变化信息获取表面形状的方法，并结合在频率域的强制可积约束，把对表面梯度空间（ｐ，ｑ）的处理经过高斯球变换到（ｆ，ｇ）空间处理，不仅较好地保证了算法的收敛性和可靠性，而且有利于边界条件的确定。 相似文献
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针对图像语义分割网络(SegNet)在对车载视频分割过程中，因局部特征的丢失造成语义分割精度不高的问题，该文提出一种具有权重系数和图卷积网络的视频分割深度卷积网络(WG-ViSeg)。该网络对SegNet进行改进，在高级特征提取过程中加入图卷积结构，通过扩大节点的感受野减少局部特征的丢失。该网络又利用SE注意力机制改变特征图谱的权重系数进一步提高网络编码能力。对Camvid数据增强验证后结果表明，在满足车载视频对象的快速响应范围内，WG-ViSeg能够很地改善分割过程中出现的碎片化状况，较好地分割出相邻目标对象，对车载视频的整体分割精度达到89.7%,较现有的最优网络提升了5%,尤其对自动驾驶较为重要的车辆、行人等类别的语义分割精度提升了17%。 相似文献
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合成孔径雷达（SAR）成像系统的热噪声和海杂波严重影响SAR图像自动目标检测的性能,去噪和均匀背景杂波是提高SAR图像目标检测性能的重要课题。根据SAR图像噪声功率一般存在于信号小尺度,没有跨尺度特征,而目标信号的边缘具有跨尺度的特点,本文提出了一种多尺度积信号增强和去噪的SAR图像船舰目标检测算法。本算法对SAR图像进行小波变换,应用多尺度积在小波域增强SAR图像船舰信号和均匀背景杂波,再对SAR图像进行目标检测。ERS SAR图像用于验证本文算法。仿真实验结果表明,新算法同传统的双参数CFAR检测算法、基于K-分布背景杂波的检测算法以及基于小波软阈值增强的检测算法相比,在虚警数和品质因数性能指标上均优于后几种检测算法。 相似文献