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3维地理信息系统已经成为地理信息领域的研究热点,但是数据结构一直都是阻碍其发展的瓶颈问题,文中基于空间认知方法学,结合面向对象的思想,提出了一种新的3维地理信息系统数据结构.该数据结构符合人的一般思维,可以很方便清晰地存储和管理空间数据,并且有利于3维空间范围内的空间分析. 相似文献
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在DCS输出的地籍图上,有许多由直线段和曲线段组成的地物符号,用传统方法处理难以取得理想的绘图效果。本文在分析DCS数据结构和属性码的基础上,提出了曲线部分按三次参数样条曲线逼近,讨论了直线段和曲线段的各种组合情况,并且通过正确地选择边值条件使二者之间.的连接比较符合实际。最后扼要分析了该类线段按虚线绘出时的处理方法。 相似文献
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提出一种能够在强约束条件下快速进行相机标定的方法。通过相机间6个相互独立的约束,充分利用系统的几何条件,确定相邻立体相机的固有关系;再以共线方程为基础推导强约束条件下的平差模型,并应用于自检校光束法平差,从而实现多相机系统的快速标定;最后利用改进的PMVS三维重建方法开展标定后系统的人体三维重建。实验表明,通过加入强约束条件,增加平差的多余观测数,提高了标定精度和鲁棒性,对三维重建的精度亦有较大提高,并且该方法可推广到多个相机组成的多相机立体量测系统的标定中。 相似文献
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根据地性线绘制等高线的研究 总被引:8,自引:2,他引:6
根据地形特征点和地性线绘制等高线是测绘大比例尺地形图等高线的主要方法,本文在分析现有自动绘制等高线方法的基础上,提出了一种根据地性线及其拓扑关系直接求取和跟踪等高线的方法。针对利用各种传统曲线光滑算法所绘相邻等高线间常常出现不协调现象的缺点,首次提出并详细讨论了相邻等高线通过点间的抛物线双向加权平均光滑算法。大量实践表明,利用本文所提出的跟踪和光滑方法所绘等高线的光滑性和协调性是令人满意的。 相似文献
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采用传统棋盘格进行相机标定时,标定模板旋转角度对角点排序带来较大的影响,针对此设计了一种黑白环扇圆盘标定模板,并提出了与该标定模板相应的角点识别和排序算法。新的标定模板设计中心圆为1/4缺口的黑色圆,以此来消除标定模板旋转给角点排序带来的影响。通过模板区域分割算法实现标定模板的提取;创建圆形检测器剔除Harris算法提取的伪角点;利用向量积和角点几何特性完成角点排序。实验结果表明:该标定模板及其角点识别与排序算法可以有效剔除伪角点,角点排序具有良好的旋转不变性,能够实现自动相机标定。 相似文献
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针对高光谱图像分类中对光谱信息利用不足的问题,提出一种基于卷积神经网络在光谱域开展的分类算法。该算法通过构建五层网络结构,逐像素对光谱信息开展分析,将全光谱段集合作为输入,利用神经网络展开代价函数值的计算,实现对光谱特征的提取与分类。实验中采用三组高光谱遥感影像数据进行对比分析,以India Pines数据集为例,提出的基于卷积神经网络的分类方法的分类正确率达到90.16%,比RBF-SVM方法高出2.56%,相比三种传统的深度学习方法高出1%~3%,训练速度也较为理想。实验结果表明,本文所提出的算法充分利用了高光谱图像中逐像素点的光谱域信息,能够有效提高分类正确率。与传统学习算法相比,在较少训练样本的情况下,更能发挥其良好的分类性能。 相似文献
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