【摘 要】
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针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题,本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解,其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割,分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块,然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩,最后通过小波逆变换得到去噪图像
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针对自适应小波阈值去噪中方形局部窗口不能很好地适应小波系数自身边缘特征的问题,本文提出了一种基于图像分割的局部自适应小波阈值去噪方法。该方法首先对图像进行多尺度小波分解,其次利用图像分割技术对图像的各尺度小波系数分别进行分割,分割技术选用SLIC超像素分割法得到具有相似统计特性的不规则局部块,然后对每个分割块内的小波系数进行BayesShrink阈值估计和软阈值收缩,最后通过小波逆变换得到去噪图像,并在3幅标准测试图像和一幅高光谱影像上进行试验。试验结果表明,本文提出的方法能更好地适应小波系数自身的
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2019年6月19日四川长宁县发生Ms6.0地震,提取地震同震形变场,反演震源机制,对于地震破裂分析、指导救灾具有重要意义。本文利用两轨差分干涉处理覆盖长宁地震影响区域的两景Sentinel-1A影像,在对D-InSAR关键技术和影像特征研究的基础上,配置处理方法和参数,提取了此次地震的同震形变场,采用Okada模型和正向建模对发震断层的几何参数及形变场进行了反演和模拟。结果表明,长宁地震形变场呈
在灾害环境下,对UWB基站/标签相对位置关系、不同天线指向方向、不同基站布设高度、不同基站数量和不同布设网型5个方面分别进行试验研究。试验结果表明,基站高度对UWB定位精度没有明显影响、标签越靠近基站网型中心定位精度越高、天线方向竖直向上时定位精度更高、基站数量越多定位精度越高、常用网型中矩形网型精度较高。应急环境下,按"以定位区域为中心、天线竖直向上、基站数量尽可能多、矩形网型"的方案布设UWB
采用车载LiDAR数据进行窗户模型构建是一项艰巨的工作,本文提出了一整套窗户模型构建方法。首先利用RANSAC算法对建筑物立面进行探测分离主墙面,基于空洞思想对主墙面窗户进行聚类,然后采用动态椭圆凸壳算法探测窗户边界轮廓点。对获取窗户边界点采用RANSAC算法进行分割,采用基于稳健整体最小二乘算法进行直线拟合和角点恢复,最终结合窗户的几何特征完成窗户模型构建。试验结果证明了该方法能够准确有效地构建
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陈述彭(1920—2008年),我国现代地图学的开拓者、遥感与地理信息系统的奠基人,著名地理学家和地图学家。1920年生于江西省萍乡市,1942年毕业于浙江大学。1942—1948年任浙江大学助教、讲师,期间在重庆资源委员会经济研究所任助理研究员(1944—1945年)。1950年参与筹建中国科学院地理研究所,历任助理研究员、副研究员、研究员;1979年任中国科学院遥感应用研究所副所长,1988—
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城市交通网络规模的不断扩大使得交通线路图成为一种常用地图。为了提高信息的传输效率,更好地保证图形的清晰易读性,出现了变形交通线路地图~([1])。本文分析了变形交通线路图特性并对其自动制作过程进行了总结。为解决制作过程中地图符号冲突问题,提出了作用力驱动站点位移的交通线路图变形压缩方法。建立交通线路图中站点受力移动模型并设计了以坐标轴为轴心的移位算法。试验表明,该算法能够有效解决地图符号冲突问题,