【摘 要】
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针对蒙特卡罗渲染在低光线路径采样率下绘制的图像容易出现噪声的问题，提出一种蒙特卡罗渲染画面多特征非局部均值降噪算法。使用canny算法对场景反射率图进行梯度化，以反射率梯度图为引导图，利用引导滤波器对法向量图预滤波；求出预滤波后法向量图中图像块之间的结构相似性，利用结构相似性倒数的对数值对非局部均值滤波器权值进行改进；利用改进后的非局部均值滤波器对噪声图像进行滤波重构。实验结果表明，提出的算法能在
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针对蒙特卡罗渲染在低光线路径采样率下绘制的图像容易出现噪声的问题，提出一种蒙特卡罗渲染画面多特征非局部均值降噪算法。使用canny算法对场景反射率图进行梯度化，以反射率梯度图为引导图，利用引导滤波器对法向量图预滤波；求出预滤波后法向量图中图像块之间的结构相似性，利用结构相似性倒数的对数值对非局部均值滤波器权值进行改进；利用改进后的非局部均值滤波器对噪声图像进行滤波重构。实验结果表明，提出的算法能在典型场景中有效降低渲染画面的噪声，改善均方误差和峰值信噪比质量指标。
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为了解决家庭用电负荷的调度优化问题，综合考虑用电成本、满意度以及用户侧波动程度3个目标进行优化；提出改进自适应权重多目标粒子群算法(Improved Adaptive Weighted Multi-objective Particle Swarm Optimization， IAW-MOPSO)求解模型，通过对粒子的适应度值分段更新惯性权重，均衡了粒子群算法的局部改良能力和全局搜索能力，在保证得到
地表大气细颗粒物（PM_(2.5)）浓度分布存在着强烈的时空异质性，传统的PM_(2.5)监测站点由于覆盖的空间范围有限，难以反映PM_(2.5)浓度在时间和空间上的复杂性.本文提出了一种基于深度学习方法的地面PM_(2.5)浓度时空估算模型（PM_(2.5)-DNN），该模型基于葵花-8卫星反演的AOD数据，结合PM_(2.5)监测站和气象站点观测数据对北京市地面PM_(2.5)浓度进行了逐时的
针对钱德勒极移和周年极移的时变特性，建立一种附有时变参数的周期项预报模型，该模型同时考虑钱德勒项和周年项振幅和相位的时变特性。基于最小二乘时变外推模型（LS extrapolation of variable harmonic models，VLS）和自回归（autoregressive，AR）模型组合（VLS+AR）对极移进行1～365d跨度预报，并同LS+AR模型的预报结果进行对比。结果表明，
由于缺乏可靠的、长时间、高分辨率沙尘暴地质记录,中国北方沙尘暴的历史及机制迄今尚未完全澄清.本研究基于内蒙古岱海准确定年的沉积物粗粒度组分(>63μm)重建了中国北方过去～500年沙尘暴活动历史.高分辨率数据显示岱海地区沙尘暴频发期主要集中在AD1520～1580、AD1610～1720、AD1870～2000三个阶段.该区的沙尘暴活动与其他典型的历史资料及地质档案所记录的中国北方沙尘暴事件基本同
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本文应用张量不变理论对卫星重力梯度数据确定地球重力场的方法进行了研究，就张量不变观测方程的线性化处理、非全张量观测值的数据处理策略以及白噪声特性下的梯度观测值恢复地球重力场的精度等进行了数值分析。结果表明，张量不变解实现了不同观测值的联合求解，基于先验重力场模型的线性化方法在实现张量不变观测模型线性化处理的同时，提升了张量不变方法的模型解算精度，且初始参考模型的选择对解的收敛特性影响较小；在无噪声
获得巴基斯坦的区域发展规律对于支持中巴经济走廊建设具有参考意义。本文基于美国国家极轨环境卫星夜光遥感影像，分别使用夜光变化率、Mann-Kendall(MK)趋势检验法和位序-规模法则三种方法研究巴基斯坦省级/城市级、地理格网级以及东-西地带三个地理尺度下的夜光变化规律。分析显示，在2012年至2019年间，巴基斯坦的夜光增长率为47.96%，各省级区域均有不同程度的发展，其夜光增长率均大于15%
固定相位时长的信号灯控制由于无法根据实时路况进行自适应调节，对交通拥堵现象的改善程度较为有限。为模拟根据实时路况进行信号灯相位自适应调节，以Webster算法为基础，融合虚拟仿真和计算机视觉技术，构建信号灯配时优化与自反馈闭环系统。首先构建基于Unity3D的道路交通仿真场景，模拟车辆启停、行驶及信号灯控制。然后，利用OpenCV库处理采集的车流视频，统计通车流量并计算最佳信号周期和确定通车相位。
针对目前基于二维显示交互环境的流场可视化应用由于深度信息不足导致交互效率较低的问题，引入虚拟现实技术设计并实现了具备多样化交互方式的沉浸式流场可视化系统。该系统基于凝视与手势交互技术，设计并实现了基于用户手势的导航方法与三维交互控件，以及基于用户凝视与手势的沉浸式交互面板。设计并实现了基于可视化场景的沉浸式交互管理方法与基于可视化算法树的可视化网络管理方法，对于用户交互进行了系统化管理，能够在沉浸
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