利用小波包变换和误差扩散的打印扫描图像水印算法

提出了一种基于小波包变换和误差扩散的打印扫描图像水印算法。首先对图像进行三层小波包分解,并将其作为水印嵌入到分解后的高频分量的低频子带,然后进行小波包重构得到嵌入水印的图像,再运用改进的噪声平衡误差扩散算法加网得到含水印的半色调图像。实验表明,该算法对于打印扫描过程的无意攻击具有良好的鲁棒性。     

HCT变换与联合稀疏模型相结合的遥感影像融合

提出了一种基于HCT变换和联合稀疏模型的遥感影像融合方法,可更有效地利用多光谱所需谱段的光谱信息,最终得到所需谱段的融合影像。该方法将所需谱段的多光谱影像进行HCT变换,获取其亮度分量和角度分量;然后利用亮度分量和全色影像小波变换的低频分量进行联合稀疏模型的构建、系数求解和融合,得到融合的全色低频分量;最后将该低频分量与前面步骤所得其他分量分别进行小波逆变换和HCT逆变换,得到高质量的融合影像。试验利用Pleiades-1和WorldView-2两种卫星数据进行验证,并通过视觉效果和量化的融合评价指标进行对比和分析,验证了本文算法的有效性。     

起算数据误差影响下的方差分量估计

探讨了起算数据误差影响下的方差分量估计方法,给出了顾及起算数据误差影响时求解方差分量估值的方程组及单位权中误差估值的计算公式,并通过实例说明了当起算数据误差较大时,它们对方差分量估计的影响是不应忽略的。     

大型方程组快速解算方法研究

本文研究了大型方程组的解算方法，给出了改进的共轭梯度算法和预条件共轭梯度算法，推导了相应的计算公式。对各种算法的计算效率进行了比较，结果表明，改进的共轭梯度法和预条件共轭梯度法能有效提高大型方程组的解算效率，其缺点是不能精确给出参数估值的验后协方差矩阵。     

小波变分法遥感影像薄云去除

针对遥感影像薄云去除过程中丢失影像细节及薄云去除不彻底等问题,本文提出了一种基于小波变分法去除遥感影像薄云的方法.首先,对含薄云的遥感影像进行小波分解,可以使低层低频分量中的局部瞬变信号(不具备低秩性的有用信息)被分解到高频分量中;其次,考虑第五层低频分量中有用信息具有低秩性及薄云具有稀疏性特点,建立一种能够从第五层低...     

高斯投影复变换的数值计算方法

高斯投影复变换的数值计算简单快捷,具有重要的工程应用价值.从数值计算角度出发,使用计算机代数系统Mathcad,Matlab以及Mathematica对高斯投影复变换进行了改进:只需建立正算变换计算式而不再需要建立反算变换计算式.对于复方程,利用系统的求根函数直接求解.对于复积分,研究了积分级数分析法、椭圆积分函数法及...     

统一方差分量估计公式

本文提出了一种适用于协方差阵奇异或非奇异、设计阵列满秩或降秩时的方差分量估计方法;其公式推导简单,形式统一,不需解线性方程组,同时可保证迭代计算方差分量的非负要求。作为特例还和Helmert法及MINQUE法作了比较。最后讨论了用真误差进行方差分量估计的计算公式,并给出了一个测距误差分析的实例。     

起算数据误差影响下的方差分量估计

探讨了起算数据误差影响下的方差分量估计方法,给出了顾及起算数据误差影响时求解方差分量估值的方程组及单位权中误差估值的计算公式,并通过实例了说明了当起算数据误差较大时,它们对工分量估计的影响是不应忽略的。     

一种改进的轨迹地图匹配算法

GPS轨迹数据数目的急剧增长,对地图匹配算法提出了严峻的考验。目前已有的地图匹配算法对于较为复杂的路段和具有低频GPS的数据很难达到很高的准确率。本文提出了一种基于HMM的改进的地图匹配算法,在求解最短路径距离时进行了改进。经试验验证,本文提出的算法相比传统HMM算法具有更高的准确率。     

基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的GPS多路径修正算法

针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波（Wavelet）去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频中的有用信息,该算法利用完备经验模态分解（CEEMD）对信号进行分解,得到一系列从高频到低频的模态函数（IMF）,并根据模量标准化累计均值法对尺度进行区分,然后分别采用Wavelet和SavGol滤波对高频分量和低频分量进行降噪,将降噪后的IMF进行重构,得到降噪后的信号。最后将该模型用于GPS多路径误差提取的实例中,并与Wavelet、EMD、CEEMD模型进行对比,证明了新模型的有效性。     

A general framework of TOPSIS method for integration of airborne geophysics,satellite imagery,geochemical and geological data

This work presents the promising application of three variants of TOPSIS method (namely the conventional, adjusted and modified versions) as a straightforward knowledge-driven technique in multi criteria decision making processes for data fusion of a broad exploratory geo-dataset in mineral potential/prospectivity mapping. The method is implemented to airborne geophysical data (e.g. potassium radiometry, aeromagnetic and frequency domain electromagnetic data), surface geological layers (fault and host rock zones), extracted alteration layers from remote sensing satellite imagery data, and five evidential attributes from stream sediment geochemical data. The central Iranian volcanic-sedimentary belt in Kerman province at the SE of Iran that is embedded in the Urumieh–Dokhtar Magmatic Assemblage arc (UDMA) is chosen to integrate broad evidential layers in the region of prospect. The studied area has high potential of ore mineral occurrences especially porphyry copper/molybdenum and the generated mineral potential maps aim to outline new prospect zones for further investigation in future. Two evidential layers of the downward continued aeromagnetic data and its analytic signal filter are prepared to be incorporated in fusion process as geophysical plausible footprints of the porphyry type mineralization. The low values of the apparent resistivity layer calculated from the airborne frequency domain electromagnetic data are also used as an electrical criterion in this investigation. Four remote sensing evidential layers of argillic, phyllic, propylitic and hydroxyl alterations were extracted from ASTER images in order to map the altered areas associated with porphyry type deposits, whilst the ETM+ satellite imagery data were used as well to map iron oxide layer. Since potassium alteration is generally the mainstay of porphyry ore mineralization, the airborne potassium radiometry data was used. The geochemical layers of Cu/B/Pb/Zn elements and the first component of PCA analysis were considered as powerful traces to prepare final maps. The conventional, adjusted and modified variants of the TOPSIS method produced three mineral potential maps, in which the outputs indicate adequately matching of high potential zones with previous working and active mines in the region.     

多重网格求解动力方程方法研究

在求解动力方程过程中,引入多重网格方法,通过多次迭代、逐渐细分网格的方法简化有限元模型的计算,并进行实例分析。研究结果表明,多重网格方法运用灵活、减少运算量、计算简便且具有降噪的优势,这种方法的引入,为地壳运动和形变的研究提供了一个有用的工具。     

采用交替K-奇异值分解字典训练的图像超分辨率算法

采用稀疏表示的图像超分辨率算法中,双字典训练算法与字典的细节恢复能力相关,针对已有双字典训练算法使字典缺乏高频细节信息的特点,提出了一种交替K-奇异值分解字典训练算法。该算法分为训练和测试部分。在训练部分每次字典更新都采用奇异值分解所得到的向量对低高频样本块进行最佳低秩逼近,使得低高频样本块随着迭代次数的增加逐渐取得相同或者相似的稀疏表示系数。在测试过程中,测试低频样本块可以利用低频字典取得的稀疏表示系数与高频字典相乘得到高频细节信息。实验表明,与目前已有算法相比,该算法能够得到高频细节较丰富的图像,平均峰值信噪提高0.3 dB以上,结构相似度提高0.01左右。     

多源高分辨率遥感影像智能融合

本文面向多源高分辨率遥感影像自动化融合的应用需求,探索按需应用的智能化融合方法,充分利用不同分辨率和不同时相的高分辨率多源遥感影像数据资源与特性,研究了影像融合数据源选取的决策树算法,建立了遥感影像融合规则知识库,并自动化选取适合的融合算法,提出了Curvelet_HCS算法,对低频和高频系数选用不同的融合规则,改善了HCS算法的光谱失真问题,可同时融合多光谱影像的多个谱段,并保持更丰富的空间细节信息。根据融合评价结果对遥感影像融合规则知识库进行更新,实验验证表明了该套方法的有效性,为开展大规模智能化的多源遥感影像融合应用提供了重要的方法和技术支撑。     

几种精准快速的大比例尺地形图测绘方法

本文以北京市大比例尺地形图测绘为背景,围绕大比例尺地形图测绘的重点环节,以提高野外作业效率为宗旨,以解决实际问题为目的,分析梳理数字测图中的影响质量和效率的重点环节,包括控制测量与数据采集;研究论述大比例尺地形图作业中精准快速完成野外测图作业的方法和技巧,包括控制点布测的方法选用、控制点假坐标法数字测图的原理和运用、优化简码法数字测图的原理和运用,以保证质量的提高效率。     

大型稀疏正定法方法非零动态存储三角分解法

本文针对具有正定性质的大型稀疏法方法,提出了大型烯疏正定法方程的非零动态存储三角分解法,动用复式链表来动态存储稀疏矩阵。这种解法规律性强,简单直观,更易于计算机上实现,很好的解决了大型稀疏法方程所遇到的困难,极大提高了数据处理的效率。     

基于局部频率和多网格技术的InSAR相位解缠算法

提出一种基于自适应局部频率估计和多网格加权迭代的相位解缠算法。采用高精度的局部频率估计代替滤波相位差分,先用最小二乘FFT法进行初始相位解缠,再以局部频率估计置信度做为依据判断不可解缠区域进而设置加权参量,应用多网格法完成精细相位解缠。局部频率估计的应用使得解缠前无需进行单独的相位滤波,简化了InSAR处理模块,提高了数据处理效率。经实验验证,InSAR数据处理精度明显提高。     

一种快速有效的大数据区域网平差方法

针对摄影测量影像来源多样化、复杂化、大数据化等趋势,传统区域网平差算法在应对当前复杂多变的数据来源,矩阵排列毫无规律的法方程结构以及大数据量带来的高内存需求和低计算效率等问题上,遇到了前所未有的挑战,为了解决上述难题,本文引入了预条件共轭梯度法以及不精确牛顿解法求解区域网平差过程中的法方程,同时使用一种块状法方程系数矩阵压缩存储格式,构建了全新的区域网平差技术流程。本文方法避免了直接对法方程系数矩阵的求逆,压缩了法方程系数矩阵所需的内存空间,使得本文算法比传统算法所需计算机内存空间大幅减少,平差计算速度明显提升,同时保证了计算精度与传统方法相当。初步试验证明,本文方法对4500张影像、近900万像点数据的平差计算在普通电脑上仅需要约15min,且计算精度达到子像素级。     

分区优化混合SfM方法

针对大规模无序影像稀疏三维重建问题,本文提出一种稳健、高效且易于并行的分区优化的混合式SfM方法。首先,利用SIFT算法进行影像匹配,无须GPS/INS等其他辅助信息,仅利用影像间的匹配结果计算得到的影像关联度完成影像分区。然后,提出一种改进的增量式SfM方法实现每个分区内快速重建,以及提出多项标准自动剔除不可靠分区并将这些分区内影像重新划分至其他分区,实现分区的动态调整。最后,提出一种稳健高精度的分区融合算法,实现相机参数、影像姿态和场景三维信息的准确融合。多组不同规模、不同影像类型以及不同场景的典型数据试验结果表明本文方法对不同数据集具有很好的稳健性,在保持高精度的同时能大大提高重建效率,尤其适用于大规模影像数据集。     

稀疏表示支撑集的遥感影像融合

针对常用稀疏表示系数融合规则不能完全保留两幅影像的有用信息,该文通过分析稀疏表示系数支撑集空间分布关系,提出一种新的稀疏表示系数融合规则。首先对多光谱影像进行广义IHS变换,将得到的亮度分量与全色影像分别进行稀疏表示;然后分析亮度分量与全色影像稀疏表示解的支撑集,对支撑集中交集部分和差集部分所对应的稀疏表示系数分别利用求和方式与L1范数最大方式进行融合;最后采用加权细节插入方式,将融合后的亮度分量细节信息插入到多光谱影像中,得到高分辨多光谱影像。实验结果表明,该方法能较好地提高空间分辨率并减少光谱损失;在主观视觉和客观评价上,比常用的融合规则方法有所提高。