顾及“保真性”原则的双向滚动球变换DDM多尺度表达算法

在分析符合"安全性"要求的数字水深模型(DDM)正向滚动球变换应用局限的基础上,根据高保真DDM多尺度表达评价标准中对水深值准确性、严密有序性及地形信息等级嵌套性的要求,从顾及"保真性"原则的DDM多尺度表达需要出发,提出一种基于双向滚动球变换的DDM多尺度表达算法。分析了海底地貌特征点在DDM双向滚动球变换过程中的变化趋势,根据DDM正向滚动球变换的尺度依赖特性,计算出了一定尺度下海底地貌的横向分布范围与纵向分布高度,建立了DDM多尺度表达中细部(骨架)地貌的判定准则。通过保留给定尺度下DDM中的骨架地貌,使海底地形的整体变化趋势得到了保持,满足了DDM多尺度表达对水深值准确性的要求;论证了DDM单值曲面等距离面变换的水深序同构特性,通过对给定尺度下的细部地貌进行DDM双向滚动球变换的等距离面提取,使海底地形的局部起伏形态得到了保持,满足了DDM多尺度表达对水深值严密有序性的要求;从满足DDM多尺度表达对地形信息等级嵌套性的要求出发,分析了DDM双向滚动球变换中尺度因子与地形信息等级单元逻辑包含关系的不相关性,论证了任意尺度因子条件下具有的相应等级地形信息范围的一致性。试验结果表明该算法克服了DDM正向滚动球变换存在的无法保留负向骨架地貌和保持海底局部地形起伏形态等不足,可有效保留DDM中骨架地貌并综合细部地貌,满足顾及"保真性"原则的DDM多尺度表达要求。     

基于滚动球变换的TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达

针对TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达中存在的应用场景与数据类型特殊、地形形态划分边界不明确和地形尺度认知存在差异等问题,提出了一种基于滚动球变换的TIN_DDM地形形态划分及连续尺度表达算法。该算法在分析滚动球变换构建原理的基础上,通过挖掘滚动球变换在地形形态识别方面的应用潜能,设计了TIN_DDM采样点地形类型判定准则;针对判定准则在地形形态连续尺度表达过程中无法应用的问题,通过对滚动球接触点与滚动球半径之间的数值关联性进行分析,求解出各采样点与滚动球接触状态变换时的临界滚动球半径,构建了面向TIN_DDM地形形态连续尺度表达的滚动球变换。试验结果表明:该算法可快速实现以滚动球半径作为尺度因子的TIN_DDM地形形态自动化分及连续尺度表达。     

顾及形态差异的TIN-DDM地形复杂度度量方法

地形复杂度是海底地形形态研究领域的一个综合性参数,合理构建TCI计算模型是实现度量DDM表面地形形态变化的重要环节之一。目前TIN-DDM地形复杂度度量方法所建立的TCI计算模型,均无法较好地以采样点TCI值比较的方式反映出其所在不同地形单元间形态变化特征的差异。针对此问题,本文提出了一种充分顾及形态差异的TIN-DDM地形复杂度度量方法。该方法在分析滚动球变换原理的基础上,阐明了TIN-DDM在滚动球变换过程中采样点的深度变化与其TCI的关联性,分析了最佳滚动球半径的选取原则,构建了采样点TCI计算模型并进行优化处理,最后通过TCI内插复杂场的方式实现了TIN-DDM地形复杂度的有效度量。试验结果表明,本文方法具有良好的地形复杂度度量效果,所构建的TCI计算模型可较好区分采样点所表达局部地形形态的差异,且相对于对比方法,依据本文方法TCI重构的DDM具有更高的精度。     

小波变换在多尺度DEM模型建立中的应用

介绍了二维离散小波的分解与重构算法，应用小波变换有效地简化了DEM数据的表达，得到精度较高、过渡平稳的多尺度DEM模型，并给出了试验结果。     

一种匹配分类的空间数据多尺度表达与变换模型

空间数据"连续"表达是多尺度表达与变换的理想状态。针对多尺度表达与变换中地理要素的不同几何形态和生命期特点,建立了动静态结合的尺度变换模型。通过空间数据匹配技术,根据生命期不同,将空间数据分为匹配数据和消亡数据。对于匹配数据,通过综合算法生成关键比例尺插值数据,并预先静态存储;对于消亡数据,依据重要程度的顺序统计量,动态"选取、化简"生成插值尺度数据。实验表明该方案可以缓解传统尺度变换的跳跃感问题,变换效率高,可以快速、动态实现连续的尺度变换。     

不规则三角网数字水深模型缓冲面快速构建的滚动球加速优化算法

针对TIN_DDM缓冲面构建与应用中存在的数据类型特殊、算法效率与模型精度不匹配的问题,本文将滚动球模型应用扩展至TIN_DDM缓冲面的构建过程。在分析滚动球模型构建精度局限的基础上,建立了滚动球半径关联的滚动球模型整体精度控制方法;结合大数据量TIN_DDM缓冲面多次构建的应用效率需求,阐明了关键采样点与滚动球半径对TIN_DDM缓冲面构建效率的影响规律;设计了TIN_DDM缓冲面构建关键采样点的判定准则,建立了关键采样点与滚动球半径的数值关联关系;提出了一种基于滚动球加速优化模型的TIN_DDM缓冲面快速构建算法,算法时间复杂度为O(n)。试验结果表明:本文算法可实现任意缓冲半径条件下TIN_DDM缓冲面的多次快速构建,且算法精度控制在2σ内。     

利用滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法

针对现有多波束测深数据自动滤波算法通常存在因过分追求人工滤波平滑效果,而有可能造成海底微地貌或小型障碍物被不合理删除的问题,以Ping为多波束测深数据处理单元,利用滚动圆变换具有在给定精度条件下可对线要素一定尺度的凹(凸)部进行定量识别和分析的特性,提出了基于滚动圆变换的多波束测深数据滤波算法。在VC++环境下对此算法的正确性和有效性进行了实验验证,结果表明,该算法能在保持海底地形完整性的基础上较好地滤除多波束测深数据中的粗差数据,有利于提高粗差检测的效率。     

小波多尺度影像边缘聚焦算法

讨论了基于光滑函数的二维小波极大模边缘算子和小波过零点边缘算子及其特性。提出了多尺度二进小波变换过零点边缘聚焦算法。通过对不同尺度下小波变换的遥感影像进行复合、边缘提取和聚焦后结果进行比较，可以发现该算法适应影像空间尺度不确定性目标边缘提取。既可保证大尺度下的轮廓信息不失真，又能在边缘定位上保持很高的精度。     

小波多尺度影像边缘聚焦算法

讨论了基于光滑函数的二维小波极大模边缘算子和小波过零点边缘算子及其特性。提出了多尺度二进小波变换过零点边缘聚焦算法。通过对不同尺度下小波变换的遥感影像进行复合、边缘提取和聚焦后结果进行比较，可以发现该算法适应影像空间尺度不确定性目标边缘提取。既可保证大尺度下的轮廓信息不失真，又能在边缘定位上保持很高的精度。     

基于关键比例尺的空间数据多尺度表达

已有的空间数据多尺度表达多为基于静态多版本机制的.其原理是通过不同的系列比例尺数据之间的尺度变换来模拟地理要素的连续显示,这在地图缩放过程中给用户视觉上造成了较强的跳跃感.这里在相邻的基础比例尺数据之间插入中间比例尺(关键比例尺)数据来进行空间数据的多尺度表达,给用户连续的视觉感受.     

基于IHS变换和小波变换的遥感影像融合

在遥感影像融合中，IHS变换法与小波变换法具有互补性，文中把这两种方法结合起来，提出了一种基于IHS变换与小波变换的影像融合方法。通过对具体影像的实验证明，该方法是有效的，达到了预期的目的。     

DCT域遥感影像融合算法

提出一种基于离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)与IHS变换的多光谱与全色遥感影像融合方法及其改进算法。本文方法依据DCT系数的特点在DCT域进行遥感影像融合,适合压缩格式的遥感影像快速融合。目视效果与客观评价表明,相比常用遥感影像融合方法,本文方法能在提高空间分辨率与保持光谱特性之间得到更好的折衷。     

基于Contourlet变换的遥感图像融合方法研究

为了充分利用多源遥感图像的影像信息,针对不同分辨率的遥感图像进行融合算法研究。通过对基于小波变换(warelet transform,WT)与IHS变换的改进算法研究,提出了基于轮廓波变换(Contourlet transform,CT)与IHS变换的改进算法:结合传统IHS彩色空间变换,将经IHS变换获得的多光谱图像亮度分量与原全色图像分别进行CT;然后对得到的低频分量采用自适应融合规则、高频分量采用基于区域相似度的阈值控制规则分别进行融合;最后对融合后的高频和低频分量进行Contourlet逆变换,得到最终的融合图像。对比实验结果表明:本文提出的方法能够在有效保留光谱信息的同时,纳入全色图像丰富的空间细节信息。融合之后的结果图像与原多光谱图像具有更高的相关系数和更小的光谱畸变度,并且信息熵和标准差较传统WT及CT更优,具有一定的实用性。     

一种改进边缘与纹理信息的遥感影像融合算法

针对IHS变换的影像融合易产生光谱扭曲(颜色失真)的问题,文章提出了一种基于IHS变换与Bandelet变换相结合的遥感影像融合算法,利用Bandelet变换能很好捕获原始图像的边缘与纹理的特性,获取更好的彩色图像特征信息,达到最佳逼近效果:对多光谱影像Mul做IHS变换并提取I分量,通过对I分量与高分辨影像Pan做Bandelet变换,并对其几何流和Bandelet系数采用不同融合规则,再由IHS逆变换实现图像融合。实验结果表明,基于IHS与Bandelet的融合算法较IHS法在获取更丰富影像边缘细节特征信息的同时,光谱扭曲(颜色失真)现象也明显减弱,并获得了较好的人眼视觉效果,其中三角IHS与Bandelet融合的效果较好。     

基于Ridgedet变换和极小极大估计的图像去噪

Ridegdet是继小波变换后一种新的图像多尺度分析方法,它能有效地对图像进行多尺度、多方向的描述,对于图像中的直线状和超平面的奇异性问题,Ridgelet变换具有比小波变换更好的处理效果。极小化极大估计是对"最不利"先验分布的贝叶斯估计,本文利用极小化极大原理来获取阈值,实现了一种基于有限Ridgelet变换和极小极大估计的图像去噪算法,实验结果表明,对于含有较多线状目标的图像,该方法取得了比小波变换更好的效果。     

一种基于 Contourlet 变换的遥感影像超分辨率重建改进方法

针对原有方法轮廓波(Contourlet)分解高频信息处理的不足,提出用零填充重采样代替双三次插值用于高频信息处理的新方法,该方法可使Contourlet分解后的高频信息重采样过程不引入噪声能量的同时获得理想的插值结果。改进方法利用Contourlet多分辨率分析的特征,以及零填充重采样方法较传统插值方法优越的性能,此两者相结合可改进原有方法的不足,提高单帧影像的超分辨率重建效果。经理论分析与试验验证,改进后方法的超分辨率重建结果无论在定性分析与定量对比上都要优于传统方法。     

相似变换模型在平面坐标系变换中的有效性分析

在测量工作中,常需要进行平面坐标系之间的转换计算工作。本文分析了国家大地坐标系之间和国家大地坐标系与城市坐标系之间的转换特点,以实际数据分析并论证了了相似变换在平面坐标系转换中的有效性和精度,纠正了目前存在的某些认识误区,在实际工作中具有很好的借鉴作用。     

Updating and computing the geoid using two dimensional fast Hartley transform and fast T transform

In the analyses of 2D real arrays, fast Hartley (FHT), fast T (FTT) and real-valued fast Fourier transforms are generally preferred in lieu of a complex fast Fourier transform due to the advantages of the former with respect to disk storage and computation time. Although the FHT and the FTT in one dimension are identical, they are different in two or more dimensions. Therefore, first, definitions and some properties of both transforms and the related 2D FHT and FTT algorithms are stated. After reviewing the 2D FHT and FTT solutions of Stokes' formula in planar approximation, 2D FHT and FTT methods are developed for geoid updating to incorporate additional gravity anomalies. The methods are applied for a test area which includes a 64×64 grid of 3^′×3^′ point gravity anomalies and geoid heights calculated from point masses. The geoids computed by 2D FHT and FTT are found to be identical. However, the RMS value of the differences between the computed and test geoid is ±15 mm. The numerical simulations indicate that the new methods of geoid updating are practical and accurate with considerable savings on storage requirements. Received: 15 February 1996; Accepted: 22 January 1997     

基于IHS变换的最优树分解在遥感图像融合中的应用

探讨了遥感多光谱与全色波段图像的融合问题，分析了基于IHS变换的小波包变换分解的遥感图像融合方法，提出了基于最优树分解的融合方法。此方法首先将多光谱图像进行IHS变换，然后对I分量和全色图像进行小波包分解和最优树分解，再进行融合，最后进行IHS 逆变换得到融合图像。此方法不仅得到较好的图像主观视觉效果，而且兼顾了客观上熵最大的原则。