Variance Component Estimation in Linear Inverse Ill-posed Models

Regularization has been applied by implicitly assuming that the weight matrix of measurements is known. If measurements are assumed to be heteroscedastic with different unknown variance components, all regularization techniques may not be proper to apply, unless techniques of variance component estimation are directly implemented. Although variance component estimation techniques have been proposed to simultaneously estimate the variance components and provide a means of regularization, the regularization parameter is treated as if it were also an extra variance component. In this paper, we assume no prior information on the model parameters and do not treat the regularization parameter as an extra variance component. Instead, we first analyze the biases of estimated variance components due to the regularization parameter and then propose bias-corrected variance component estimators. The results have shown that they work very well. Finally, we propose and investigate through simulations an iterative scheme to simultaneously estimate the variance components and the regularization parameter, in order to eliminate the effect of regularization parameter on variance components and the effect of incorrect prior weights or initial variance components on the regularization parameter.     

墨卡托投影的反解算法

本文利用墨卡托投影公式，借助计算机代数系统软件Mathematica，对其反解公式进行了严密推导，从而得到了适用于计算机计算的反解算法。     

时间序列中反向查询算法的研究

针对时间序列中的反向查询,提出了一种新的索引方法--ES索引,介绍了ES索引的建立、查询过程,并对数据动态更新时的ES索引作了详细的阐述,简要说明了ES索引在点、范围及近似查询中的应用。     

利用坐标反算的投影网格算法

投影网格算法从投影后的网格入手,通过反算获取投影前的位置,进而完成3维地形的绘制.分析了传统投影网格算法存在的缺陷,提出了改进的投影网格算法,并对改进后的算法进行了测试和分析.认为投影网格算法具有简单直观、易构建高分辨率地形的优点,最后指出了需要进一步研究的方向.     

利用坐标反算的投影网格算法

投影网格算法从投影后的网格入手,通过反算获取投影前的位置,进而完成3维地形的绘制。分析了传统投影网格算法存在的缺陷,提出了改进的投影网格算法,并对改进后的算法进行了测试和分析。认为投影网格算法具有简单直观、易构建高分辨率地形的优点,最后指出了需要进一步研究的方向。     

1维直接线性逆变换原理及其应用研究

根据1维直接线性变换,本文提出了逆向1维直接变换公式及其解算方法,然后利用单张数码影像通过逆向1维直接线性变换公式获取建筑物的高度信息,为数字城市的建设提供基础3维数据。最后通过实验验证了该算法的可行性。     

最小体积约束的线性光谱解混算法

提出了最小体积单体约束的线性光谱解混算法。该算法不需要假设数据中存在纯像元,采用二次规划方法计算降维后的端元矩阵,利用最小二乘方法实现丰度估计和端元提取。实验结果表明,此算法解混的结果整体上优于MVC-NMF算法。     

一种有效的线状缓冲区生成算法

缓冲区分析是地理信息系统重要的空间分析功能之一.本文对线状缓冲区算法做了进一步改进,提出一种基于轴线转折点旋转生成线状缓冲区的算法,简化了线状目标缓冲区边界的生成过程,较好地解决了双线的等宽性.最后用实验数据对算法进行了测试,结果表明算法是可行的.     

星载ScanSAR模式成像算法分析

ScanSAR模式是现在SAR卫星的工作模式之一,具有幅宽大,时间间隔短的优点。介绍了ScanSAR的成像原理,重点分析了全孔径RD算法,改进的SPECAN算法和ECS算法等几种适合于ScanSAR模式雷达回波成像的算法,并对其特点进行分析了比较。     

顾及线状要素综合要求的Morphing算法

提出了一种基于弯曲结构匹配的线状要素Morphing方法。针对不同尺度下的线状要素,通过建立约束Delaunay三角网,根据三角形的不同特征构建能够表达弯曲特征层次性的多叉树。基于多叉树结构进行匹配得到对应弯曲,对对应弯曲进行重要性评价,以尺度为依据舍去次要弯曲,从而得到任意尺度下的中间图形。实验结果表明,所提出的利用弯曲结构匹配的线状要素Morphing方法满足线状要素的综合要求,能保持线状要素上的曲折系数和弯曲个数对比,实现光滑渐变的连续综合效果。     

基于直线感知增强的边缘提取算法

根据视觉识别边缘的感知特性,提出了一种基于直线感知增强的弱边缘的边缘提取算法。借鉴视觉的直线感知方式,针对弱边缘整体上呈直线分布的特点将其筛选出来,进行编组、连接和扩展。与Edison边缘提取算子的比较实验证明,本算法在对弱边缘的提取和虚假边缘的抑制上有显著增强。     

复杂线状符号的设计及优化算法研究

针对地图线状符号中的需求,提出了利用自定义线型设计线状符号的新方法,以解决常规线型符号绘制的问题。此外,考虑到线状符号在拐角处易产生严重变形以及出现断裂、自相交等情况,提出了采用符号自适应性及双仿射变换方法的解决途径,实现符号化绘制,增强符号的可视化效果。     

一种矢量线状要素数据零水印算法

提出一种针对矢量线状要素数据的零水印算法。首先,利用Arnold技术置乱原始水印图像;然后,采用Douglas-Peucker压缩算法提取矢量线状要素数据的特征点;最后,将置乱后的水印图像与由相邻特征点所构成直线的斜率调制所得的二值矩阵进行异或运算,从而构造出零水印图像。实验结果表明,该算法能够抵抗常见的平移、旋转、缩放等几何攻击,并且对Douglas-Peucker压缩和裁剪攻击具有较好的鲁棒性。     

一种高效的建筑物直线特征提取算法

随着遥感卫星的发射,国内影像处理事业逐渐被人们重视。高效、快速地对遥感及航测影像进行特征提取成为当前研究的热点。本次实验采用辽宁科技大学1∶2 000航拍影像图,针对教学用地建筑物直线提取中绿色植被和道路的影响,提出了一种新的直线提取算法。实验将直线拟合和Hough变换结合并进行改进,对实验结果进行对比,分析改进前后效果。实验结果表明:该方法能很好地适应复杂地形下建筑物的直线特征提取,提取速度快,有效地解决了教学用地中道路和绿色植被对建筑物直线提取的影响问题。     

整体最小二乘线性回归模型与算法

从平差模型的角度,研究整体最小二乘线性回归模型条件平差与间接平差的解算方法,并在理论上证明两种解算方法的等价性。最后通过算例验证解算方法的正确性。     

利用线性判别分析的LDA-SIFT影像匹配算法

针对SIFT算法特征向量维数较高,匹配实时性较差的问题,提出一种利用线性判别分析的LDA-SIFT算法。该算法首先利用SIFT算法提取特征点并生成特征向量矩阵;然后将特征向量矩阵转换为种子点向量矩阵并为数据设置标签;接着利用线性判别分析对种子点向量进行降维;最后在低维特征空间将种子点向量矩阵转换为特征向量矩阵并在欧式空间匹配,运用RANSAC算法剔除误匹配。采用多组图像验证该算法匹配的性能,实验结果表明,LDA-SIFT算法能够有效降低特征向量维度,缩短特征匹配时间,匹配精度与降维前相近。     

基于海面微波散射成像的SAR浅海地形遥感探测

浅海地形是海洋环境的重要要素.合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)是一种主动式的微波传感器,其工作波长较长,可以不受云层、天气等因素的影响,具有全天候、全天时、高分辨率的优点,因此SAR浅海地形遥感探测受到科学家的广泛关注.     

NUFFT-Based Iterative Reconstruction Algorithm for Synthetic Aperture Imaging Radiometers

Synthetic aperture imaging radiometers (SAIRs) are powerful sensors for high-resolution observation of the Earth at low microwave frequencies. However, the future application of this new technology is limited by its large number of element antennas and receiving channels. In order to further reduce the complexity of the whole system, the circular and rotating array configurations have been proposed. Their disadvantages lie primarily in more complicated image reconstruction, because the conventional fast Fourier transform (FFT) method could not be used directly for image reconstruction. This letter introduces an iterative method for the reconstruction of radiometric brightness temperature maps from nonuniform visibility function samples. This method combines the conjugate gradient algorithm with min-max nonuniform FFT approach, which has been shown to provide considerably improved image quality relative to the traditional gridding method. Simulations for SAIRs were performed and showed better image quality in comparison to the traditional frequency interpolation method.     

地图线状要素自动合并的重心算法

提出一种基于矢量数据的线状要素自动合并的重心算法，阐述方法思路和实现步骤。该算法可用于消除曲线的微小凹凸。     

一种基于顶点聚类的线要素简化算法改进

首先介绍了一种利用SOM神经网络对顶点进行聚类的线要素简化算法,该算法以线要素各顶点x,y坐标为输入样本集,经过SOM神经网络的训练,形成对原有顶点的聚类,每个聚类保留一个顶点作为简化后的结果。然后分析该算法存在的一些问题,先假设加入角度和距离两维能改善原算法的效果。最后自主实现算法,并采用相关实验数据加以验证,证明增加SOM维数确实行之有效。