基于多进制小波的等高线数据简化

研究了多进制小波在等高线数据简化中的应用 ,提出了基于多进制小波的等高线数据简化过程中边界处理方法 ;结合二进制小波 ,利用多进制小波变换可得到多细节、多层次的等高线简化数据     

小波变换派生DEM尺度下推适宜性范围探讨

基于DEM进行地形分析时,DEM尺度的转换会引起地形属性的变化。基于小波变换派生多尺度DEM数据,利用选取的地形参数对其数字地形分析适用性进行研究。通过分析DEM尺度转换中的地形分析效应变化趋势,探讨小波变换派生DEM多尺度数据的适宜性范围。     

基于多进制小波的等高线数据简化

研究了多进制小波在等高线数据简化中的应用,提出了基于多进制小波的等高线数据简化过程中边界处理方法;结合二进制小波,利用多进制小波变换可得到多细节、多层次的等高线简化数据.     

旋转和平移不变纹理特征的遥感影像居民地提取

本文利用Radon变换的小波系数直方图对遥感影像居民地进行提取。首先,通过Radon变换将纹理影像的旋转和平移转化为平移,然后对Radon变换后的影像进行小波变换,最后利用小波系数直方图作为旋转和平移不变特征进行纹理分割。实验结果表明:基于Radon变换的小波系数直方图方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

基于小波变换的遥感影像融合技术发展现状

多源遥感影像数据融合技术是解决海量遥感影像数据处理问题的一条有效途径。通过介绍目前基于小波变换的遥感影像融合技术发展状况,以及各种融合方法的优缺点和适用范围,为遥感影像融合系统的研究与开发提供参考。     

基于区域统计特性的IHS-小波遥感影像融合

在遥感影像融合过程中,为了更好地避免经典IHS算法造成的光谱扭曲,文章提出了一种基于统计特性的IHS和提升小波结合的影像融合方法。该方法对小波变换后的1分量和高分辨率影像的高频和低频系数,根据不同的区域统计特性分别选取不同的融合策略进行融合,然后进行小波逆变换和色彩空间转化,得到融合影像。实验表明,此方法与IHS变换、高通滤波法和小波变换等传统算法相比,在提高多光谱影像空间分辨率的同时,能更好地保持影像的光谱质量。     

基于B样条小波的等高线数据简化

基于B样条小波的变换特征,本文研究了地貌形态的自动综合过程中等高线的数据简化问题,提出了基于B样条小波的等高线的数据简化方法,并进行了实验。理论和实验结果表明,利用所述方法对等高线进行数据简化,方法简捷,精确度高,而且能够保留原等高线的形状结构特征。因此,基于B样条小波的数据简化对地貌形态自动综合是可行的。     

多进制小波在矢量地图数据压缩中的应用

矢量地图数据压缩在地形环境仿真、制图综合、GIS等研究中具有重要作用。利用多进制小波变换理论和矢量地图数据的特点,提出了基于多进制小波变换的矢量地图数据压缩的模型和方法,并从理论上分析了多进制小波变换与二进制小波变换的相互联系、区别及多进制小波变换所具有的优良特性。在对实际数据试验的基础上,分析了利用多进制小波变换得到的矢量地图数据具有多层次、多细节、能够保持良好形状结构特征的性质。     

一种最佳基小波包变换的影像融合研究

在将小波包变换应用于影像融合的过程中,选择不同性质的小波包基,会得到不同效果的融合影像。如何在其中找到性质最好的小波包基,即最佳小波包基,并在此基础上实现影像的融合具有重要的意义。影像融合涉及到两幅影像,最佳小波包基的搜索需要在两棵小波包树上进行,而已有的最佳小波包基搜索算法只能在一棵小波包树上实现。本文提出了一种在两棵小波包树上搜索最佳小波包基的算法,并基于由此算法得到的最佳小波包基,实现了一种新的基于最佳基小波包变换的影像融合。试验结果表明:在采用基于特征的融合规则的条件下,该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都优于由其他小波包变换方法(包括小波变换方法)得到的融合影像。     

小波变换改进的MASK匀光算法

针对单幅遥感影像内部所产生的亮度不均匀现象, 提出了一种基于小波变换改进的MASK匀光算法。该方法在利用小波变换获得不均匀背景图像的过程中, 对小波系数进行了自适应非线性改进, 克服了直接利用分块取均值获取背景影像的不足, 试验表明该算法能够较好地解决单幅遥感图像中亮度不均匀的现象, 具有较强的实用性。     

地景模型的简化与快速绘制方法研究

在分析地景模型数据特点的基础上，提出了地景模型简化的判决准则，并根据该则提出了基于视点的区域数据抽取与简化方法以及基于法矢量的细节模型简化方法。实验结果表明，使用该方法数据压缩量大，绘制速度快，且逼真度无明显变化。     

基于小波变换与滤波的DEM简化方法

针对现有3维地形模型简化方法中的不足,提出了一种基于小波变换与滤波的规则格网简化方法。同时还在大量实验的基础上,给出了一般情况下需要的变换层数,分析了滤波门限与简化效果之间的关系。这里的研究不仅为3维地形的多分辨率合理建模与精度评估提供了理论和方法,而且也为今后开展类似研究及进行建模质量控制提供了科学的依据。     

点坡度熵在地形简化中的应用

坡度是定量描述地貌形态特征的重要因子。针对DEM坡度在地形简化中应用研究较少的现状,本文基于信息熵理论提出了点坡度熵（SEP）概念,构建了量化地形信息的点坡度熵模型,研究了基于点坡度熵的地形简化方法。结合试验样区数据,将常用的重要点法与该方法进行了应用对比。结果表明,该方法可有效保留地形骨架信息,取主舍次效果优于重要点法。该方法对后续DEM地形简化研究具有一定参考价值。     

基于小波变换多分辨率分析特性的遥感影像动态重构的金字塔模型

本文针对高分辨率遥感影像在网络传输与发布中的大数据量问题,在分析传统影像金字塔构建方法的基础上,利用小波变换的多分辨率分析特性引入了一种基于影像动态构建的金字塔模型。该方法在客户端利用小波逆变换动态合成各种分辨率级别的影像,与传统方法相比解决了没有利用金字塔各个层次数据之间的相关性带来的约1/3数据增量问题,而且在网络应用中可以形成一种分辨率递增的流式数据传输模式,非常适合遥感数据的网络发布。基于该模型进行了系统实验,实验结果表明该方法与传统方法相比响应效率明显提高。证明了该模型在遥感数据存储和传输方面的可行性与优越性。     

大规模地形实时可视化算法

大规模地形实时可视化在GIS、虚拟现实、游戏、仿真等领域有着广泛的应用。文中在总结现有地形数据简化算法的基础上,提出了一种基于数据分块、动态调度以及与视点相关的地形实时可视化算法,实现了大规模地形的快速漫游。运用视景体裁剪、三角形条带组织以及边界裂缝消除、视觉光滑处理等手段,提高了地形漫游的效率与可视化效果。     

3维地形的金字塔上下采样局部实时简化算法

在大型三维地理信息系统中,往往需要在预加载整体地形数据的基础上,对局部地形数据重新构建三角网,用于物理模拟等应用。针对这一问题,本文提出了一种三维地形的金字塔“上下采样”局部实时简化算法,实现对局部三角网地形实时高效的简化。该算法基于图像金字塔思想,通过对原始地形的三角格网执行“下采样”和“上采样”,结合“预测残差”对“下采样”的地形做局部简化,简化后的三角网十分逼近原始的高精度三角网。本文将该算法用于GeoBeans 3D平台的汽车驾驶模拟系统中。该算法生成的地形简化且稳定,随着汽车活动范围的变化,按需销毁及重构更新地形。实验证明,当预测残差阈值取0.1时,三角形个数能简化到原始数量的2/3;阈值取0.2时,三角形个数可以简化到原始个数的1/4左右。由此可见,在视觉精度允许的范围之内,该算法对地形的简化效果较好,且耗时少,满足了三维系统及车辆驾驶模拟的实时性。     

大规模地形实时可视化算法

大规模地形实时可视化在GIS、虚拟现实、游戏、仿真等领域有着广泛的应用.文中在总结现有地形数据简化算法的基础上,提出了一种基于数据分块、动态调度以及与视点相关的地形实时可视化算法,实现了大规模地形的快速漫游.运用视景体裁剪、三角形条带组织以及边界裂缝消除、视觉光滑处理等手段,提高了地形漫游的效率与可视化效果.     

复杂环境下地基SAR粗差探测及应用

雷达视线受施工机械等的间断遮挡导致部分影像产生相位奇异值,从而造成解缠错误及误差传递,简单的相关影像处理难以识别受遮挡影像。本文提出了改进的基于小波变换的信号奇异性检测方法,通过对地基SAR PS点时序相位特征进行分析,将遮挡影像识别转化为粗差探测问题;由PS点相位序列与影像位置关系,根据测区PS点相位序列的奇异点集合得到受遮挡影像集;最后将受遮挡影像剔除后得到的地基SAR监测结果与精密全站仪、水准与游标卡尺数据进行对比分析。结果表明：本文提出的方法用于受遮挡影像的识别是可行的,解决了地基SAR在实际工程应用中可能存在的影像遮挡带来的测量数据含有粗差的问题,提高了监测区域伪影像检测的效率与准确性。     

基于小波变换的大面阵CCD相机影像亮度不一致性消除算法

针对大面阵CCD影像亮度不均匀现象,提出一种基于小波变换的影像亮度不一致性消除算法。在分析像面光照模型的基础上,构造出光照模型的仿真影像,通过分析仿真影像的小波变换系数,发现影像亮度不一致信息集中反映在小波的近似系数之中。利用这一特性,先将数字相机原始影像进行多尺度小波分解,并对近似系数取对数,然后施加一个衰减算子,对近似系数的对数进行非均匀改正,将改正后的系数取指数,再对近似系数进行线性拉伸,同时根据人类视觉系统对不同方向细节敏感度的不同,对不同方向的细节系数进行不同幅度的线性拉伸,以突出图像细节,最后通过影像重建,获得均匀亮度的航空影像。实验结果显示,该算法具有很好的匀光效果,同时能够较好地保持影像细节特征。