基于神经网络的影像匹配概率松弛算法

提出了一种映射方法，使得Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络能够用于实现松弛算法。其优点在于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ模型可由集成电路实现，因而使得基于松弛算法的影像匹配可以实时地完成，极大地提高了处理速度     

摄影测量与遥感学

CH950787多点最小二乘匹配的可变权阵阵列松驰算法/张祖勋,吴晓良(武汉测绘科技大学)∥测绘学报/测绘出版社.—1994,(3).—167～176 详细介绍了多点最小二乘匹配的常规算法和由阵列代数表示的阵列松驰算法,并把Rauhala限于等极的情形扩广到不等权(变权)的情形,给出了实现阵列松驰的步骤,最后从计算效率、匹配精度对常规算法,等权阵列松驰和不等权阵列松驰进行了比较、分析,揭示了变权阵列松驰法巨大的实用潜力。图4表3参26 影象配准最小二乘配置     

基于Hopfield网络的点状地图符号识别

点状地图符号的自动识别是地图要素自动识别中的重要研究内容。本文着重讨论基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的点状地图符号识别问题，针对Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络所存在的局限性，提出了一种改进方法，增强了Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络的联想记忆功能，可有效地提高点状地图符号的自动识别效果。     

基于特征点的影像视差分析

本文介绍了一种基于特征点的数字立体影像匹配方法。该法采用Frstner算子提取特征点,然后应用一种松驰迭代算法,实现了同名特征点之间的立体匹配。为实现立体像对的自动相对定向和数字地形模型自动生成提供了一种切实可行的方法。     

基于神经网络模型求取注记配置最优解

提出了一种点状注记自动配置的实用方法。其核心算法采用基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型求取点要素注记配置的最优解,克服了传统的冲突－回溯方法的不足。实验证明,该方法具有较好的性能和效率。     

基于神经网络模型求取注记配置最优解

提出了一种点状注记自动配置的实用方法。其核心算法采用基于Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络模型求取点要素注记配置的最优解,克服 诉冲突－回溯方法的不足。,实验证明,方法具有较好的性能和效率。     

基于Hopfield网络的测量平差计算

本文将测量平差中的若干计算问题映射为Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络中的求能量函数极小点的问题，为实时求解提供了一种新方法。     

基于空间约束的神经网络影像匹配

提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。     

基于空间约束的神经网络影像匹配

提出了一种可充分利用影像灰度信息和特征信息的基于视差变权空间连续性约束的整体影像匹配方法,并将其映射到 Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络,利用神经网络所固有的大规模并行处理能力,可以高速、可靠、高精度地完成影像匹配,并大大提高了复杂地形条件下影像匹配的可靠性。实验证明该算法具有一定的实用性。     

基于约束满足神经网络的整体影像匹配

将影像匹配看作一个约束满足问题,并用约束满足社会网络来实现整体影像匹配,根据新松驰标号法对网络的结构和迭代方式进行了蛤 能够处理复杂地形条件下影像匹配中存在的“零匹配”和“多匹配”问题。实验表明,该匹配算法可快速,有效地处理复杂地形条件下的影像匹配问题。     

具有简单约束非线性规划的Hermite插值法

讨论具有简单约束非线性规划的求解方法 ,通过构造特殊结构的 Hermite插值公式 ,利用有效集的技巧 ,给出了求解这类问题的 Hermite插值算法。在通常的假设条件下 ,证明了算法具有全局收敛性。在严格互补松驰条件下 ,证明了算法在有限次迭代后有效约束集保持不变 ,从而使算法简化为求解无约束最优化的算法 ,有关收敛速度的结论相应成立     

测量平差计算的神经网络方法

本文首次将神经网络理论引用到测量平差的计算中，研究了神经网络理论在测量平差计算中应用的可能性和实用性，提出了用Ｈｏｐｆｉｅｌｄ网络和多层结构化前向神经网络解决测量平差中线性方程组解及逆矩阵计算等问题。     

等高线图形数据质量检查算法

等高线数据是陆地地貌数据的主要部分。本文分析了等高线数据质量的检查内容及其检查方法,重点研究了等高线相交、打折、回点和重合等错误情况的检查算法。对已有方法加以改进,使得算法更加易于实现,并对算法的执行效率进行了分析比较。     

多进制小波理论在SPOT和TM影像融合中的应用

二进制小波不适合融合SPOT全色影像和TM多光谱影像；三进制下的Mallat算法对SPOT全色影像和TM多光谱影像进行融合时，由于存在抽取和插值运算，使得融合的结果存在相位失真。为了克服相位失真，本文采用了多进制下的MRAGM算法。试验表明，它能有效地用于融合SPOT全色影像和TM多光谱影像，实现它的关键是构建具有支撑特性的M进制低通尺度函数滤波器。     

一种基于可变四叉树的大地形实时可视化算法

根据视点的位置，并考虑地表的起伏特征，提出一种基于可变四叉树的地形简化算法，实现对规则格网DEM的连续多分辨率表示，减少地表绘制的三角形数目，使得在当前PC机条件下，能够进行大规模DEM的实时可视化和动态交互。     

利用正则表达式实现可扩展的GPS数据采集软件

针对目前GPS设备广泛应用的现状,提出了一种利用正则表达式实现可扩展GPS数据采集软件的方法,该方法使得以往依靠算法实现的协议匹配与解析功能利用正则表达式完成,具备非常好的扩展性.     

基于OpenMP的矢量空间数据并行拓扑算法设计与实现

高性能并行GIS逐渐成为GIS发展的新方向。矢量数据的复杂性使得一些并行GIS算法难以实现,从而无法满足并行GIS的发展要求。文中针对GIS算法中的拓扑算法,借助OpenMP编程模型,通过消除并行拓扑处理过程中的数据依赖,在单机多核的环境下设计并实现了矢量空间数据并行拓扑算法。通过实验对比串行拓扑算法和并行拓扑算法的处理时间和结果,验证了并行拓扑算法的正确性,同时证明并行拓扑算法能够在一定程度上提升拓扑处理的效率。     

GPS车辆导航中的实时地图匹配算法

通过误差来源的分析和误差模型的建立，提出了一种车辆导航中GPS定位测量与数字地图实时配准的地图匹配算法，这使得在现有的基本硬件配置条件下，车辆导航定位精度更高。最后对算法进行了分析，并给出了统计结果。     

由Saastamoinen和Hopfield模型推算水汽含量的比较与分析

详细介绍利用ＧＰＡ数据推算大气水汽含量的过程。根据Ｓａａｓｔａｍｏｉｎｅｎ和Ｈｏｐｆｉｅｌｄ两种模型利用实测数据对大气水汽含量进行了推算,并对其结果进行了比较和分析,得到了一些有益的结论。     

概率松驰法在提高遥感图像分类精度中的应用

本文阐述了概率松驰法的基本原理;着重讲座了把它用作子空间法后处理过程的情况下初始概率和相关系数的估计问题。实验表明:概率松驰法可以进一步提高识别结果的准确度,同时可以消除一些噪声的影响。