畸变全日面观测图像的修复

欠佳的平场改正或者不理想的光路会导致全日面观测图像的畸变。针对这一问题,提出了一种解决方案,并给出了详细的算法描述。,该算法的核心是扣除一个均匀的径向轮廓曲线,然后在残差图像上进行大尺度中值滤波以获得光滑的改正曲面。通过这一算法,可以极大改善全日面图像的畸变,提高图像质量。最后还对该方法的局限性进行了讨论。     

利用多元Logistic回归进行道路网匹配

识别同名道路在多源异构道路网匹配过程中十分关键。提出了一种多元Logistic模型的道路网匹配算法。首先选取并设计了能有效综合空间与非空间信息进行道路不相似性描述与区分的三种特征,即最小方向变化角、综合中值Hausdorff距离和语义差异三种不相似性特征,然后利用此三项特征结合多元Logistic回归模型构建准确的道路网匹配模型。利用该模型对道路网中待匹配道路进行匹配概率预测,从而获取道路的匹配结果,实现路网匹配。实验结果表明,本文方法避免了组合特征精确权值与阈值的设定,并能有效解决匹配结果对单元变量过于依赖的问题,具有良好的适应性、较高的准确率和召回率。     

面状空间要素相似性度量方法研究

不同尺度、来源的地图上同一要素通常具有一定的相似度。地图空间要素相似度在GIS领域具有广泛的应用。论文在总结前人相关成果的基础上分别从位置(距离)、形状、大小三个方面给出了面状空间要素相似性度量模型:以分形维数和面积/周长(紧凑度)作为相似特征的形状相似度;以中值距离作为相似特征的距离相似度;以面积或周长作为相似特征的大小相似度。最后,以多尺度面状空间要素为实验数据,通过比较分析验证了本文提出的相似性度量模型可行性。实验结果表明:以中值距离、分形维数作为相似度指标的度量模型综合考虑了面状要素局部结构和整体分布,在面状空间要素相似性度量方面具有很好的稳定性。     

基于斯通利波及电成像测井数据对火成岩裂缝地层的特征分析

随着石油勘探类型的转变和发展,如何高效且准确地识别地层中的裂缝变得十分重要。本文构建了斯通利波在裂缝地层中传播的理论模型,得到了斯通利波在经过裂缝带时会形成反射斯通利波,以及地层中裂缝的条数越多、斯通利波反射系数越大的理论结果。在此基础上,对辽河盆地火成岩地层的声波测井数据进行了斯通利波波场分离（中值滤波）,得到反射斯通利波,并计算了裂缝地层的反射系数。同时对该地层的电成像测井数据进行了孔隙度分布谱和区间孔隙度分析。研究表明：在裂缝发育的地层,反射斯通利波能量增强,反射系数变大;裂缝发育地层电成像孔隙度分布谱明显变宽,电成像区间孔隙度中大孔隙占比增大,显示次生孔隙（裂缝）发育。     

基于中值滤波和小波变换的天气雷达回波图像处理

本文提出了一种中值滤波和小波变换相结合的天气雷达回波图像处理方法,分别从目标回波的视觉角度和统计量的客观角度对处理后图像进行了分析。实验结果表明,本文算法实现了去除回波图像中高斯和脉冲混合噪声的目的,有效的保留了回波图像边缘细节,视觉效果好,层次感较为丰富,处理效果明显优于传统图像处理方法,为自动识别回波种类的研究提供了良好的基础。     

一种适用于海量多波束测深数据的中值滤波算法

针对CUBE算法中的数据中值滤波排序问题,设计了一种基于堆结构的中值滤波算法。这种方法以初始滤波窗口中间数据为支点,把滤波序列划分为2个堆,进而把查找滤波窗口中间位置数据转化为在两个堆中进行排序并输出根节点的操作。实验结果表明,这种方法的滤波速度约为基于二分查找的中值滤波算法的2~4倍,适合应用于海量数据的滤波处理。     

公共服务空间公平性区位问题研究进展与展望

兼顾公平与效率的公共服务规划受到学术界、决策者和公众的长期关注。本文从公共服务设施布局规划的角度,对空间公平性区位问题研究进行了回顾和展望。首先,在辨析公共服务公平性概念的基础上,总结了空间公平性的度量指标。其次,根据空间公平性区位问题的建模原理,将建模途径划分为3类：直接使用公平性指标,构建单目标优化模型、多目标优化模型,或带公平性约束条件的优化模型;根据罗尔斯“无知之幕”公平正义性原则,使用有序距离加权函数构建有序中值问题模型;以及遵循社会学“不公平厌恶”原理,构建能够权衡公平与效率的公平聚合目标函数。一般地,能否找到“公平有效”的设施布局方案是空间公平性建模的一般准则,构建严格满足或“弱满足”不公平厌恶聚合函数是区位建模的技术途径。最后,对空间公平性区位建模进行了展望：引入距离阈值,简化有序距离加权函数,并将其一般化;证明了新函数是单调函数,且“弱满足”Pigou-Dalton转移规则;讨论了使用新函数改进P中值问题的可行性。     

拉格朗日中值定理证明中辅助函数的构造

本文应用分析法，几何法，待定系数法，分别构造出满足罗尔定理条件的函数，即拉格朗日中值定理证明中的辅助函数。     

改进的快速中值滤波算法在图像去噪中的应用

在图像处理中,传统的中值滤波算法都是建立在排序理论上,并没有充分考虑到各数据之间的相关性。提出一种改进的快速中值滤波算法,充分利用数据的相关性,避免传统算法因排序所需大量数据比较。先用分治法计算第一个窗口的中值,然后利用数据的相关性计算余下窗口的中值,大大提高了效率。最后分别用传统的中值滤波算法和改进的快速中值滤波算法对同一幅有椒盐噪声的图像做去噪实验。实验表明,该算法能快速实现图像去噪。