1985—1990年地磁基准台站时均值数据集

北京、佘山、长春、拉萨、广州、武汉、兰州、乌鲁木齐地磁台在中国最早开始地磁观测,系统收集、清理8个地磁台在1985—1990年的历史资料,采用数码拍照和人工录入方式,实现纸质资料数字化,同时研制数据入库软件,将梳理后的数据导入“十五”数据库,并进行质量审核,实现珍贵历史资源的电子化、数据化、标准化和规范化,为数据的后续使用奠定基础。本数据集展示了8个地磁台站在1985—1990年的地磁观测数据,数据内容由磁偏角（D）、水平强度（H）和垂直强度（Z）3个要素的绝对时均值组成。利用该数据集,可以开展地磁场、空间天气以及关系国计民生的导航、通讯、电网、高铁、油气管道等的研究工作。     

复杂背景下提高精度的眼睛定位方法

提出了一种在基于肤色的人脸检测中通过进行相似度计算来实现人眼特征提取和定位的算法.其目的是在较复杂的背景环境下对静态图片中的人脸进行检测,找出脸部区域并对该人脸进行眼睛定位.先进行肤色分割来完成人脸的区域检测,然后在检测出的人脸范围中利用人脸的几何特征进行快速的眼睛定位.在人脸区域检测过程中使用均值滤波提高人脸区域定位的准确度.实验结果证明,这种方法是准确的、可靠的和快速的.     

高邮台地电阻率日均值分析

应用地电学的差分能量法，对高邮台地电阻率日均值进行处理分析。结果表明，差分能量法对抑制较长周期变化、突出异常信息十分有效，特别对突升、突降急剧变化的短临异常有着明显的指标反应。这可能反映了地壳介质应力变化过程中较高频的扰动。在观测系统和观测环境正常的情况下，若用差分能量法处理的ρa日均值出现一阶差分能量的对数大于零，应视为震兆异常。     

速度谱曲面的光顺处理及其作用

速度谱曲面的光顺程度直接影响了速度拾取的准确性.本文借鉴曲面设计造型中曲面光顺处理方法,对速度谱曲面进行光顺处理,滤除由于其它因素所造成的速度谱曲面不顺滑的成分,以提高速度谱曲面顺滑程度,提高速度谱分辨率.相比于常规速度谱,经光顺处理过的速度谱能量目的曲面将更光滑、规则,易于识别,有利于介质叠加速度的直接拾取.     

基于均值比率梯度增量符号相关的SAR景象匹配算法

基于均值比率梯度增量符号相关原理,提出了一种SAR景象匹配算法。首先利用ROA梯度算子提取实时图和参考图的边缘梯度信息;然后引入增量符号对梯度信息进行二值化编码并实现相关分析;最后在多尺度影像分解的基础上完成由粗至精的逐层匹配。实验结果表明,该算法对噪声与梯度变化具有较强的鲁棒性,具有较高的正确匹配率和实时性。     

几种图像去噪算法的对比分析

图像去噪作为一种重要的预处理手段,一直以来都是图像处理和计算机视觉领域的研究热点。去噪算法的难点在于去除噪声的同时尽可能保持原始信息的完整性。本文主要研究TV,BLS-GSM,NLM以及BM3D四种经典去噪算法的基本原理,并用模拟数据验证分析四种算法在图像去噪中的性能,实验证明,四种算法均能在保留图像细节的前提下很好的去除噪声,其中,BM3D算法在保证去噪质量的同时效率最高。     

基于SRTMDEM与变点分析法的云南省富宁县地貌形态研究

以位于云贵高原至广西丘陵倾斜面上的云南省富宁县为研究区,提出了适合研究区地形特点的地貌形态分类指标体系;基于 SRTM DEM 90 m 分辨率的地形数据,用均值变点分析法,确定8像元×8像元（0．5184 km2）的格网为该县地形起伏度的最佳统计单元,据此提取了该县地形起伏度（0～707 m）;最后,叠加分析了该县绝对海拔和地形起伏度数据,得到12种基本地貌形态,并得出结论：小起伏较低山、小起伏中山是该县最主要的地貌形态。     

卡尔曼滤波在无线信号定位中的应用

无线信号指纹定位技术已经广泛应用在室内定位中,针对无线信号不稳定造成信号指纹定位方法在连续单点定位时定位结果跳动的问题,提出利用卡尔曼滤波算法来估算用户的位置坐标。针对特定的室内环境,进行了滤波试验,试验结果表明,相比常用的均值滤波,卡尔曼滤波算法是鲁棒的,可有效改善无线信号指纹定位方法的精度,很好改善了无线信号指纹定位方法在连续单点定位时的跳动问题。     

改进的多视PolSAR非局部均值滤波算法

像素点间相似性度量是非局部均值滤波算法的关键所在。从信息论角度出发,提出了一种改进的多视Pol SAR非局部均值滤波方法。该算法在综合分析各类矩阵测度基础上,选定Kullback-Leibler距离作为最优相似度量,结合多视极化相干矩阵服从复Wishart分布,给出了极化相干矩阵的KL距离,并在预处理中应用了极化旋转。实验结果表明,改进方法能够在保持边缘细节的同时有效抑制相干斑。     

一种改进的去噪阈值混合滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声,但当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用任何一种滤波方法都不能达到最好的去噪效果。针对这一问题,本文提出了一种改进的基于去噪阈值的图像混合滤波算法,可以更有效地减少噪声,又可以较好地保持图像的边缘细节信息。