超分辨率重构图像的噪声分析与消除

在超分辨率重构图像中,可以观察到四种不同的重构噪声,分别是边缘振荡效应、梳毛效应、边缘锯齿效应和方块效应.本文提出了一种能同时有效地滤除这四种重构噪声的边界自适应滤波算法.实验结果表明,该算法能在保持图像细节信息的同时较好地滤除各种重构噪声.     

基于约束四叉树的真实感地形绘制

文章提出一种多纹理混合映射算法,即采用多种纹理映射到地形表面的不同区域,根据区域的坡度和高程来确定映射纹理的混合比例,并提出一种快速阴影生成算法以产生阴影效果,来增强绘制三维地形场景的真实感.此外,在绘制中还采用了不同的细节层次,根据离视点的远近确定分辨率的高低,以提高地形场景的绘制速度.这些算法的综合应用,增强了所绘地形场景的真实感,也取得了较好的漫游效果.     

低分辨率人脸序列的超分辨率重构识别

针对低分辨率人脸序列的识别这一问题,提出了一种超分辨率重构识别算法.该算法利用低分辨率序列中所提供的关于同一人脸的不同信息,先重构出一幅具有更高分辨率的人脸图像,然后再进行基于Gabor特征的人脸识别.实验结果表明,该算法能够显著提高人脸识别率.     

不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算

为了减小数字高程模型(DEM)分辨率对地形指数计算的影响,开发了一种不受DEM空间分辨率影响的地形指数计算方法.选取汉江上游褒河流域作为研究区域,通过引入分辨率因子考虑DEM空间分辨率对单宽上坡集水面积的影响,应用分形方法处理DEM空间尺度对地形坡度的影响,将该算法应用到褒河流域DEM数据的计算中.结果表明:此法可以成功地由低分辨率的DEM数据获得与目标高分辨率精度相仿的地形指数分布,能在一定程度上消除DEM空间分辨率对地形指数计算的影响,因而对无资料地区的水文预报有着十分重要的现实意义.     

大数据量三维地形实时可视化的扩展算法

针对大数据量三维地形实时可视化问题,本文在传统实时优化自适应网络(real-time optimal adaptive mesh, ROAM)算法的基础上进行扩展,提出了一种视点相关的适合大数据量三维地形实时绘制的简单高效的算法.该算法是通过基于线性四叉树索引的数据管理模式进行管理和组织数据,并根据地形复杂度的不同对高程数据间隔提取然后渲染地形,从而大大降低了大范围三维地形的复杂度和计算量,同时该算法支持拓扑结构和多分辨率,有效地简化了地形模型的绘制,提高了三维地形实时渲染效率.并用微软基础类(Microsoft Foundation Classes, MFC),结合Open Graphics Library (OpenGL)开发了一个程序实例,进一步验证算法的有效性.     

一种基于小波的三维地形绘制集成技术

本文利用现有地形绘制技术和小波多尺度分析方法,结合大规模地形应用特点,研究了三维地形绘制算法．首先,根据地形高程模型（DEM）的数据结构的特点,阐述了它可以借助于小波方法进行分析处理的可行性：其次,得到了提取多尺度地形数据基本特征的方法：并通过小波系数来表达低频概貌和高频细节,生成多尺度的地形数据方法;提出了”地形网格的小波渐进重构”规则,设计了动态的渐进重构不同细节的地形网格;最后,构造了绘制算法流程图,实现了三维地形绘制集成技术,解决了多块不同分辨率模型的无缝拼接问题,提高了绘制效率,并通过实验验证了该方法的高效性和可行性．     

保持特征的变尺度DEM泊松重构算法

提出一种保持特征的变尺度DEM泊松重构算法.该算法提取DEM特征,改变特征的尺度,利用泊松偏微分方程重构尺度变化后的DEM,并把所提方法应用于南小河沟流域,对重构的不同尺度DEM提取坡度、坡向等地形因子特征进行对比分析研究.实验结果表明,以原始DEM为基础,该算法能够重构出精度明显改善的多尺度DEM.     

一种基于规则网格的地形简化算法

为了进一步研究层次细节技术在实时绘制大规模地形场景中的有效应用,提高海量数据三维地形的重建速度,基于DEM数据及视觉相关地形简化的特点,提出了一种基于网格划分的实时简化算法.该方法首先将DEM栅格数据分成以视点为中心的数据块,利用视觉相关的误差简化算法实现了DEM数据的快速动态分层与地形平滑,其次利用三角剖分方法最终消除了裂缝,对实际数据的实验结果验证了本算法的有效性.该算法能有效地对地形数据进行多分辨率简化,简化后的地形不仅保留了地形表面特征,还能满足实时漫游的需求,可以高效地消除场景漫游过程中图像的跳跃.     

不同分辨率图像的角点匹配方法

针对不同分辨率图像的匹配问题,提出了一种利用高斯金字塔的一对多角点匹配方法.采用一种变形的特征描述算子(SIFT)对角点附近的图像区域进行特征提取,根据提取出的特征向量进行角点匹配,并提出一种简单有效的抽样一致性算法以剔除错误匹配点对,最后在一对多角点的匹配结果中选出最佳的匹配作为最终的角点匹配结果.实验结果表明,该算法能有效地克服分辨率的差异给匹配带来的困难,算法简单,可靠性好.     

基于半像素运动信息的快速超分辨率图像重构算法

提出了一种全新的、利用半像素运动信息进行超分辨率重构的快速算法．该算法连续两次使用了图像的一维统计特性：第一次将图像分为运动区域和背景区域;第二次针对运动区域估计各像素的运动范围．在对运动区域进行运动估计和运动补偿后获得Ⅳ个运动补偿图,最后结合背景区域,利用数据融合技术获得超分辨率的重构图像．试验结果表明,该算法计算量小、复杂度低,无论是最小均方误差,还是信噪比或峰值信噪比,均好于传统的双线性内插法．     

基于GPU并行处理的地形三维重建技术研究

介绍了一种基于GPU(Graphic Processing Unit)并行处理的地形三维快速重建算法。该算法利用分而治之的思想,基于CUDA编程框架,首先计算每一点的邻域信息,并在其切平面上进行局部的三角剖分,然后合并形成最终的地形网格。实验结果表明,基于GPU并行化处理的三维重建算法高效、稳定,可以快速的实现结构复杂的大规模地形的三维重建。     

基于地形信息的平流层通信系统传播衰减预测

给出了一种基于地形信息的预测平流层通信系统大尺度衰落的算法，包括地形重建和传播衰减计算，及编程实现的方法，计算出了平流层空中平台到某一区域的大尺度传播衰减，并根据该算法针对地形变化对传播衰减的影响进行了仿真，结果表明，平流层通信系统的传播衰减受地形变化的影响比地面通信系统小得多，在没有平流层通信实测数据的情况下，上述预测算法对仿真通信系统性能具有重要意义。     

三维IFS分形插值逆问题的局部迭代算法

研究了三维IFS分形插值逆问题及其在三维曲面重建中的应用．采用具几何意义的简洁迭代格式，简化了压缩变换组中使用的分形参数和计算环节；提出了一种局部迭代算法，解决了利用拼帖定理确定分形参数时出现的无法分离求解问题，可以逐步收敛到最优解．针对三维地表重建的实验结果表明，该算法在重建质量和计算时间上有很好的实用性．     

地形可视化模型简化算法的研究进展

探讨地形模型简化领域的研究方法和进展及尚未解决的问题. 叙述了基于不规则三角网与规则格网两种数据源的自适应地形可视化建模方法, 同时根据对现代图形硬件是否友好, 将地形模型简化算法归纳为传统的细粒度多分辨率模型简化算法和面向现代图形硬件的粗粒度多分辨率模型简化算法, 总结分析了地形可视化建模领域的发展趋势和研究重点.     

与视点相关的多分辨率地表模型简化算法

为了提高交互式显示复杂三维模型的效率,针对规则地表模型提出一种多分辨率简化算法,充分利用帧间相关性加速动态简化过程。算法采用自适应四叉树结构判定地表模型可见性区域,减少绘制过程中处理的数据量。同时根据帧间变化的规律性,按照相邻帧间显示状态发生改变的顶点集合来局部修改需要绘制的三角形链表,并对其进行可见性裁剪,从而快速得到当前帧的简化网格模型。实验结果表明,该算法有效减少了简化计算量,对中等规模地形绘制速度可达到15帧/s,基本能满足交互式漫游的实时性要求。     

Numerical simulation of tomographic-SAR imaging and object reconstruction using compressive sensing with L 1/2-norm regularization

By making use of multiple acquisitions of synthetic aperture radar （SAR） observations over the same area, tomographic-SAR （tomo-SAR） technology can achieve three-dimensional （3-D） imaging of the objects of interest. The compressive sensing （CS） approach has been applied to deal with the sparseness of the elevation signals. Due to its sparsity and convexity, the L1-norm regulariza- tion, as an approximated Lo-norm with an exact solution, has been employed in CS to reconstruct the reflectivity profile of the objects. In this paper, based on our studies on polarimetric scattering and SAR imaging simulations, we produce numerical multi-pass tomo-SAR observations of the terrain object. Then, we present the CS with novel L1/2- norm regularization to realize 3-D reconstruction. As a non-convex optimization problem, the L1/2-norm regularization is solved by an iterative algorithm. This numerical simulation of tomo-SAR imaging and 3-D reconstruction of the object modeling can be of great help for parameterized analysis of tomo-SAR imagery. As an example, a tomo-SAR image and 3-D reconstruction of the Beijing National Stadium model are presented.     

基于ArcGIS的三维地景动态生成方法

基于DEM数据和遥感影像结合实现三维地形可视化的技术,阐述了所用GIS数据的处理方法与过程,提出了一种实时动态生成小范围地区三维地景的轻量级算法。模拟了山西省太原市某点周围的三维地形景观,在此基础上探讨了ArcGlobe平台下优化显示性能的几个措施,最后指出这种算法的应用场合。     

长江中下游河道岸滩低空机载LiDAR点云地形滤波算法

探索新兴的低空机载Li DAR技术,解决长江中下游植被高覆盖、高遮挡区岸滩地形测绘难题。提出一种针对多层次、高密度植被覆盖区的低空机载Li DAR点云植被滤波算法,该算法通过多回波分析对点云进行粗滤波后,采用数学形态学运算获取地面种子点,对地形局部进行趋势面拟合,再通过随机采样一致性检测,剔除植被点,保留地面点,从而获取测区的数字高程模型(DEM)。典型测区试验表明,该滤波算法能解决长江中下游河道岸滩地区地形起伏较大、植被高覆盖区域植被点云智能化剥离难题。根据测区实际情况,设计针对性的滤波算法,即使是植被与地面点云高度混淆、激光穿透率低于15%的复杂情形,仍能有效分离出地面和非地面点。     

融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案

电磁逆散射问题是非线性和病态的,传统的求解方法无法兼顾成像精度和计算效率,而基于深度学习的直接重构方法缺失先验信息,导致学习过程较困难.采用结合衍射层析成像（DT）算法和融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案,求解电磁逆散射问题,将基于Born近似的DT算法重建的粗糙图像作为U-Net的输入,有效利用先验信息,提高逆散射问题求解的效率和精度.此外,在U-Net每次的下采样过程中加入注意力机制,进一步提高了目标散射体相对介电常数和位置的重建精度.实验结果表明,相比未引入注意力机制的方案,融合注意力机制的U-Net混合电磁重构方案重建误差较小,可实现相对介电常数分布的高精度重建.     

NURBS reconstruction of digital terrain for hydropower engineering based on TIN model

Digital terrain model （DTM） has played an important role in 3D designing, visual analysis and 3D geological modeling in large-scale hydropower engineering. As the pivotal base of 3D visualization and modeling, DTM should be characterized by high precision, less storage and well interactivity during graphic operation. Considering the diversity of data source and taking advantage of two data structures, triangulated irregular network （TIN） and non-uniform rational B-splines （NURBS）, a novel methodology is presented for reconstructing engineering terrain ofhydropower project. With integration of multi-source data, enhanced Delaunay algorithm is introduced to rebuild the TIN- DTM, which is a terrain surface in TIN and a faithful depiction of complex topography but in low-memory efficiency. Based on the TIN model, applying section scanning sampling and linear interpolation, the transformation from discrete, irregular and diverse data to continuous and regular sampling cross-sectional curve sequence, is realized. The appropriate compression of the sampling data is also imposed to be performed for guaranteeing the following reconstruction work. Eventually, employing the NURBS technique and skinning method, the NURBS DTM, which represents a NURBS surface and satisfies the requirement after precision assess with weighted errors, is reconstructed with the inter- mediate data. Meanwhile, there is another achievement that two databases of terrain data, one from initial data and the other from sampling data, are established for repeatable reconstruction with different demands. With the successful application of the presented method, a stable foundation is laid for 3D engineering geological modeling, visual designing and analysis of the hydropower projects.