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31.
三维测量系统中线性CCD相机的直接线性变换 总被引:3,自引:0,他引:3
多组线性电荷耦合器件 (CCD)相机的直接线性变换 (DL T)中的每组 7个系数用于惟一确定对应相机的 8个内外方位元素对三维坐标解算有重要意义。分析了多组一维成像单元的标志点三维坐标重建原理。每个成像单元实际上只有 7个可用的内外方位元素 ,且与 DL T方程中系数的数目相符合 ,消除了可能由于系数和相机物理参数个数不等引入的重建误差。在自行研制的系统上进行了静态标志点的测试。结果表明 :在 70 0 m m× 76 0 mm× 5 0 0 mm的测量范围内 ,X、Y、Z坐标误差值都小于 1mm。 相似文献
32.
济南市南部山区采石废弃地的生态恢复探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
在分析了济南南部山区废弃地现状及对环境的负面影响的基础上,在生态恢复理论的指导下,讨论了采石废弃地生态恢复技术途径与模式.指出应以植被重建为恢复目标,重点是改良基质,选择耐旱、耐瘠、速生、生物量大的灌木与草本为先锋植物种类,并结合当地条件,种植不同特性的植物. 相似文献
33.
高科技时代社会对科学家的社会角色期望在不断提升,科学家的社会责任感面临着新的挑战:科学自主性受到的威胁、学术自由的失范、科学精神的丧失都严重影响着科学家的社会责任感。因此,必须重构科学家的社会责任感,增强对科学家的科学人文主义教育、提倡科学家积极参与社会政治生活、发挥国际科学家组织的积极作用、道德约束与法律监督的相互整合是重建科学家社会责任感的有效途径。这些途径会引导科学家明确自己的社会角色规范,更好地承担起相应的社会责任。 相似文献
34.
《陕西理工学院学报(自然科学版)》2017,(1):76-81
提出了一种由序列断层图像进行数字重建射线影像的快速射线跟踪算法。采用基于向量的射线跟踪算法,利用计算机体层摄影数据模拟人体组织对辐射线的吸收规律。算法仅有加法及减法运算,计算简便,不需要通过解方程获得相应交点,具有成像时间短、运算速度快等特点。对三维假体存储和检索算法进行了改进,可以实现在线DRR计算,提高了计算速度。最后,对初步得到的DRR影像做进一步数字处理,提高了实用价值。 相似文献
35.
树轮宽度记录的松潘地区年平均气温变化 总被引:1,自引:0,他引:1
利用采自四川省松潘县境内3个样本点的冷杉树轮样本建立了树轮宽度标准年表(STD),并合并成了区域年表(RC).与气候要素进行相关分析发现,该地区树木径向生长主要受到温度的限制,树轮年表与多个月份的气温相关显著,其中,区域年表与前一年9月至当年8月(P9C8)平均气温的相关最高(r=0.576,P0.0001).在此基础上,利用区域年表重建了松潘地区1701年以来的年平均气温变化,重建方程稳定,其方差解释量达33.2%(R2adj=32%,N=59,F=28.33).重建结果显示,在过去310年间,该地区先后经历了8个偏暖阶段和7个偏冷阶段.通过时空相关分析,表明重建序列具有较好的时空代表性.此外,重建结果不仅通过了统计检验,还得到了海螺沟冰川末端变化、周边地区其他树轮资料重建的温度结果以及气象灾害历史记录的验证,证实了重建序列的可靠性.多窗谱分析结果显示该地区气温变化存在显著的2~3 a,26 a,准33 a和准40 a周期变化. 相似文献
36.
系统阐述海洋场景模拟的发展历程以及当前基于物理的海洋场景模拟热点问题和前沿理论,并对浪花的动态仿真、流体表面重建以及流固耦合等细节增强策略进行详细分析和总结,就实时模拟问题中的加速策略进行了简要论述. 相似文献
37.
目的:进一步解决CT图像重建耗时长的问题,实现大批量重建CT图像.方法:利用大数据框架Spark构建GPU集群.首先对加速滤波反投影(FBP)和同时代数迭代重建技术(SART)算法的复杂度进行分析及并行化设计,并比较在GPU和CPU上的运行速度.通过对比耗时选择最佳的计算组合,实现单机GPU加速.通过thunder工具读取批量的投影数据并创建分布式数据集,使用Numba开发CUDA程序并部署在Spark运行.结果:FBP算法运行速度有近40倍的提升,SART算法运行速度有近10倍的提升.结论:Spark和GPU结合能够扩展Spark的性能,突破单机加速瓶颈,大幅提升计算速度,对于不同的图像重建算法均有良好的加速效果,表明Spark-GPU在图像重建方向有良好的应用前景. 相似文献
38.
针对使用均方误差(Mean Square Error,MSE)作为目标损失函数,导致重建的超分辨率图像在失真与感知质量上难以兼得的问题,提出基于双向循环网络的变色龙视觉重建模型(Super-resolution Bidirectional Recurrent Neural Network,SRBRNN)以改善重建效果.首先,鉴于变色龙可以同时注视两个不同方向的非凡视觉功能,SRBRNN模型借助双向循环神经网络结合序列演进前向与反向给输出提供不同方向时间信息的思想,实现重建过程中失真与感知质量的兼顾;其次,SRBRNN模型定义了特征演进和退化序列,并设计了低分辨率图像到高分辨率图像演进和高分辨率图像到低分辨率图像退化网络,将演进网络和退化网络对应应用为原双向循环网络的前向循环和反向循环网络;最后,利用双向循环机制重建超分辨率特征.用SRBRNN算法在Set5、Set14、BSD100基准测试集上进行实验,实验结果表明在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和结构相似性(Structural Similarity, SSIM)评估指标及主观质量评分上,... 相似文献
39.
40.
郭卡 《湖北大学学报(自然科学版)》2023,(3):414-419
自然场景的文本识别在深度学习的推动下发展迅速,但是大多数文本识别算法都无法在低分辨率条件下使用,为了解决这个困境,本研究将超分辨率重建技术作为预处理手段加入到文本识别中,并提出一种针对文本识别领域的超分辨率重建网络,利用像素级注意力机制使超分辨率重建网络专注文本相关信息,同时利用文本识别网络的先验信息构建感知损失,辅助超分辨率识别网络的训练,将低分辨率图片的识别率从66.38%提升到78.99%. 相似文献