基于特征的图象查询和检索系统

介绍了一个基于特征的图象查询和检索系统．该系统由查询模块、特征提取和描述模块、匹配模块、图象显示模块和图象库管理模块组成．系统既支持基于颜色、纹理、形状的单一特征查询,也支持结合不同特征的更符合视觉要求的综合特征查询．该系统已结合实际图象库进行了查询和检索实验,中给出一些实际检索结果。     

带电球面及附近电场的分布

对带电球面及附近电场的不连续分布 ,给出一个“量”的概念 ,以便于对界面上电场跃变的理解有所帮助     

球面投影的研究

研究了一种柱面投影理论,用这种新的投影理论,建立球面和柱面的一一对应关系,找出二者之间的某些才何规律,解决球面不规则计算问题,证明了有关定理。     

基于OpenGL的纹理映射技术

本文详细介绍了如何利用OPENGL实现纹理映射的方法,在生成具有真实感图形方面是一种有益的探索。     

灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述

提出了多波段影像灰度矢量纹理的概念和实施方法。以中心像元的邻近像元作为灰度矢量纹理基元,纹理基元的灰度矢量统计规律反映出影像纹理的特征,并以马尔柯夫随机场的特征参数作为其分类依据。实验分析表明,所提出的理论和算法是可行的。     

基于Wold纹理模型和分形理论的织物疵点检测

应用基于Wold纹理模型,从织物纹理中提取非确定性随机结构.通过正常纹理和疵点纹理中随机结构的表面维分形特征曲线比较,以距离为判别标准定位疵点.几种典型织物疵点的分析表明,基于Wold纹理模型和分形理论的分析方法能准确地检测出织物表面的多种疵点.     

lab颜色空间和形态学处理相结合的双行车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的前提和关键。针对双行车牌均是黄色车牌,且比较脏的特点,首先将图像由RGB颜色空间转换成Lab颜色空间;再利用Lab颜色空间的通道a提取出图像中的红色和绿色区域,通道b提取图像中带干扰的黄色区域,然后将二者相减,提取出图像中的黄色区域,并可同时去除背景及车身的大部分干扰;最后利用形态学处理滤除噪声等影响,粗略定位出车牌候选区域,再结合图像的纹理特征如面积、长宽比和连通域内像素个数最终定位出车牌区域。该方法对复杂环境下的双行车牌能实现快速准确定位,受光线、背景环境影响较少,同时对脏牌、污牌也能达到准确定位的目的。     

基于深度学习无人机影像道路实景三维修复

针对基于无人机倾斜影像实景三维重建中,移动目标对道路实景三维重建造成几何变形和纹理失真的问题,提出一种基于深度学习的无人机影像道路实景三维修复方法。首先,通过添加注意力机制的深度学习网络模型YOLOv8对影像中目标进行检测;其次,在得到影像对应目标标记的基础上,根据已生成三维Mesh模型中各三角面在可视影像集合中的投影位置,结合影像所标记目标的对应范围,统计各三角面的类别信息以此判定移动目标;最后,利用移动目标判定结果对移动目标造成的三维模型几何变形及纹理错误进行修复,实现道路实景三维重建。结果表明：改进的网络模型较YOLOv4、YOLOv5和YOLOv8模型,平均精度(mAP)值平均提升10.82%,移动目标判定准确率达97.43%。与流行国外商业软件相比,所提方法重建修复效果更佳,自动化程度更高。     

基于WorldWind平台的卫星云图模拟技术研究

卫星云图是目前最重要的气象信息来源之一。实现卫星云图的模拟对于灾害预防、评估等工作具有十分重要的意义。首先分析了WorldWind开源平台的系统框架。针对于彩色卫星云图,改进了一种基于图像色彩和灰度值的算法,能够较好地分割提取出云层区域。进而在开源平台WorldWind上采用多层纹理映射的方式实现了卫星云图的模拟。     

基于OpenGL的地球模型仿真方法研究

地球模型的三维可视化在google earth等商业软件中已有所体现,但对其核心方法鲜有系统性的研究.OpenGL作为强大的三维图形函数库,能够支持用户便捷地实现三维模型的建模及渲染输出.地球模型仿真中的球体建模、纹理映射、旋转和缩放等涉及很多复杂的计算机图形学知识以及算法,可以使用OpenGL提供的函数方法予以实现.使用OpenGL提供的建模和纹理映射函数,建立了贴合纹理的地球模型;探讨了模型视图矩阵的特性和内涵,然后使用实时保存模型视图矩阵的方法,实现了地球模型围绕三维坐标轴旋转的功能.