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一种量化路网特征及其土地利用效应的方法
本发明涉及一种量化路网特征及其土地利用效应的方法，属于交通与土地利用规划领域。本发明提 供的道路与土地利用相关性的研究方法先采用复杂网络多中心性测度模型量化道路网络中各个路段的 中心值，然后通过核密度估算和重分类的方法按照中心程度将区域划分成不同等级的子区，并对各个子 区计算景观指数，最后利用 Spearman 秩相关分析分别得到道路中心度与土地利用景观格局之间的相关 系数。本发明从地理空间的角度考虑了道路网络的中心特性，对道路网络的结构进行了度量，相比于传 统的道路特征参数更好的量化了道路的网络特征及其和区域土地利用之间的互动关系，有利于为交通网 络与土地利用规划提供理论支持。
武汉大学
2021-04-13
基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法
一种基于数据驱动局部特征转换的噪声人脸超分辨率重建方法，包括对待重建的输入低分辨率人脸 图像和高、低分辨率训练集相应划分相互重叠的图像块;对于输入低分辨率人脸图像的每一个位置上的 图像块，分别从低分辨率人脸样本图像对应位置的图像块中找出 K 个最近邻的图像块，并对应找出相应 高分辨率人脸样本图像中的图像块，进行去均值化;利用映射系数计算出各图像块相应的高分辨率人脸 图像块，重构出高分辨率人脸图像，进行迭代后处理。本发明解决了主成分分析无法捕获处于高维流形 空间人脸特征的问题，利用局部流形的线性特性有效的进行了噪声人脸图像的超分辨率重建，同时进行 高分辨率图像后处理，进一步提高了重建结果的主、客观图像质量。
武汉大学
2021-04-13
一种用于光学散射测量的基于拟合误差插值的库匹配方法
本发明公开了一种用于光学散射测量的基于拟合误差插值的库匹配方法，包括：确定样品待测结构参数的变化范围并对其执行离散化处理，将所获得的离散网格点及其对应理论光谱值储存到光谱库中；获得待测样品的测量光谱并计算出离散网格点对应的测量光谱值与理论光谱值之间的拟合误差，然后将其同样储存到光谱库中；为拟合误差设定阈值并执行粗搜索，利用搜索出的拟合误差所对应的离散网格点来构建候选参数集，并对拟合误差执行多维插值处理获得相应的拟合误差插值函数；基于拟合误差插值函数细搜索找出全局最优点，其所对应的参数值即为最终确定的
华中科技大学
2021-04-14
毛竹叶的多糖、黄酮的提取
技术原理 ：本项目是针对目前省内毛竹叶资源没有得到很好的开发利 用，采用高新技术， 超微粉碎技术， 通过破坏毛竹叶结构， 使细胞壁破裂， 充分释放活性多糖、黄酮类化合物，从而使毛竹叶活性多糖、黄酮类化合 物的得率大大提高，并且所得的产品纯度也得到提高。该项目有利于提高 我省毛竹叶资源的开发利用水平， 使目前尚未得到很好利用的毛竹叶资源 变废为宝。 技术特点 ：毛竹叶作为活性多糖和黄酮类化合物保健功能因子
南昌大学
2021-04-14
一种利用多系统 GNSS 观测值的高精度基线解算方法
本发明公开了一种利用多系统 GNSS 观测值的高精度基线解算方法，首先通过对各 GNSS 系统各频 率的伪距、载波相位观测值在基线两端测站间做差构建站间单差观测值，之后选择某类观测值的伪距硬 件延迟作为基准以解决法方程秩亏问题，并根据各 GNSS 系统的性质对浮点单差模糊度估值处理去除组 合 UPD 影响，恢复单差模糊度的整周特性，进而实现基线高精度解算。本发明突破了现有多系统 GNSS 基线解算方法存在的缺陷，具有理论严密、模型简单、易于实现
武汉大学
2021-04-14
基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法
本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法，包括步骤:步骤 1，划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2，从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3，采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4，将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图，采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5，基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下，大大降低了非监学习法的计算代价。
武汉大学
2021-04-13
一种基于Hankel矩阵扫描的图像置乱方法
提出一种汉克尔矩阵扫描的图像置乱方法，算法实现简单，置乱度高，通用性强，并且能抵抗一定的攻击，可以很好的用于信息隐藏的预处理和图像加密，而且可以满足数字图像加密和隐藏的鲁棒性要求。
辽宁大学
2021-04-11
基于对数差值点集模板的图像快速配准方法
本发明公开了一种基于对数差值点集模板的图像配准方法，包 括：（1）分别确定基准图像和待配准图像的搜索区域；（2）计算搜索区域的像素灰度值对数差值矩阵；（3）将基准图像搜索区域的对数 差值矩阵中绝对值最大的若干个点进行平均分组，每一组点的集合构 成一个基准模板；（4）在待配准图像搜索区域的对数差值矩阵中搜索 各基准模板的最佳匹配模板；（5）根据各基准模板及其最佳匹配模板 得到最终配准结果，实现配准。本发明的对数差值点集模板方法在配 准显微图像时计算操作主要为查表和减法等简单运算，计算速度快。 同时，在保证配准速度的前提下可以评价配准结果的可信度，从而提 高配准结果的可靠性。
华中科技大学
2021-04-11
一种基于超像素分割的图像语义标注方法
本发明所提供了一种基于超像素分割的图像语义标注方法，首先将基于图像超像素分割提取的特征图块输入卷积神经网络，再将卷积神经网络训练得到的特征向量进行扩展和加权处理，最后构建条件随机场模型进行语义类别标注预测。由于采用本发明的技术方案，该方法将超像素块作为研究对象，简化了用于基于图像超像素分割提取的特征图块的复杂度，提高了语义标注的计算效率；另外，采用多
浙江大学
2021-01-12
基于对数差值点集模板的图像快速配准方法
本发明公开了一种基于对数差值点集模板的图像配准方法，包括：（1）分别确定基准图像和待配准图像的搜索区域；（2）计算搜索区域的像素灰度值对数差值矩阵；（3）将基准图像搜索区域的对数差值矩阵中绝对值最大的若干个点进行平均分组，每一组点的集合构成一个基准模板；（4）在待配准图像搜索区域的对数差值矩阵中搜索各基准模板的最佳匹配模板；（5）根据各基准模板及其最佳匹配模板得到最终配准结果，实现配准。本发明的对数差值点集模板方法在配准显微图像时计算操作主要为查表和减法等简单运算，计算速度快。同时，在保证配准速度的
华中科技大学
2021-04-14