《基于明暗恢复形状的月面地形恢复》内容简介

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探月工程是中华民族历史上重大的科技工程之一。为了实现探月二期的科学与工程目标、保障月面巡视探测器安全的路径规划和实施高效的科学探测,着陆区和巡视探测区高精度的地形信息将发挥至关重要的作用。本书结合下降序列影像匹配与基于明暗恢复形状(SFS)技术完成三维地形恢复算法。算法提出了SFS反射方程的特征边缘约束条件,并以下降序列影像得到的匹配点作为控制点,对
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交互漫游是三维虚拟场景的重要组成部分,也是实现虚拟现实沉浸感和交互性的关键所在。本文重点对交互式三维场景漫游的相关关键技术,包括键盘漫游、路径漫游、碰撞检测、天空构建等进行研究。为了保证以不同方式对任何场景进行漫游,研究了多种漫游器,并实现了快速方便地切换;利用贝塞尔曲线获取平滑的漫游路径,消除了漫游时转角的抖动问题;实现了实时的动态检测;利用球形的天空盒构建了一个逼真的天空模型,并将该成果应用到
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针对传统三角网求交计算方法逻辑结构复杂,维度不统一等不足,基于几何代数理论,从对象表达、关系运算相统一的角度,构建了基于meet算子的自适应三角网求交算法。利用共形几何代数中与Grassmann分级结构一致的对象外积表达,建立了三角网的几何代数表达。基于meet算子构建空间三角网求交算法,探讨该算法对几何对象及维度的自适应性。最后基于南极冰盖模拟数据对上述算法进行案例验证。结果显示,本算法可以很好
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本文针对动态背景下序列影像的目标检测,提出了基于改进NCC的Harris角点配准和基于多分辨率的全局运动参数估计方法:通过对相关度量NCC加入距离度量信息,寻求相邻图像帧中的正确匹配点对,再根据构造的分辨率影像,估计全局运动参数,以此进行运动补偿,从而利用差分法可准确地检测出运动目标。实验结果表明,该方法能够有效地实现背景估计和全局运动补偿,自动检测出视频序列中的运动目标。
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随着图形处理器(GPU)的飞速发展和计算同一设备架构(CUDA)的推出,GPU的并行性和可编程性不断增强,本文提出了一种基于CUDA的Harris算子影像匹配并行处理方法,在GPU中完成对影像的灰度化、Harris角点提取、重采样、灰度相关匹配,并从线程分配、内存使用、共享存储器等方面进行优化。实验结果表明,该方法与CPU串行处理方法相比,其速度得到了明显提升。
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针对嫦娥三号在月面科学探测任务过程中对高精度撞击坑地形的需求,提出透视投影下基于明暗恢复形状(SFS)的月面撞击坑地形恢复算法。采用Lommel-Seeliger反射模型模拟月表反射,得到透视投影下的反射方程,通过撞击坑边缘点梯度约束及地形表面连续性约束,将反射方程正则化,最终通过求解,实现了撞击坑在透视投影下的三维恢复。采用模拟影像和真实月面影像对算法的正确性和可行性进行了测试。试验表明,所提出
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本文以循环经济的"3R"原则为划分依据,结合城市土地利用系统自身发展实际,完成循环经济视角下城市土地利用系统构成要素的设立,在计算出各构成要素映射量的基础上,综合运用灰色理论和协同学方法,以珠海市作为分析对象,对各要素的协同发展进行灰色关联分析,构建非线性微分方程灰色系统模型,确定该系统的序参量,提出优化系统运行的相应政策建议。研究结果表明,灰色理论与协同学方法的有机结合对于深入分析循环经济视角下
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2013年11月,美国天宝公司在北京召开了中国区用户大会,来自中国及周边国家的2000多名参会者共襄盛举。本次大会的主题是"创新科技,引领未来",意在强调天宝公司如何通过自身先进技术,改变世界的工作方式,从而提高生产力并取得更大的成功。在为期2天的活动中,与会者聆听了5位来自不同行业领导者的主题演讲及多个分组会议。此外,会场还设有一个展区,用于天宝公司先进解决方案展示和各行业专家代表现场交流。据悉
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