【摘 要】
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为了解决传统大规模地形渲染算法中高程与影像数据单一匹配、投影方式固定且对数据完整性容忍不高的问题,提出一种支持任意数据分块、投影方式多样以及容忍非完整数据的高程影像动态匹配方案。该方法通过一系列的坐标变换以及对数据块作相应处理,实现多种影像与高程数据的准确匹配,提出一种新型数据加载机制(子承父高法),解决了在相邻块暂无精细高程数据,而周围场景使用较为粗糙的高程数据时出现的陡峭问题;提出高程数据加载
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60303023）
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为了解决传统大规模地形渲染算法中高程与影像数据单一匹配、投影方式固定且对数据完整性容忍不高的问题,提出一种支持任意数据分块、投影方式多样以及容忍非完整数据的高程影像动态匹配方案。该方法通过一系列的坐标变换以及对数据块作相应处理,实现多种影像与高程数据的准确匹配,提出一种新型数据加载机制(子承父高法),解决了在相邻块暂无精细高程数据,而周围场景使用较为粗糙的高程数据时出现的陡峭问题;提出高程数据加载与地形块更新模块异步执行的新方法,提高了系统性能。最后通过自主开发的数字地球系统验证了该方案的可行性与有效性。
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针对复杂背景和可变光照下的彩色图像人脸检测问题,提出一种基于多肤色空间下的肤色分割及Ada-Boost算法的人脸检测方法。首先利用均值滤波、拉普拉斯算子等方法对图像进行增强处理;然后结合YCbCr、YCgCr、YCgCb三种颜色空间下的多肤色空间对图像进行肤色分割,定位出候选的人脸区域;最后对AdaBoost算法的检测过程进行研究验证,检测出人脸并指示。数据显示,该方法在时间、检测率、漏检率等方面
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