合成孔径视觉测距是多目视觉测量与单目视觉测量相结合的产物。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。
合成孔径聚焦测距方法是一种通用的图像视觉方法，对光照、色彩、纹理等变化稳定性好，能实时处理，适用于复杂的交通管理工程，为车辆自动驾驶找到了一种新导航方法。
利用小孔成像模型摄像机共面阵列获取图像序列，根据图像序列获取各距离段所对应的桶型失真和像差校正叠加图像，计算基准图像中每个像素的邻域与每一幅校正叠加图像中相应区域的相似测度，并选取相似测度随像差校正叠加图像变化的范围大于一预设阈值的像素作为可测距像素，相似度最大的校正叠加图像所对应的距离段即为该可测距像素对应目标点所处的距离段。
实测数据表明该测距方法具有鲁棒性好，算法简单的优点。
2024/1/4 20:50:09
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对LLE降维算法中的邻域以及维度进行估计，得到最优的参数，并附带参考文献可以学习，其中包含两份matlab代码可以使用
2023/12/3 22:07:45
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关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例包含邻域粗糙集计算的matlab算例，说明文档（个人编写的）说明文档包括了粗糙集和邻域粗糙集的基础知识讲解，实际算例，程序的应用介绍，程序使用算例。
如果你没有积分下载，可以加我qq379786867，我发给你。
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2023/11/13 19:44:10
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亚像元制图是在空间相关性原理的基础上利用低分辨率的软分类结果获得比输入遥感影像更高空间分辨率的土地覆被图。
如何精确地描述地物的空间相关性特征是获得高精度亚像元制图结果的关键。
目前的亚像元制图方法主要有两种描述空间相关性特征的方式。
第一种是从邻域亚像元中提取的亚像元级空间相关性特征；
第二种是从邻域像元中提取的像元级空间相关性特征。
本资源利用HNN获取亚像元结果的最小能量函数，实现遥感图像亚像元定位
如何精确地描述地物的空间相关性特征是获得高精度亚像元制图结果的关键。
目前的亚像元制图方法主要有两种描述空间相关性特征的方式。
第一种是从邻域亚像元中提取的亚像元级空间相关性特征；
第二种是从邻域像元中提取的像元级空间相关性特征。
本资源利用HNN获取亚像元结果的最小能量函数，实现遥感图像亚像元定位
2023/10/11 10:21:56
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矢量栅格转换是地理信息系统（GIS）领域的经典研究主题之一。
GIS中常用的算法致力于维护矢量多边形的形状特征，但忽略了多边形面积的得失，这是另一个重要属性。
本文提出了一种基于面积补偿优化原理的等面积转换模型。
根据多边形与边界网格之间的拓扑关系，采用邻域补偿原理来分配边界网格的属性，并开发了一种全局优化算法以最小化整个数据集中的区域失真。
设计了两个实验，结果表明该算法不仅保证了面积误差尽可能小，而且具有适应多边形形状和空间结构的优点。
GIS中常用的算法致力于维护矢量多边形的形状特征，但忽略了多边形面积的得失，这是另一个重要属性。
本文提出了一种基于面积补偿优化原理的等面积转换模型。
根据多边形与边界网格之间的拓扑关系，采用邻域补偿原理来分配边界网格的属性，并开发了一种全局优化算法以最小化整个数据集中的区域失真。
设计了两个实验，结果表明该算法不仅保证了面积误差尽可能小，而且具有适应多边形形状和空间结构的优点。
2023/7/27 22:35:58
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该代码实现了点云读取，点云重心计算，八叉树，邻域搜索等基本功能，通过opengl实现点云可视化，对于初学者来说是一个较为基础的参考
2023/7/7 0:31:45
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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