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遙感圖像信息融合與解析度增強技術

為了解決系統電子 評價的問題，作者王曉飛 這樣論述：

本書是在參閱了大量國內外相關論著、優秀論文，結合了作者多年來從事遙感影像處理的教學經驗及科研成果，並對科技部重點研發計畫及國家自然科學基金專案研究成果進行系統總結的基礎上撰寫而成的。基於光學成像原理，分析了不同光學遙感圖像之間的空間解析度和光譜解析度間的內在關係，論述了遙感影像間的高精度幾何配准、資料融合、解析度增強及評價標準、高光譜圖像解混及子圖元製圖、解析度增強在小目標檢測中的應用等。其中，基於相關向量機（RVM）空間與光譜結合的雜訊估計方法、基於高斯擬合的配准控制點提取演算法、基於相關向量機的增強高光譜圖像解析度的資料融合演算法、基於SVDD的高光譜圖像目標檢測演算法等技術屬於原創性的創

新，並已經投入實際應用。 本書適合各大專院校從事遙感影像處理及應用方向的教師和研究生，本科階段在地圖學與地理資訊系統、電子工程等專業學習的高年級學生，遙感、測繪、數字影像處理領域的研究所以及相關機構的科研人員和工程技術人員等學習參考。 王曉飛， 碩士和博士階段一直從事遙感影像處理方面的課題研究，在博士後工作期間，與北京二十一世紀科技發展有限公司合作，從事的也是遙感影像處理方面的研究。在黑龍江大學工作期間，一直從事影像處理和遙感影像處理方面的教學與科研工作。2013年6月出版專著《數位影像處理》（科學出版社）。 第1章緒論 1 1．1國際遙感的發展歷程和趨

勢 3 1．2國內遙感的發展歷程和現狀 7 參考文獻 20 第2章光學遙感基礎 22 2．1光學遙感系統成像原理 22 2．2基本概念 37 2．2．1空間解析度 37 2．2．2光譜解析度 39 2．2．3輻射解析度 41 2．2．4時間解析度 41 2．2．5遙感系統的資訊容量 42 2．2．6光學遙感空間與光譜解析度間的關係 42 參考文獻 44 第3章高光譜圖像特性及雜訊評價和降維演算法 45 3．1高光譜圖像特性分析 46 3．1．1典型地物的光譜特性 46 3．1．2波段間相關性 48 3．2空間與光譜結合的雜訊估計方法 49 3．2．1雜訊產生的機理 49 3．2．2幾種遙感

圖像中常用的雜訊概率密度函數 52 3．2．3雜訊評估國內外研究現狀 55 3．2．4空間/光譜維去相關法雜訊評估 58 3．2．5實驗分析 62 3．3高光譜圖像特徵提取/降維 64 3．3．1主成分分析 64 3．3．2最小雜訊變換 66 3．3．3線性判別分析 67 3．3．4降維處理對高光譜圖像應用的影響分析 68 參考文獻 69 第4章遙感圖像配准校正 71 4．1遙感圖像配准原理 71 4．1．1圖像預處理及配准控制點選取 73 4．1．2圖像間變換模型的建立 74 4．1．3待配准圖像的幾何變換和重採樣 76 4．1．4配准精度的評定 79 4．2基於灰度資訊的感測器遙感圖像的

配准 80 4．2．1基於相關的配准方法 80 4．2．2基於互資訊的配准方法 88 4．2．3基於高斯模型的遙感圖像配准 93 參考文獻 98 第5章基於融合空間資訊的解析度增強技術 100 5．1基於圖像融合的解析度增強技術 100 5．1．1圖像融合技術 100 5．1．2解析度增強技術 102 5．1．3基於IHS變換融合演算法及其改進演算法的解析度增強技術 106 5．2增強空間資訊的高光譜圖像資料融合 115 5．2．1基於回歸的融合演算法 116 5．2．2基於相關向量回歸的融合演算法 118 5．2．3模擬實驗及性能分析 119 參考文獻 121 第6章基於時空融合的解析度

增強演算法 124 6．1基於時空自我調整反射率融合模型的解析度增強演算法 124 6．1．1基於STARFM改進時空資料融合方法 125 6．1．2時空融合演算法原理 126 6．1．3基於STARFM改進的時空資料融合方法 129 6．1．4實驗結果與分析 132 6．2基於神經網路的時空融合解析度增強 136 6．2．1神經網路的概述 138 6．2．2基於卷積神經網路反射率時空融合影像解析度增強 141 6．2．3基於卷積神經網路圖像超解析度的演算法改進 145 6．2．4實驗結果與分析 148 參考文獻 150 第7章基於混合像元分解的高光譜圖像解析度增強 154 7．1光譜解混發

展現狀 154 7．2基於無監督聚類的高光譜圖像端元提取 159 7．2．1 N-FINDR演算法及其不足 160 7．2．2基於無監督聚類的端元提取演算法 162 7．2．3實驗結果與分析 165 7．3基於支援向量資料描述的混合圖元分解 170 7．3．1未知端元對解混的影響分析 170 7．3．2混合圖元分解演算法 171 7．3．3實驗結果與討論 172 7．4混合像元分解後的解析度增強 177 7．4．1基於空間相關性的子圖元製圖方法 177 7．4．2基於感興趣目標的子圖元製圖方法 179 參考文獻 180 第8章解析度增強演算法在小目標檢測中的應用 184 8．1典型高光譜圖像

目標檢測演算法及效果評價方法 184 8．1．1光譜角度填圖法 186 8．1．2約束能量最小化演算法 187 8．1．3檢測演算法評價及ROC曲線 188 8．1．4分析與討論 189 8．2基於支援向量機資料描述的高光譜圖像目標檢測 190 8．2．1支援向量資料描述原理及性能分析 191 8．2．2基於SVDD的目標檢測演算法原理及實現 196 8．2．3實驗結果與分析 197 8．3解析度增強在小目標檢測中的應用及性能評價 201 8．3．1基於融合的解析度增強在小目標檢測的應用 201 8．3．2基於解混的解析度增強在目標檢測中的應用 203 參考文獻 208

系統電子 評價進入發燒排行的影片

智能合約法律關係之研究 —以契約法為中心

為了解決系統電子 評價的問題，作者林佩瑩 這樣論述：

本論文以「智能合約法律關係之研究—以契約法為中心」為題，主要係在探討智能合約的法律地位，以及從契約法觀點出發，觀察智能合約與既有法制的互動關係。 智能合約一詞濫觴於1990年代，然區塊鏈技術的輔助才是其真正興起的關鍵。挾帶著區塊鏈去中心化、假名化及不可篡改性等優勢，智能合約提供新興的締約型態，並自動化契約履行，提升交易效率，節省交易成本。本文爬梳國內外文獻，嘗試從科技面論述為始，介紹區塊鏈及智能合約的梗要。接著進入智能合約法律問題的剖析，隨著智能合約的應用領域漸廣，其法律上評價是未來產生爭議時最重要的關鍵，本文首要界定智能合約的本質，奠定本文對智能合約作為受法律規管之新型態契約立場。確立其

契約地位後，再就智能合約獨有的特性，與傳統口頭契約、書面契約及電子商務契約比較，分析其適用傳統契約法時是否將生扞格，依契約發展的時序區分為締約階段及履約階段，為智能合約可能產生的問題提出解決的建議。同時藉由智能合約出現的疑義，反思契約法等面對科技浪潮下數位化的挑戰，值得檢討的地方。

圖像工程問題解析

為了解決系統電子 評價的問題，作者章毓晉 這樣論述：

本書系統地收集了256個圖像工程(圖像處理、圖像分析、圖像理解及其技術應用)學習中的各類問題，並進行了分析和解答。這些問題涉及圖像採集、像素聯繫、形態變換、圖像變換、圖像增強、圖像恢復、圖像編碼、拓展技術、圖像分割、目標表達描述、特性分析、三維表達、立體視覺、景物重構、知識和匹配、數學形態學、高層研究應用、視感覺和視知覺。它提供了一些幫助進行相關課程教學和學習的參考和補充材料。 本書可作為信息科學、電腦科學、電腦應用、信號與信息處理、通信與信息系統、電子與通信工程、模式識別與智能系統等學科大學本科或研究生的專業基礎課(包括圖像處理、圖像分析、圖像理解等課程)的教參和教輔，供課程的教師授課和學

生深入學習之用，也可供涉及電腦視覺技術應用行業(如工業自動化、人機交互、辦公自動化、視覺導航和機器人、安全監控、生物醫學、遙感測繪、智能交通和軍事公安等)的科技工作者自學及科研參考。 第1單元基礎知識   第1章圖像採集   第2章像素聯繫   第3章形態變換   第4章圖像變換   第2單元圖像處理   第5章圖像增強   第6章圖像恢復   第7章圖像編碼   第8章拓展技術   第3單元圖像分析   第9章圖像分割   第10章目標表達描述   第11章特性分析

  第4單元圖像理解   第12章三維表達   第13章立體視覺   第14章景物重構   第15章知識和匹配   第5單元相關參考   第16章數學形態學   第17章高層研究應用   第18章視感覺和視知覺   單元標題問題數量章標題問題數量   1基礎知識56   1圖像採集12   2像素聯繫10   3形態變換11   4圖像變換23   2圖像處理70   5圖像增強26   6圖像恢復14   7圖像編碼15   8拓展技術

15   3圖像分析46   9圖像分割15   10目標表達描述14   11特性分析17   4圖像理解43   12三維表達10   13立體視覺11   14景物重構11   15知識和匹配11   5相關參考41   16數學形態學19   17高層研究應用11   18視感覺和視知覺11   目錄   第1單元基 礎 知 識   第1章圖像採集   1.1變焦操作與採樣操作   1.2圖像與場景的幾何信息   1.3成像單元數

  1.4景深的計算   1.5光源照射亮度的計算   1.6攝像機運動與像素亮度變化   1.7結構光成像的計算   1.8不同立體成像的方式   1.9圖像與理解場景的信息   1.10數字弧的判斷   1.11方盒量化和網格相交量化   1.12網格相交量化的結果   第2章像素聯繫   2.1子集鄰接和連接的判斷   2.24.通路和8.通路的轉換   2.3用鄰接矩陣表示像素之間的鄰接關係   2.4六邊形採樣坐標系   2.5離散圓盤   2.6像素間的距離和

通路   2.7馬步距離滿足測度性質   2.8斜面距離與歐氏距離   2.9通路長度的計算   2.10不同鄰接情況下的通路長度   第3章形態變換   3.1齊次坐標直線交點   3.2齊次坐標的幾何解釋   3.3單位正方形的剪切變換   3.4不同坐標變換實現相同功能   3.5仿射變換的作用/功能   3.6仿射變換下的線段長度比   3.7仿射變換矩陣的參數   3.8投影變換及其特例的特點對比   3.9圖像平面與世界坐標系的映射   3.103.D投影幾何和變

換不變量   3.11透視投影中的歧義   第4章圖像變換   4.1奇偶函數   4.2傅里葉變換對的平移性質   4.3函數的傅里葉變換公式   4.4沃爾什變換計算   4.5哈達瑪變換矩陣   4.6斯拉特變換矩陣   4.7多種變換的計算   4.8哈爾變換的基函數   4.9哈爾變換矩陣   4.10哈爾函數計算   4.11矩陣的哈爾變換計算   4.12哈爾變換和哈達瑪變換的計算   4.13哈爾小波函數及其傅里葉變換   4.14時域窗和頻域窗

  4.15蓋伯變換濾波圖像   4.16縮放函數和小波函數   4.17小波變換和反變換   4.18小波變換係數的計算   4.19拉東變換的計算   4.20霍特林反變換   4.21霍特林變換的證明   4.22霍特林變換的計算   4.23用霍特林變換重建的均方誤差   第2單元圖 像 處 理   第5章圖像增強   5.1圖像增強方法辨析   5.2位面提取函數   5.3灰度映射曲線的分析   5.4調整灰度映射曲線的效果   5.5直方圖均衡化的變型

  5.6用1.D模板實現2.D模板的捲積   5.7小尺寸模板與大尺寸模板   5.8用不同平均來消除噪聲   5.9增強圖像中特定統計特性的區域   5.10借助像素梯度進行增強   5.11利用單方向灰度差的增強   5.12用平滑操作實現銳化操作   5.13兩個平滑操作的差與銳化操作   5.14用不同模板計算中值   5.15中值濾波中更新中值   5.16中值濾波的模板與消除噪聲效果   5.17不同濾波方法的特點和對比   5.18用低通濾波實現高通濾波   5.19用兩

個低通濾波器構建一個高通濾波器   5.20巴特沃斯帶通濾波器   5.21巴特沃斯低通濾波消除虛假輪廓   5.22鄰域平均對應的濾波器   5.23鄰域差分對應的濾波器   5.24濾波器分解   5.25空域模板的設計   5.26對椒鹽噪聲的線性濾波   第6章圖像恢復   6.1幾何失真的雙線性校正   6.2恢復轉移函數的形式   6.3分段換方向運動的轉移函數   6.4勻加速運動所造成的模糊   6.5有約束平方恢復濾波器的轉移函數   6.6正弦模式乾擾的消除

  6.7正弦模式乾擾與勻速直線運動模糊的對比   6.8圖像修復和圖像補全的對比   6.9大寫英文字母的投影   6.10特殊圖像的投影重建   6.11傅里葉變換投影定理的證明   6.12扇束投影實驗結果   6.13代數重建技術的迭代計算   6.14似然.期望重建算法的迭代計算   第7章圖像編碼   7.1符號與符號串的概率   7.2一階和二階編碼   7.3編碼圖信噪比的計算   7.4二值碼和灰度碼   7.5二值分解和灰度碼分解   7.61.D遊程和WBS

編碼方法   7.7對英文字母的哈夫曼編碼   7.8哈夫曼編碼和平移哈夫曼編碼   7.9哈夫曼編碼和截斷哈夫曼編碼   7.10算術編碼過程   7.11算術編碼可編序列長度   7.12LZW編碼   7.13分區模板編碼   7.14閾值編碼   7.15霍特林變換與編碼   第8章拓展技術   8.1平均差和歸一化互相關   8.2水印失真測度   8.3亞採樣和剪切的比較   8.4彩色光的亮度   8.5RGB彩色立方體上給定亮度值的點   8.6RGB

彩色立方體上給定飽和度值的點   8.7RGB彩色立方體與HSI顏色實體   8.8相加光的HSI坐標   8.9彩色光的配色與混合   8.10飽和度增強與色調增強的結果   8.11分段運動軌跡   8.12累積差圖像的計算   8.13圖像金字塔表達   8.14高斯和拉普拉斯金字塔的構建   8.15檢測和消除邊緣時的小波特性   第3單元圖 像 分 析   第9章圖像分割   9.1體素的積分密度   9.2不同微分算子的效果比較   9.3拉普拉斯值的計算   9

.4核同值區和索貝爾算子   9.5灰度梯度散射圖   9.6基於過渡區的閾值分割   9.7克服分水嶺算法過分割的方法   9.8使用遺傳算法分割   9.9哈夫變換仿真   9.10從2D哈夫變換推廣到3D哈夫變換   9.11矩保持法和一階微分期望值法   9.12分割中的先驗信息   9.13分割目標的形狀測度   9.14誤差概率與最終測量精度   9.15分割評價實驗   第10章目標表達描述   10.1基於聚合和基於分裂的均方誤差線段逼近法   10.2正五角形的外接

盒和包圍長方形   10.3方和圓的標記及形狀描述符   10.4長方形和橢圓的形狀描述符   10.5傅里葉描述符   10.6階為10的所有形狀及它們的形狀數   10.7歐拉數計算   10.8不變矩的形狀區分能力   10.9描述符的形狀區分能力   10.10隨機點分佈的泊松概率和高斯概率   10.11組合有向線段   10.123.D圖像中的連通悖論   10.13直線長度的計算   10.14離散距離d5,7的相對誤差   第11章特性分析 11.1灰度共生矩陣與紋理參數

  11.2形狀因子與邊界的連通性   11.3曲線曲率的計算   11.4形狀的判斷   115形狀定義和表達   11.6分形維數的計算   11.7移動目標的成像   11.8轉動目標的成像   11.9中值維護背景的背景建模方法   11.10高斯混合模型   11.11輻射狀模糊程度   11.12視頻中目標的運動   11.13光流方程   11.14基本運動和光流場   11.15運動場和光流的不一致   11.16卡爾曼濾波和粒子濾波   11.17

不同跟踪方法的優缺點   第4單元圖 像 理 解   第12章三維表達   12.1接續曲線的高斯圖   12.2曲面上的主方向   12.3鞍脊和鞍谷表面的方嚮導數   12.4鞍脊表面的曲率   12.5橢圓球的高斯球和擴展高斯圖   12.6曲率與撓率的幾何意義   12.7曲率和撓率的計算   12.8行進立方體算法重構等值面

警察機關綜合考核系統建置效益評估

為了解決系統電子 評價的問題，作者李俊明 這樣論述：

　　每一個人終其一身均不斷被評價，在公務機關，也有一種不斷被評價且形諸於文字的工作，就是主官（管）對你的考核。你的工作績效、一舉一動、甚而是流言蜚語，均取決於主管是否決定將所見所聞紀載於紙本上，提供其他未來考核你的主官（管）當作參考，這就是考核工作，在公、私部門均是人力資源管理的重點。　　本研究旨在瞭解警政署建置「綜合考核系統」後之成效評估，並想了解系統實施現況與所面臨困境有那些，再探討「電子化品質」、「系統使用」、「組織承諾」與「系統效益」之間的關聯性。透過問卷調查的方式，對全國辦理考核工作的380名現職督察人員進行普查，填答者計206份。問卷中複選題輔以開放性填答方式，以充分取得使用者的

回饋意見。研究發現，「電子化品質」、「系統使用」及「組織承諾」等構面與「系統效益」均存在相關性。　　藉由問卷調查方式，使用SPSS20.0進行統計分析研究發現：一、考核系統的保密性感受度佳。二、推動考核工作電子化是很好的政策。三、考核工作電子化以節省紙張、防止資料竄改及減少人力浪費為最明顯的效益。四、督察人員對其工作有很高之忠誠度、榮譽感及歸屬感。五、男性在「系統品質」認知上較女性佳。六、年齡較長者對資訊系統較易滿意。七、局級承辦人對電子化品質之感受度較高且對工作較投入。八、專科學歷者對使用意圖、價值承諾、工作投入及淨效益認知程度較高。九、電子化工程在前後均參與者在「易用認知」及「價值承諾」上

有顯著之差異。十、直轄市警察機關使用者對服務品質的要求較高。　　根據研究結果，提出具體建議如下：一、系統開發之初可找女性使用者參與。二、系統開發之初可找較年輕使用者參與。三、連線反應速度納入招標規格中。四、持續強化系統穩定及順暢度。五、系統教育訓練教材納入系統建置前後比較資訊。六、持續強化問題反映之機制。七、業務簡化並鼓勵發揮所學以求共同成長。八、定期演練系統當機備援方案。九、強化系統操作及流程改善。十、未來系統升級方向建議。