全色
- 結(jié)合IHS與自適應(yīng)濾波的SFIM影像融合方法
補(bǔ)的觀測(cè)方式，即全色影像和多光譜影像共存［3-6］。相同場(chǎng)景下的多光譜影像比全色單波段影像的空間分辨率低。為了同時(shí)獲得這2 種影像特征，研究者在光譜信息和空間分辨率之間進(jìn)行權(quán)衡，提出了各種全色-多光譜影像融合方法。根據(jù)融合方法作用域的不同，可以分為空間域和頻率域［7-8］這2 類(lèi)，空間域方法又可細(xì)分為系數(shù)增強(qiáng)與成分變換［8-10］。SFIM（Smoothing Filter-based Intensity Modulation）屬于系數(shù)增強(qiáng)方法，利用全色影
計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化 2023年9期2023-11-07
- 海撈瓷文物修復(fù)中的接筆上色方法
富傳統(tǒng)海撈瓷修復(fù)全色接筆技術(shù)，提升傳統(tǒng)陶瓷修復(fù)材料的應(yīng)用現(xiàn)狀，本文在實(shí)踐工作中運(yùn)用底色技術(shù)與水溶性陶瓷修復(fù)釉使用方法相結(jié)合，總結(jié)出以環(huán)保理念為基礎(chǔ)，探索出環(huán)保實(shí)用的全色、接筆的修復(fù)方法，對(duì)傳統(tǒng)修復(fù)的技術(shù)繼承與創(chuàng)新進(jìn)行了探討。為今后的修復(fù)工作和應(yīng)用提供有益的啟發(fā)和借鑒，也具有一定的參考價(jià)值。自新石器時(shí)代開(kāi)始，人類(lèi)經(jīng)歷了數(shù)千年，中國(guó)陶瓷在一個(gè)多元而錯(cuò)綜復(fù)雜的文化體系中，最終形成世界獨(dú)有的陶瓷文化。陶瓷文化經(jīng)過(guò)不斷吸取外來(lái)文化的過(guò)程中，得到了發(fā)展。隨著歷史的進(jìn)展
上海工藝美術(shù) 2023年1期2023-06-28
- 遙感圖像全色銳化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究進(jìn)展
有效方案就是利用全色銳化技術(shù)將特征互補(bǔ)的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行融合，進(jìn)而得到高分辨率的遙感圖像(肖亮等，2020)。全色銳化(即遙感圖像全色銳化(pansharpening))旨在應(yīng)用信號(hào)處理、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法將遙感衛(wèi)星搭載的不同傳感器所記錄的同一目標(biāo)區(qū)域的單波段高空間分辨率全色圖像(panchromatic，PAN)與低空間分辨率的多光譜圖像(low-spatial resolution multispectral，LRMS)進(jìn)行信息融合、優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，從而得到優(yōu)質(zhì)的高
中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào) 2023年1期2023-02-18
- 通道融合的漸進(jìn)增強(qiáng)遙感圖像全色銳化算法
圖像和高分辨率的全色圖像。低分辨率的多光譜圖像擁有豐富的光譜信息，但缺乏空間細(xì)節(jié)信息；而其對(duì)應(yīng)的高分辨率全色圖像有豐富的細(xì)節(jié)信息但幾乎沒(méi)有光譜信息。顯然，這兩種圖像都無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)際應(yīng)用的需求，所以將兩種圖像融合為高分辨率的多光譜圖像是很有必要的，這種圖像融合技術(shù)稱(chēng)為全色與多光譜圖像融合或全色銳化(唐霖峰 等，2023)。傳統(tǒng)的全色與多光譜圖像融合方法可大致分為成分替換法、多分辨率分析法和基于模型的方法。常見(jiàn)的成分替換算法有主成分分析(principal co
中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào) 2023年1期2023-02-18
- 基于港口船舶識(shí)別的高分二號(hào)衛(wèi)星遙感影像融合方法比較
GS)和ESRI全色銳化變換等。這些融合方法均屬于像元級(jí)融合，即對(duì)影像進(jìn)行像素層級(jí)的處理[2]，其中，IHS變換是將多光譜影像表示成強(qiáng)度、色度和飽和度三個(gè)分量[3- 4]；BT是將多光譜各波段影像進(jìn)行歸一化后，再和高分辨率全色影像進(jìn)行波段運(yùn)算[5- 6]；簡(jiǎn)單均值變換法是計(jì)算多光譜影像紅、綠、藍(lán)波段灰度值與全色影像灰度值的均值[7]；GS變換是對(duì)多光譜影像多維數(shù)據(jù)進(jìn)行正交化處理，消除冗余信息并構(gòu)建各波段之間的相關(guān)性[8]；ESRI全色銳化變換通過(guò)多光譜波段
海洋學(xué)研究 2022年4期2023-01-30
- 兩類(lèi)圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色
、樹(shù)的鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù).從此鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色得到了很多人的重視，但由于缺乏一個(gè)系統(tǒng)而有效的研究方法，至今大部分的成果都是針對(duì)一些特殊圖去探索其鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色，也取得了一些研究成果[1-21].本文主要研究了輪環(huán)圖kCn和圖k×Cn的鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色，得到了它們的鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù).定義1：[1]設(shè)圖G是階至少為2的連通圖，k是正整數(shù)，f是 V（G）∪E（G）到{1，2，3，…，k}的映射，對(duì)任意v∈V（G），記.如果：（?。?duì)任意uv，vw∈E（G），u≠
- 基于Pansharp模型色彩高保真優(yōu)化的高分遙感影像融合方法
遙感衛(wèi)星同時(shí)搭載全色載荷和多光譜載荷，其中全色載荷具有高空間分辨率的特點(diǎn)，多光譜載荷具有高光譜成像獲取的能力，在后期數(shù)據(jù)處理中將全色載荷獲得的高空間分辨率全色影像和多光譜載荷獲得的高光譜分辨率多光譜影像進(jìn)行融合，可以兼顧高空間分辨率與高光譜保真度的特點(diǎn)，從而提高遙感數(shù)據(jù)應(yīng)用效能。傳統(tǒng)遙感影像融合算法中基于空間域的方法較多，基于空間域的遙感影像融合方法是直接在像素級(jí)別上進(jìn)行運(yùn)算，常用的算法有Pansharp算法[1]、IHS算法[2-3]、Brovey算法[
無(wú)線電工程 2021年12期2021-12-12
- 基于分類(lèi)分塊的全色多光譜圖像比值變換融合方法
志基于分類(lèi)分塊的全色多光譜圖像比值變換融合方法魏晴1劉晉銘*2徐其志1（1 北京化工大學(xué)，北京 100029）（2 軍事科學(xué)院國(guó)防工程研究院，北京 100036）低分辨率全色圖像合成是全色與多光譜圖像融合的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，決定了融合圖像的光譜色彩和空間細(xì)節(jié)品質(zhì)。由于光學(xué)衛(wèi)星成像傳感器的非線性光譜響應(yīng)以及不同地物的光譜響應(yīng)差異，導(dǎo)致直接利用多光譜圖像各波段合成的低分辨率全色圖像存在灰度失真，以致融合圖像產(chǎn)生光譜色彩失真和空間細(xì)節(jié)失真。文章首先利用一種迭代求解的聚類(lèi)
航天返回與遙感 2021年5期2021-11-11
- “資源一號(hào)”02D衛(wèi)星多波段圖像融合
融合方法同時(shí)保持全色圖像空間細(xì)節(jié)和多光譜圖像的光譜信息是一個(gè)挑戰(zhàn)，特別是對(duì)于全色和多光譜圖像光譜范圍部分重合或不重合的波段，或者是波段數(shù)較多的多光譜圖像，一些融合算法不能較好的支持。針對(duì)“資源一號(hào)”（ZY-1）02D衛(wèi)星的全色圖像和8波段多光譜圖像，對(duì)結(jié)合光譜響應(yīng)函數(shù)和全局方差匹配的遙感圖像融合方法做了適度擴(kuò)展，并將擴(kuò)展后的融合方法首次用于ZY-1 02D衛(wèi)星多個(gè)區(qū)域的圖像融合，并與商業(yè)軟件使用的效果較好的主流融合方法的結(jié)果進(jìn)行了定性和定量的比較與評(píng)價(jià)，結(jié)
航天返回與遙感 2021年5期2021-11-11
- 基于多特征的全色遙感影像區(qū)域化能量分割
3-5]。傳統(tǒng)的全色遙感影像分割方法以像素為處理單元、依據(jù)像素的光譜特征實(shí)現(xiàn)分割[6-8]。這些全色遙感影像分割方法主要分為聚類(lèi)分割[9]、統(tǒng)計(jì)分割[10]和閾值分割[11]等。隨著傳感器技術(shù)的不斷提高，全色遙感影像空間分辨率越來(lái)越高，與中、低分辨率全色遙感影像相比，高分辨率全色遙感影像細(xì)節(jié)變得更加清晰，但同時(shí)也使同質(zhì)區(qū)域內(nèi)差異性越來(lái)越大，異質(zhì)區(qū)域間差異性越來(lái)越小[12]，故僅依據(jù)傳統(tǒng)的全色遙感影像分割方法已無(wú)法滿(mǎn)足高分辨率全色遙感影像分割精度要求。為了提
無(wú)線電工程 2021年8期2021-08-11
- 在軌衛(wèi)星介紹（一）
02C 星搭載有全色多光譜相機(jī)和全色高分辨率相機(jī)，主要任務(wù)是獲取全色和多光譜圖像數(shù)據(jù)，可廣泛應(yīng)用于自然資源調(diào)查與監(jiān)測(cè)、防災(zāi)減災(zāi)、農(nóng)林水利、生態(tài)環(huán)境、國(guó)家重大工程等領(lǐng)域。ZY1-02C 星具有兩個(gè)顯著特點(diǎn)：一是配置的10 米分辨率P/MS 多光譜相機(jī)是當(dāng)時(shí)我國(guó)民用遙感衛(wèi)星中最高分辨率的多光譜相機(jī)；二是配置的兩臺(tái)2.36 米分辨率HR 相機(jī)使數(shù)據(jù)的幅寬達(dá)到54km，從而使數(shù)據(jù)覆蓋能力大幅增加，使重訪周期大大縮短。表1 資源一號(hào)02C 衛(wèi)星主要技術(shù)指標(biāo)參數(shù)表
河北遙感 2021年2期2021-07-07
- 古書(shū)畫(huà)全色研究
復(fù)的整個(gè)過(guò)程中，全色、接筆是很關(guān)鍵的環(huán)節(jié)，起到畫(huà)龍點(diǎn)睛的作用，它決定著作品修復(fù)后的直觀效果，還原書(shū)畫(huà)作品的原始信息及完整面目，也是全色、接筆的最終目的。全色、接筆是書(shū)畫(huà)修復(fù)過(guò)程中的環(huán)節(jié)之一，并不是孤立的，全色、接筆質(zhì)量與修復(fù)方案的制定、清洗、揭心、補(bǔ)綴、固色等多項(xiàng)操作環(huán)節(jié)環(huán)環(huán)相扣、息息相關(guān)。本文通過(guò)介紹全色、接筆的工藝過(guò)程及與其他工序的密切關(guān)聯(lián)，借此希望能把這項(xiàng)傳統(tǒng)的書(shū)畫(huà)修復(fù)技藝傳承和發(fā)揚(yáng)光大。關(guān)鍵詞：書(shū)畫(huà)修復(fù);全色;接筆一、 全色、接筆的定義全色、接筆可
東方收藏 2021年5期2021-06-28
- 圖mC15的點(diǎn)可區(qū)別Ⅰ-全染色和Ⅵ-全染色
的點(diǎn)可區(qū)別的Ⅰ-全色數(shù)以及點(diǎn)可區(qū)別的Ⅵ-全色數(shù), 并提出了以下猜想.苗婷婷等[11-12]研究了兩條路的聯(lián)圖、 圈與路的聯(lián)圖、 圈與圈、 圈與輪、 圈與扇的聯(lián)圖的VDITC和VDVITC； 楊晗等[13]研究了m個(gè)階為4的圈的不交并的點(diǎn)可區(qū)別的Ⅰ-全染色和Ⅵ-全染色. 本文通過(guò)構(gòu)造m個(gè)長(zhǎng)為15的圈的不交并mC15的最優(yōu)VDITC, 確定mC15的點(diǎn)可區(qū)別Ⅰ-全色數(shù)以及當(dāng)m≥1時(shí)mC15的點(diǎn)可區(qū)別Ⅵ-全色數(shù). 結(jié)果表明: 對(duì)于圖mC15, VDITC猜想和V
吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版） 2021年3期2021-05-26
- “資源一號(hào)”04A衛(wèi)星寬幅全色多光譜相機(jī)
”04A衛(wèi)星寬幅全色多光譜相機(jī)2019年12月20日，“資源一號(hào)”04A衛(wèi)星在太原衛(wèi)星發(fā)射中心成功發(fā)射，星上裝載的主載荷是北京空間機(jī)電研究所研制的新一代載荷?寬幅全色多光譜相機(jī)，它是中巴資源合作衛(wèi)星中分辨率最高的相機(jī)，分辨率從“資源一號(hào)”04衛(wèi)星的5m提升至2m；拍攝幅寬也從“資源一號(hào)”04衛(wèi)星的60km提升到了90km。寬幅全色多光譜相機(jī)是中巴合作衛(wèi)星的第三代相機(jī)，相機(jī)亮點(diǎn)如下：譜段設(shè)置：增加藍(lán)光譜段相機(jī)配置了5個(gè)譜段，相比于“資源一號(hào)”04衛(wèi)星增加了藍(lán)
航天返回與遙感 2020年1期2020-11-26
- 淺析《寫(xiě)意山水》修復(fù)過(guò)程
缺的組成部分，而全色也是在古舊字畫(huà)修復(fù)中比較重要的一項(xiàng)。本文以古舊字畫(huà)的修復(fù)作為基本的理論基礎(chǔ)，論述在修復(fù)中全色對(duì)古舊字畫(huà)修復(fù)的重要性。關(guān)鍵詞：裝裱 修復(fù) 全色中國(guó)的書(shū)畫(huà)歷史悠久，獨(dú)具民族特色。近年來(lái)，中國(guó)書(shū)畫(huà)市場(chǎng)發(fā)展得越來(lái)越快，而人們?cè)趯?duì)于書(shū)畫(huà)的保存上卻有一些不當(dāng)?shù)姆椒?，使一些舊書(shū)畫(huà)造成了潮濕、油污、蟲(chóng)蛀、強(qiáng)光直曬等破壞，使舊畫(huà)破損，因此，就需要相關(guān)技術(shù)人員進(jìn)行修復(fù)。在修復(fù)中全色這一步驟是較為重要的，需要注意的事項(xiàng)有許多，一幅破損的舊畫(huà)經(jīng)過(guò)修復(fù)可以大致還
參花（上） 2020年9期2020-08-03
- 若干圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別的I-全染色和鄰點(diǎn)可區(qū)別的I-均勻全染色
的鄰點(diǎn)可區(qū)別I-全色數(shù). Zhang等[1]于2009年提出了圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別I-全染色概念, 拓展了圖染色理論的應(yīng)用領(lǐng)域. 之后, 一些學(xué)者對(duì)一些特殊圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別I-全染色和點(diǎn)可區(qū)別I-全染色進(jìn)行了研究[2 - 6]. 文獻(xiàn)[2]研究了Pm∨Sn,Sm∨Fn,Sm∨Sn和Sm∨Wn的鄰點(diǎn)可區(qū)別I-全染色，得到了它們的鄰點(diǎn)可區(qū)別I-全色數(shù); 文獻(xiàn)[3]給出了路、扇和星的Mycielski圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別I-全色數(shù),文獻(xiàn)[4]研究并給出了若干倍圖鄰點(diǎn)可區(qū)別I-
- ENVI高分辨率遙感影像數(shù)據(jù)預(yù)處理
有高分辨率1 m全色和4 m多光譜兩臺(tái)相機(jī)，而全色數(shù)據(jù)和多光譜數(shù)據(jù)影像具有不同的特點(diǎn)，在處理過(guò)程中要分別進(jìn)行正射校正，然后進(jìn)行影像配準(zhǔn)和圖像融合。其中，在多光譜影像正射矯正時(shí)還要進(jìn)行FLAASH大氣校正，具體流程如圖2所示。圖1 GF2-PMS1數(shù)據(jù)圖2 數(shù)據(jù)處理流程2.數(shù)據(jù)打開(kāi)通過(guò)前面介紹我們可以看到，GF2影像數(shù)據(jù)文件夾中有多個(gè)文件（圖1），這里面包括多光譜數(shù)據(jù)文件和全色數(shù)據(jù)文件，也包括一些輔助文件。在ENVI影像數(shù)據(jù)處理過(guò)程中，我們首先要在菜單欄中通
焦作大學(xué)學(xué)報(bào) 2020年1期2020-07-01
- T-型六角系統(tǒng)的鄰點(diǎn)可區(qū)別I-全色數(shù)
的最少顏色數(shù)稱(chēng)為全色數(shù).1941年，Brooks證明任意一個(gè)既不是奇圈也不是完全圖的連通圖，其點(diǎn)色數(shù)不超過(guò)Δ.1964年前后，Vizing和Gupta分別獨(dú)立證明了任意一個(gè)圖的邊色數(shù)不超過(guò)Δ+1.此外，Vizing還猜測(cè)：任意一個(gè)圖的全色數(shù)不超過(guò)Δ+2，即后來(lái)眾所周知的全染色猜想（TCC）.染色問(wèn)題已被證明是一個(gè)NP-難問(wèn)題，因此，為了進(jìn)一步探索TCC猜想，國(guó)內(nèi)外學(xué)者隨后又相繼提出了一系列可區(qū)別染色.2005年，張忠輔等[1]提出了圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色的概
天水師范學(xué)院學(xué)報(bào) 2020年5期2020-06-05
- 一種多源遙感影像非監(jiān)督分類(lèi)方法中的欠分割對(duì)象檢測(cè)與拆分算法
取高空間分辨率的全色影像和高光譜分辨率的多光譜影像，如Ikonos、QuickBird、WorldView-2、WorldView-3、Pleiades，以及國(guó)產(chǎn)天繪衛(wèi)星、資源三號(hào)、高分一號(hào)、高分二號(hào)等衛(wèi)星[1]。但是由于衛(wèi)星傳感器在設(shè)計(jì)時(shí)有固定的信噪比[2]，觀測(cè)目標(biāo)必須具備一定的信號(hào)級(jí)別才能被傳感器識(shí)別。提高觀測(cè)信號(hào)級(jí)別有兩種方式，一是增大收集信號(hào)的瞬時(shí)視場(chǎng)角，二是擴(kuò)大收集信號(hào)時(shí)的光譜范圍，前者會(huì)導(dǎo)致空間分辨率的降低，后者會(huì)導(dǎo)致光譜分辨率的降低。換言之
遙感信息 2019年6期2020-01-09
- 某些頂點(diǎn)對(duì)被非多重色集合所區(qū)別的未必正常染色的綜述
G的點(diǎn)可區(qū)別V-全色數(shù)(分別的, 點(diǎn)可區(qū)別E-,I-,VE-,VI-,IE-, 一般全色數(shù)), 記為(分別的,,gvt(G)). 比如圖2 7種點(diǎn)可區(qū)別的未必正常的全色數(shù)及點(diǎn)可區(qū)別正常全色數(shù)之間的關(guān)系Fig.2 The relation among 7 types of vertex-distinguishing of not necessarily proper total colorings and vertex-distinguishing prop
- 圖的全著色研究綜述
正整數(shù)k稱(chēng)為G的全色數(shù)，表示為T(mén)(G).很顯然，T(G)≥Δ(G)+1.關(guān)于圖的全色數(shù)，Vizing[4]和Behzad[5-6]分別獨(dú)立提出下述猜想.猜想1.1(全著色猜想TCC) 對(duì)任意簡(jiǎn)單圖G，有T(G)≤Δ(G)+2.實(shí)際上，Vizing[4]所提的猜想是針對(duì)多重圖的，故更具一般性，他所提形式為：對(duì)于任意圖G，T(G)≤Δ(G)+μ(G)+1，其中μ(G)表示G的重?cái)?shù)(若G是簡(jiǎn)單圖，其重?cái)?shù)為1).由于本文只關(guān)注簡(jiǎn)單圖，故對(duì)多重圖全著色的研究不做過(guò)多
- 基于非負(fù)最小二乘法的全色與高光譜圖像融合
非負(fù)最小二乘法的全色與高光譜圖像融合郝紅勛1何紅艷2,3張炳先2,3（1 中國(guó)民航大學(xué)飛行技術(shù)學(xué)院，天津 300300）（2 北京空間機(jī)電研究所，北京 100094）（3 先進(jìn)光學(xué)遙感技術(shù)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100094）現(xiàn)有光學(xué)遙感圖像融合方法主要針對(duì)全色與多光譜圖像，直接將其用于全色與高光譜圖像融合存在以下問(wèn)題：高光譜圖像波段數(shù)量遠(yuǎn)多于多光譜圖像，通過(guò)高光譜波段加權(quán)合成低分辨率全色圖像，容易出現(xiàn)灰度失真；高光譜圖像與全色圖像的空間分辨率相差很大，采
航天返回與遙感 2019年4期2019-10-12
- 淺談字畫(huà)修復(fù)的全色材料與條件
畫(huà)修復(fù)的實(shí)踐中對(duì)全色時(shí)所需要的材料和條件談?wù)勛约旱囊稽c(diǎn)拙見(jiàn)。關(guān)鍵詞：紙;筆;墨;顏料;膠礬水和光線古字畫(huà)在保護(hù)及收藏過(guò)程中隨著歲月的流逝，自然條件的變化及人為因素的破壞，都會(huì)對(duì)文物造成損壞。因而，如何做好古字畫(huà)的保護(hù)及修復(fù)工作，對(duì)于研究我國(guó)書(shū)畫(huà)的歷史、藝術(shù)、科技等信息的保護(hù)具有重要的意義。本文就針對(duì)作者在古字畫(huà)（紙本）修復(fù)的實(shí)踐中對(duì)全色所需要的材料和條件談?wù)勛约旱囊稽c(diǎn)拙見(jiàn)。所謂全色：是指在對(duì)書(shū)畫(huà)的殘缺部位講行補(bǔ)缺之后而施行的一項(xiàng)非常細(xì)致的工作。它要求全色者
藝術(shù)大觀 2019年18期2019-10-12
- 圖的2-強(qiáng)點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)的上界*
的1-強(qiáng)點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù),樹(shù)圖的2-強(qiáng)點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)與3-強(qiáng)點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)的一個(gè)上界.下面給出r-強(qiáng)點(diǎn)可區(qū)別全染色的概念：定義1[8]對(duì)于階數(shù)不小于3的簡(jiǎn)單連通圖G,設(shè)k為正整數(shù),令映射f：V(G)∪E(G)→{1,2,…,k}.若f滿(mǎn)足下面條件：(1)對(duì)?uv,uw∈E(G),且v≠w,有f(uv)≠f(uw)；(2)對(duì)?uv∈E(G)，有f(u)≠f(v),f(u)≠f(uv),f(v)≠f(uv)；(3)對(duì)?u,v∈V(G), 當(dāng)1≤d(u,v)≤r時(shí)
- 基于稀疏表示的多光譜與全色遙感圖像融合新方法
但空間分辨率低；全色圖像空間分辨率高，具有較多的細(xì)節(jié)特征，但光譜分辨率較低，多光譜圖像與全色圖像融合，能夠彌補(bǔ)兩種源圖像的不足，獲得高空間分辨率的多光譜圖像，為地物識(shí)別等圖像后續(xù)處理提供可靠的圖像數(shù)據(jù)。目前多光譜和全色圖像的融合方法大體分為兩類(lèi)：基于彩色空間分量替換和基于多分辨率分析?；诓噬臻g分量替換的方法包括IHS變換、PCA變換等[1]，該類(lèi)方法能夠有效提高圖像的空間分辨率，但光譜扭曲現(xiàn)象嚴(yán)重?；诙喾直媛史治龅娜诤戏椒òń鹱炙儞Q[2]，小波變
港工技術(shù) 2019年2期2019-05-29
- 若干Mycielski圖鄰點(diǎn)可區(qū)別Ⅰ-均勻全染色
點(diǎn)可區(qū)別Ⅰ-均勻全色數(shù)，提出鄰點(diǎn)可區(qū)別Ⅰ－均勻全色數(shù)最大不超過(guò)2的猜想；文獻(xiàn)［10］研究了幾類(lèi)圖的均勻鄰點(diǎn)可區(qū)別Ⅰ-全染色.本文根據(jù)圖M（Pn）、M（Cn）和 M（Sn）的構(gòu)造特征，利用函數(shù)構(gòu)造法，研究并確立它們鄰點(diǎn)可區(qū)別Ⅰ-均勻全色數(shù)，并驗(yàn)證其滿(mǎn)足猜想.1 相關(guān)定義和引理定義1［11］對(duì)于階數(shù)不小于2的連通圖G（V，E），設(shè)f是從V（G）∪E（G）到｛1，2，…，k｝的映射，k為自然數(shù)，如果f滿(mǎn)足（1）對(duì)uv∈E（G），u≠v，有f（u）≠f（v）；（2
大連理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2018年5期2018-09-22
- 玉器文物保護(hù)修復(fù)中的全色與雕刻技法
2 玉器修復(fù)中的全色與雕刻傳統(tǒng)玉器修復(fù)包括清洗、粘接、補(bǔ)缺、打磨、雕刻、全色、拋光等步驟。觀察白玉龍獸字帶蓋執(zhí)壺和玉雕鴛鴦臥蓮的修復(fù)過(guò)程，從補(bǔ)缺到配色，都結(jié)合了全色與雕刻技法。全色原指裝裱舊書(shū)畫(huà)技法，包括接筆、補(bǔ)色兩個(gè)部分，就是用筆墨把古畫(huà)上殘缺之處補(bǔ)好。接筆時(shí)，要符合古人的筆法，要不失“古”的本色。此處的全色主要指玉器文物殘缺處顏色的配補(bǔ)。雕刻是指用各種可塑材料創(chuàng)造出一定可視、可觸空間的藝術(shù)。雕刻包含雕坯、修坯、打磨、拋光等工序。下面著重講解全色與雕刻環(huán)
文物鑒定與鑒賞 2018年12期2018-08-14
- 圖的鄰點(diǎn)強(qiáng)可區(qū)別V-全色數(shù)的一個(gè)上界
鄰點(diǎn)強(qiáng)可區(qū)別V-全色數(shù)的一個(gè)上界*蔡學(xué)鵬，任佰通，馮苗苗（新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)數(shù)理學(xué)院，新疆，烏魯木齊830052）應(yīng)用概率論中的Lovasz一般局部引理得出了圖的鄰點(diǎn)強(qiáng)可區(qū)別V-全色數(shù)的上界，證明了對(duì)階數(shù)不小于3且不含孤立邊的簡(jiǎn)單圖的鄰點(diǎn)強(qiáng)可區(qū)別V-全色數(shù)不超過(guò)49△，△≥5。Lovasz一般局部引理；鄰點(diǎn)強(qiáng)可區(qū)別全染色；鄰點(diǎn)強(qiáng)可區(qū)別V-全染色0 引言隨著計(jì)算機(jī)的飛速發(fā)展，信息化和數(shù)字化技術(shù)的不斷進(jìn)步，許多實(shí)際問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型使離散型結(jié)構(gòu)上的數(shù)字化技術(shù)得到了更多人
- 一種國(guó)產(chǎn)高分衛(wèi)星遙感影像變分融合方法
高分衛(wèi)星遙感影像全色/多光譜波段的融合方法，以提高影像數(shù)據(jù)的整體質(zhì)量十分必要。全色/多光譜影像融合方法起源于20世紀(jì)80年代[1-2]。1986年SPOT-1衛(wèi)星同時(shí)提供全色和多光譜影像以來(lái)，融合方法得到了近30 a的快速發(fā)展。一般而言，融合方法可歸為3類(lèi)[3-4]： 成分替換類(lèi)融合方法、多分辨率分析融合方法和基于模型的融合方法。其中，成分替換類(lèi)方法是最簡(jiǎn)單的也是最流行的融合方法，該類(lèi)方法已被廣泛應(yīng)用到了ENVI和ERDAS等專(zhuān)業(yè)遙感軟件中。該類(lèi)方法首先基
自然資源遙感 2018年2期2018-06-21
- 自適應(yīng)高斯濾波與SFIM模型相結(jié)合的全色多光譜影像融合方法
30079相對(duì)于全色影像，多光譜各波段的波譜范圍較窄，傳感器所能接收到的輻射能量較少，為了維持一定的圖像信噪比，會(huì)損失一定的空間分辨率[1]。因此，一般的光學(xué)遙感衛(wèi)星提供較高分辨率的全色影像與較低分辨率的多光譜影像?？臻g信息與光譜信息是遙感解譯、地物判別等后續(xù)處理的重要依據(jù)。全色-多光譜融合用于獲得高分辨率的多光譜影像，一直是遙感領(lǐng)域較為關(guān)注的一個(gè)問(wèn)題。針對(duì)全色-多光譜融合問(wèn)題，根據(jù)作用域的不同可以分為空間域方法和頻率域方法兩類(lèi)。空間域方法可進(jìn)一步分為系數(shù)
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2018年1期2018-02-27
- 應(yīng)用全色足跡勘查光源檢驗(yàn)平滑紙張表面遺留灰塵足跡
02623)應(yīng)用全色足跡勘查光源檢驗(yàn)平滑紙張表面遺留灰塵足跡陳 池, 楊玉柱, 朱圣博(中國(guó)人民公安大學(xué), 北京 102623)目的 評(píng)估應(yīng)用全色足跡勘查光源顯現(xiàn)遺留在平滑顏色紙張表面灰塵足跡效果。方法 利用全色足跡勘查光源分別對(duì)不同顏色紙張表面遺留的灰塵足跡進(jìn)行拍攝并評(píng)估效果。結(jié)果 對(duì)于不同顏色的平滑紙張?jiān)?span id="j5i0abt0b" class="hl">全色足跡勘查光源下均能取得良好的拍攝效果。結(jié)論 全色足跡勘查光源可以有效顯現(xiàn)平滑顏色紙張表面遺留的灰塵足跡，該方法簡(jiǎn)便易行、顯現(xiàn)效果好。全色足跡勘查光
中國(guó)人民公安大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） 2016年3期2017-01-11
- 基于“高分一號(hào)”數(shù)據(jù)的地理國(guó)情普查DOM制作研究
進(jìn)行介紹。3．1全色影像糾正法利用所收集的控制點(diǎn)資料、DEM數(shù)據(jù),先對(duì)全色波段影像進(jìn)行正射糾正,再利用多光譜數(shù)據(jù)與全色波段的同名點(diǎn)匹配進(jìn)行配準(zhǔn),最后進(jìn)行融合、調(diào)色處理,生成該景數(shù)據(jù)的DOM數(shù)據(jù)。主要的技術(shù)流程如圖1所示。該方法是目前衛(wèi)星DOM制作的常用方法,該方法對(duì)于數(shù)據(jù)的獲取要求較為寬泛。在實(shí)際生產(chǎn)中對(duì)于成果精度的控制較為不易,需要在全色糾正、多光譜匹配方面進(jìn)行嚴(yán)格的殘差控制,這樣才能保證成果的平面與高程精度。對(duì)于某些全色波段與多光譜波段同步獲取的衛(wèi)星影
城市勘測(cè) 2016年1期2016-12-07
- 全色之可逆性與可辨識(shí)性探討
、文保中心主任）全色之可逆性與可辨識(shí)性探討□ 張?jiān)P（臺(tái)灣師范大學(xué)美術(shù)學(xué)系教授、文保中心主任）圖1 陳進(jìn)《含笑花》前言在不同文化背景下，文物保存修復(fù)的方針有其適當(dāng)?shù)奈⒄{(diào)機(jī)制，以彰顯文物特有的文化特質(zhì)。近年來(lái)，臺(tái)灣依據(jù)社會(huì)大眾對(duì)于特定的繪畫(huà)作品，尤其以近現(xiàn)代繪畫(huà)為主的人物畫(huà)（肖像）、動(dòng)物、宗教繪畫(huà)等出現(xiàn)的破損狀況，期望修復(fù)全色的“可辨視性”標(biāo)準(zhǔn)能在視覺(jué)上盡量接近原作，使缺損部位以不易察覺(jué)的提升作品完整度的全色方式來(lái)進(jìn)行。為此，臺(tái)灣師范大學(xué)文物保存研究發(fā)展中心
中國(guó)美術(shù)館 2016年5期2016-11-30
- 明代胡靖行書(shū)《舞鶴賦》緞本軸的修復(fù)
；清洗；整托法；全色0 引 言中國(guó)書(shū)畫(huà)繪于紙絹上可謂歷史悠久，到了明代，逐漸流行用“緞”作為書(shū)畫(huà)創(chuàng)作載體，這種正面平滑有光澤的素色絲織品俗稱(chēng)“板綾”，其緞紋組織中經(jīng)絲或緯絲以浮長(zhǎng)形式布滿(mǎn)表面，在光線的作用下，使織物表面富有光亮感，一般質(zhì)地較厚，有無(wú)花和略帶暗花兩種。創(chuàng)作于緞本上的書(shū)畫(huà)雖然也有一定數(shù)量作品傳世，但較之于紙絹類(lèi)書(shū)畫(huà)還是鳳毛麟角。因此，由于材料的特殊性與稀缺性，此類(lèi)材質(zhì)的書(shū)畫(huà)文物修復(fù)難度較大。廈門(mén)華僑博物院收藏的明代胡靖法師行書(shū)《舞鶴賦》軸即是胡
文物保護(hù)與考古科學(xué) 2016年2期2016-08-13
- 北京一號(hào)小衛(wèi)星全色影像正射糾正技術(shù)研究
）北京一號(hào)小衛(wèi)星全色影像正射糾正技術(shù)研究王鵬生1）賀少帥2）（石家莊鐵路職業(yè)技術(shù)學(xué)院1）河北石家莊 050041 二十一世紀(jì)空間技術(shù)應(yīng)用股份有限公司2）北京 100096）北京一號(hào)小衛(wèi)星 4米全色高分辨率影像在全國(guó)土地利用變更調(diào)查、北京市按季動(dòng)態(tài)變化監(jiān)測(cè)等遙感應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用，但其正射影像生產(chǎn)技術(shù)方法國(guó)內(nèi)外研究較少，為此，本文以覆蓋北京山區(qū)的3景不同側(cè)視角北京一號(hào)小衛(wèi)星全色輻射校正影像為數(shù)據(jù)源，參考不同數(shù)量的地面控制點(diǎn)和不同分辨率的數(shù)字高程模型，對(duì)比分
- 基于EMD的SAR與全色影像融合算法
EMD的SAR與全色影像融合算法陳云1,2劉廣1廖靜娟11(中國(guó)科學(xué)院遙感與數(shù)字地球研究所北京 100094)2(中國(guó)科學(xué)院大學(xué)北京 100049)摘要針對(duì)傳統(tǒng)融合方法不能有效處理非線性、非平穩(wěn)信號(hào)等問(wèn)題，提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)的合成孔徑雷達(dá)(SAR)與全色影像融合方法。該方法首先對(duì)全色影像和降噪后的SAR影像進(jìn)行EMD分解，然后采用基于區(qū)域特征的融合規(guī)則分別對(duì)高頻和低頻部分進(jìn)行融合，最后通過(guò)EMD逆變換得到融合圖像。該方法可以有效處理非線性、
計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件 2016年5期2016-06-08
- 關(guān)于一類(lèi)三倍圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全染色
的鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全色數(shù)。三倍圖；鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全染色；鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全色數(shù)1 引言圖的染色是圖論的重要研究之一在近年來(lái)許多的圖論理論研究者們提出了一系列的新的染色問(wèn)題，如：點(diǎn)可區(qū)別全染色，鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色，以及鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全染色，本文主要研究了三倍圖（路，圈，星，扇，輪）的鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全色數(shù)。定義1[1,2]對(duì)一個(gè)簡(jiǎn)單圖G（V,E），k為正整數(shù)，映射f滿(mǎn)足：則稱(chēng)為f為圖G的鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全染色，簡(jiǎn)記為k-AVDETC 。記為圖G的鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全色數(shù)，
唐山師范學(xué)院學(xué)報(bào) 2016年2期2016-02-07
- “高分二號(hào)”衛(wèi)星多光譜與全色影像配準(zhǔn)策略
2衛(wèi)星搭載了2臺(tái)全色多光譜傳感器，每臺(tái)傳感器可提供幅寬不低于23km、空間分辨率優(yōu)于1m的全色影像和優(yōu)于4m的多光譜影像，經(jīng)數(shù)據(jù)處理獲得的高分辨率多光譜影像可作為土地利用現(xiàn)狀調(diào)查、土地利用動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)等高精度土地基礎(chǔ)數(shù)據(jù)采集工作的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源之一。由于多光譜與全色影像高精度配準(zhǔn)是保證影像數(shù)據(jù)應(yīng)用效率和效果的前提[1]，因此，多光譜與全色影像配準(zhǔn)策略對(duì)大規(guī)模、業(yè)務(wù)化影像預(yù)處理效率影響顯著[2-5]。影像配準(zhǔn)方法主要有自動(dòng)配準(zhǔn)方法和糾正后配準(zhǔn)方法，自動(dòng)配準(zhǔn)方法采用區(qū)
航天返回與遙感 2015年4期2015-10-11
- On Chromatic Number and Adjacent Vertex-dis?tinguishing E-total Chromatic Number of Graphs
和鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全色數(shù)鄭藝容1，2，陳美潤(rùn)1，翟紹輝1（1.廈門(mén)理工學(xué)院應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)院，福建，廈門(mén) 361024；2.福州大學(xué)離散數(shù)學(xué)研究中心，福建，福州 350116）圖G的點(diǎn)色數(shù)χ（G）是指圖G存在正常k-頂點(diǎn)著色的k的最小值，圖G的鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全色數(shù)是指圖G存在鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全染色的k的最小值.盡管圖G的這兩種染色看似不同，但我們證明：當(dāng)χ（G）≥4時(shí)，點(diǎn)色數(shù)；鄰點(diǎn)可區(qū)別E-全色數(shù)2015-03-01國(guó)家青年自然科學(xué)基金項(xiàng)目（11301440）；福建
- Quickbird遙感影像的車(chē)輛自動(dòng)檢測(cè)與運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì)
uickbird全色與多光譜傳感器的焦平面結(jié)構(gòu)特征以及該結(jié)構(gòu)造成的“鬼影”現(xiàn)象;針對(duì)全色與多光譜遙感影像的分辨率高、光譜信息豐富的特點(diǎn)，利用植被指數(shù)歸一化、圖像分割、形態(tài)學(xué)灰度重建等圖像處理過(guò)程，實(shí)現(xiàn)了全色圖像中運(yùn)動(dòng)車(chē)輛的自動(dòng)檢測(cè)，在此基礎(chǔ)上檢測(cè)低分辨率的多光譜圖像中的目標(biāo)。利用全色與多光譜圖像的成像時(shí)間差估計(jì)運(yùn)動(dòng)參數(shù)。在Quickbird遙感影像的驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)中充分證明了算法的可行性與正確性。全色圖像;多光譜圖像;車(chē)輛檢測(cè);運(yùn)動(dòng)參數(shù)估計(jì);形態(tài)學(xué)重建Keywo
液晶與顯示 2015年4期2015-07-05
- 高分一號(hào)多光譜高分相機(jī)全色圖像正射精度驗(yàn)證與分析
號(hào)多光譜高分相機(jī)全色圖像正射精度驗(yàn)證與分析黃世存1，吳海平2，馮登超3（1.中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心，北京100094；2.中國(guó)土地勘測(cè)規(guī)劃院，北京100035；3.北華航天工業(yè)學(xué)院，河北廊坊065000）采用有理函數(shù)模型對(duì)高分一號(hào)衛(wèi)星多光譜高分辨率相機(jī)（PMS）傳感器全色圖像進(jìn)行正射校正，采集檢查點(diǎn)檢驗(yàn)正射后全色圖像幾何精度，獲取全色圖像的正射精度，為用戶(hù)了解高分一號(hào)衛(wèi)星全色圖像正射精度提供參考依據(jù)。試驗(yàn)結(jié)果表明，高分一號(hào)衛(wèi)星2m分辨率的全色圖像正射精度為1
遙感信息 2015年2期2015-03-10
- 一類(lèi)新的染色問(wèn)題
p≥4，則圖G的全色極大團(tuán)染色等價(jià)于圖H的邊覆蓋染色.推論1 Gupta定理等價(jià)于下面兩種情形(1)若G=L(H)且p≥4，則p- 1≤χmaxcT(G)≤p.(2)若G=T(H)且p≥4，則p- 1≤χmaxcT(G)≤p.證明(1)可由定理1得出.(2)將H的頂點(diǎn)染同種顏色，再由定理1可得結(jié)果.定理2 若χmaxcT(G)=p，χmaxcT(H)=q,則χmaxcT(G[H])=pq.證明由于E(G[H])={wijwkl∶uiuk∈E(G)或i=k,
- 基于局部學(xué)習(xí)的遙感圖像融合
區(qū)域?qū)θ诤蠄D像與全色圖像建立對(duì)應(yīng)的局部線性關(guān)系。由于圖像數(shù)據(jù)在局部區(qū)域相對(duì)簡(jiǎn)單，因此局部模型相比全局模型更為合理。在局部學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，將全色圖像與融合圖像的全局回歸誤差表示為圖拉普拉斯的形式，其本質(zhì)是利用局部學(xué)習(xí)使得融合圖像保持全色圖像的流形結(jié)構(gòu)。同時(shí)為了保持多光譜圖像的性質(zhì)，通過(guò)圖像的尺度空間表示，建立融合圖像與多光譜圖像之間的尺度關(guān)系。最后通過(guò)集成融合圖像的二次拉普拉斯形式和尺度空間表示，構(gòu)建圖像融合的全局目標(biāo)函數(shù)。為了優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，本文提出了閉合求解
自動(dòng)化博覽 2014年1期2014-01-20
- 從融合視角優(yōu)化設(shè)計(jì)星載高分光學(xué)相機(jī)全色波段展寬
要原因是光學(xué)載荷全色波段的近紅外部分過(guò)多地超出了多光譜近紅外波段的范圍。為此，是研發(fā)基于成像載荷光譜特性的復(fù)雜融合算法還是改進(jìn)全色波段的光譜范圍，成為生產(chǎn)光譜高保真融合圖像的關(guān)鍵?？v觀在軌高分辨率光學(xué)遙感載荷的發(fā)展歷史，自1982年7月16日Landsat-4 成功發(fā)射以來(lái)，TM 專(zhuān)題成像儀確立的藍(lán)波段、綠波段、紅波段、近紅外波段的多光譜波段設(shè)置基本沒(méi)有發(fā)生變化。然而，不同載荷的全色波段設(shè)置差異較大，如SPOT-5為480～710nm、IKONOS為450
航天返回與遙感 2013年3期2013-09-17
- 光譜與空間局部相關(guān)的SVR影像融合方法
和高空間分辨率的全色影像。為了充分利用光譜和空間特性，影像融合技術(shù)得到了迅速的發(fā)展。由文獻(xiàn)［1—2］可知，目前的遙感影像融合方法可以分為投影替換類(lèi)、相對(duì)光譜分布類(lèi)、結(jié)構(gòu)注入空間分辨率增強(qiáng)類(lèi)ARSIS（amélioration de la résolution spatiale par injection de structures）及混合模型法4類(lèi)。以IHS（intensity－h(huán)ue－saturation）［3］、PCA （principle compo
測(cè)繪學(xué)報(bào) 2013年4期2013-07-25
- 基于PCA變換和光譜補(bǔ)償?shù)倪b感影像融合方法
獲取到大量同時(shí)相全色和多光譜遙感圖像。通常，在實(shí)際應(yīng)用中單一傳感器獲得的遙感圖像存在較大局限，例如多光譜圖像的分辨率低，而全色圖像中目標(biāo)和背景的色彩辨識(shí)度過(guò)低，二者分開(kāi)處理時(shí)解譯人員和機(jī)器難以準(zhǔn)確地分析和判讀。為此，研究人員將全色和多光譜圖像的信息綜合在一起形成光譜信息豐富、空間細(xì)節(jié)清晰的融合圖像，降低圖像分析和解譯的不確定性。迄今為止，人們提出了基于矩陣變換［1－2］、基于比率變換［3］和基于多分辨分析［4－5］等多種圖像融合方法。其中，PCA融合方法簡(jiǎn)
吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版） 2013年1期2013-04-12
- K2n-1×K2n+1'的鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色①
圖，其鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)不超過(guò)最大度加3.要完全證明這一結(jié)論較為困難，但目前已有的結(jié)果中，該猜想均成立.本文中所討論的相鄰奇數(shù)階完全圖的直積圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)也不超過(guò)這一上界.1 定義及引理本文所考慮的圖均為連通、有限、無(wú)向的簡(jiǎn)單圖.Δ(G)，d(v)分別表示圖G 的最大度和圖G 中頂點(diǎn)v 的度.其它術(shù)語(yǔ)及符號(hào)參［2］.定義1 對(duì)圖G(V(G)，E(G))，t 是正整數(shù)，S是t 元集，f 是從V(G)∪E(G)到S 的映射. 如果1)對(duì)?uv，vw ∈E(
- 城市衛(wèi)星遙感圖像融合處理質(zhì)量評(píng)價(jià)研究①
sat ETM+全色波段和多光譜數(shù)據(jù)，以及Quickbird全色波段和多光譜數(shù)據(jù)。Landsat ETM+數(shù)據(jù)是2001年冬季獲取的，Quickbird數(shù)據(jù)是2003年夏季獲取的。我們將利用不同尺度的遙感數(shù)據(jù)對(duì)遙感數(shù)據(jù)融合方法進(jìn)行定量的評(píng)價(jià)。2 圖像融合與質(zhì)量評(píng)價(jià)的方法2.1 圖像融合方法為解決光譜特征扭曲，并能保證空間特征的有效融入，人們研究并發(fā)展了一些遙感數(shù)據(jù)融合的新方法，如合成變量比值法(SVR)［9］、平滑濾波亮度調(diào)制法(SFIM)［10］和Gra
華北科技學(xué)院學(xué)報(bào) 2012年1期2012-12-26
- 關(guān)于圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)的上界研究
于圖的鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)的上界研究劉利群1,陳祥恩2(1.長(zhǎng)江大學(xué)信息與數(shù)學(xué)學(xué)院,湖北 荊州 434023;2.西北師范大學(xué)數(shù)學(xué)與信息科學(xué)學(xué)院,甘肅 蘭州 730079)圖G的鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色是指G存在一個(gè)正常全染色f使得任意相鄰兩點(diǎn)有不同的色集合.本文主要研究鄰點(diǎn)可區(qū)別正常全色數(shù)的上界,目前鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色的一個(gè)較好的上界是?+C+20,本文用概率方法改進(jìn)了這個(gè)結(jié)果,得到了鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù)的一個(gè)較小上界?+C+3.鄰點(diǎn)可區(qū)別全染色;鄰點(diǎn)可區(qū)別全色數(shù);上界1
- 完全圖的點(diǎn)可區(qū)別V-全染色
n的點(diǎn)可區(qū)別V-全色數(shù)的結(jié)論及其證明,為進(jìn)一步探討其他簡(jiǎn)單圖的點(diǎn)可區(qū)別V-全染色提供了理論證據(jù),豐富了圖的點(diǎn)可區(qū)別V-全染色的結(jié)果.簡(jiǎn)單圖；點(diǎn)可區(qū)別V-全染色；點(diǎn)可區(qū)別V-全色數(shù)；完全圖圖論是一個(gè)應(yīng)用十分廣泛而又極其有趣的數(shù)學(xué)分支,它的研究開(kāi)始于200多年前,它的第一篇論文是1736年Euler發(fā)表的,其主要內(nèi)容是利用圖論的方法解決了當(dāng)時(shí)著名的格尼斯堡七橋問(wèn)題.20世紀(jì)60年代以來(lái),圖論在科學(xué)界異軍突起,活躍非凡,在解決物理學(xué)、化學(xué)、生物學(xué)、信息與計(jì)算機(jī)科
- 認(rèn)識(shí)全色密度計(jì)在射線檢測(cè)中的作用
,密度計(jì)也存在“全色”和“色盲”這兩大類(lèi)別?！吧ぁ泵芏扔?jì)就如同色盲患者,只具備黑白的分辨能力。因此,若密度計(jì)隨機(jī)所附的為黑白密度片時(shí),色盲密度計(jì)或許還能勝任。但是,射線檢測(cè)所用膠片通常為蘭片,因此用“色盲”密度計(jì)測(cè)試蘭片就存在很大誤差(表1)。更重要的是,這種誤差又很容易被忽視。3 全色密度計(jì)“全色”密度計(jì)相當(dāng)于視覺(jué)正常的人能分辨任何顏色,它對(duì)黑白片或蘭片都同樣敏感。因此,使用全色密度計(jì)測(cè)量任何一種感光膠片均能得到一個(gè)滿(mǎn)意的結(jié)果。制作全色密度計(jì)時(shí)需要用到
無(wú)損檢測(cè) 2010年7期2010-07-23