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空间尺度变换是为了在一系列的空间尺度上提取一幅图像的空间信息,从而得到从小区域的细节到图像中大的特征信息。这些算法类似于过滤器,被重复地用于不同空间尺度(尺度金字塔)上,或者过滤器本身被尺度化,可以把它们归于一系列空间尺度滤波器。这类滤波器逐渐受到较高的重视,是因为它们将遥感图像的空间信息从局部到整体表现在一系列不同的空间尺度上,从而提供了一种表达图像信息的方法。
在许多情况下,我们希望能在一系列的空间尺度上提取一幅图像的空间信息,从而得到从小区域的细节到图像中大的特征信息。人类视觉系统能够轻易地做到这一点,但安装一个类似的系统在计算机算法中则是一个极具挑战性的任务。对此,提出了许多源自人的视觉系统模型和识别的算法。2100433B
一、单项选择题 1. 民用建筑内部各种空间尺度主要是依据_D____而确定的。 A. 心理学 B. 测量学 C. 家具、设备尺寸及所需的必要空间 D. 人体尺度及人体活动的空间尺度 2. 建筑构图原理...
四川省成都市青羊区过街楼街125号
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建筑的空间尺度
1、墙面尺寸 (1)踢脚板高; 80—200mm 。 (2)墙裙高: 800—1500mm 。 (3)挂镜线高: 1600 —1800(画中心距地面高度 )mm。 2.餐厅 (1) 餐桌高: 750 —790mm 。 (2) 餐椅高; 450 —500mm 。 (3) 圆桌直径:二人 500mm .二人 800mm ,四人 900mm ,五人 1100mm ,六人 1100-1250mm ,八人 1300mm , 十人 l500mm ,十二人 1800mm 。 (4) 方餐桌尺寸:二人 700 ×850(mm) ,四人 1350 ×850(mm) ,八人 2250×850(mm) , (5) 餐桌转盘直径; 700 —800mm 。 餐桌间距: (其中座椅占 500mm) 应大于 500mm 。 (7) 主通道宽: 1200—1300mm 。 内部工作道宽: 600 —900mm 。 (9
建筑空间尺度详细规划
1 建筑空间尺度详细规划 房子建好了就是给人住的, 首先能满足让人住的舒服, 活动自如的房子就算 是一所好房子。 也就是说,各个活动空间的大小要根据人的身高来设计, 配合人 的活动。所以要把握好门,窗,过道,阳台⋯这些空间的具体尺度要求 。 建筑所形成的空间为人所用, 建筑内的器物为人所用, 因而人体各部的尺寸 及其各类行为活动所需的空间尺寸,是决定建筑开间、进深、层高、器物大小的 最基本的尺度。各类图书、手册均有详细的描绘,作为一名建筑师,可以参阅这 类资料,但有些是必须牢记的,时刻需要提调出来使用的。诸如: 人体的平均高 度、宽度、蹲高、坐高、弯腰、举手、携带行李、牵带小孩以至于残疾人拄手拐、 坐轮椅所需的活动空间尺寸等等。这些重要的 。基本的尺寸数据,一般应熟记, 因为由此导致了家具、 器物以及各种通道、 房间的大小尺寸的确定。 在建筑设计 时,除了那些因为宗教、政治以及艺术原因需
人类生存空间尺度是用来表示人类经济活动从整体上给环境所造成的负担,显示人类经济活动中哪个领域负荷大和需要改进的地方。
据统计,日本每人的生态足迹为4.3全球公顷(目前以gha为单位),远远超过日本土地、水源所具备的生产能力(0.8gha),所以日本只能利用别国资源。另外,这一面积是世界人均值(1.8gha)的2.4倍。如果都像日本人这样生活,就要准备24个地球,像美国那样要5个地球。
就世界整体而言,生态足迹已超过1980年的地球生产能力,而2001年已超过20%。主要原因是工业国的消费。1992~2002年,世界上高收入的27个国家人均生态足迹增加了8%,但中低收入国家却减少了8%。瑞士测定了本国的生态足迹,与国内生产总值GDP一样,作为反映国家政策运营情况的指标。加拿大、澳大利亚、芬兰都采取了同样的措施。日本以环境基本规划的进展状况为检测方针,2004年开始测算生态足迹。
“全球公顷”(gha)是为了形成一个各国通用的指标而推出的一个面积单位。比如,具有世界上平均土地4.4倍生产能力的水田,其中的1公顷就按4.4gha计算。。
离散余弦变换(DCT for Discrete Cosine Transform)是与傅里叶变换相关的一种变换,它类似于离散傅里叶变换(DFT for Discrete Fourier Transform),但是只使用实数。离散余弦变换相当于一个长度大概是它两倍的离散傅里叶变换,这个离散傅里叶变换是对一个实偶函数进行的(因为一个实偶函数的傅里叶变换仍然是一个实偶函数),在有些变形里面需要将输入或者输出的位置移动半个单位(DCT有8种标准类型,其中4种是常见的)。
最常用的一种离散余弦变换的类型是下面给出的第二种类型,通常我们所说的离散余弦变换指的就是这种。它的逆,也就是下面给出的第三种类型,通常相应的被称为"反离散余弦变换","逆离散余弦变换"或者"IDCT"。
有两个相关的变换,一个是离散正弦变换(DST for Discrete Sine Transform),它相当于一个长度大概是它两倍的实奇函数的离散傅里叶变换;另一个是改进的离散余弦变换(MDCT for Modified Discrete Cosine Transform),它相当于对交叠的数据进行离散余弦变换。
离散余弦变换,尤其是它的第二种类型,经常被信号处理和图像处理使用,用于对信号和图像(包括静止图像和运动图像)进行有损数据压缩。这是由于离散余弦变换具有很强的"能量集中"特性:大多数的自然信号(包括声音和图像)的能量都集中在离散余弦变换后的低频部分,而且当信号具有接近马尔科夫过程(Markov processes)的统计特性时,离散余弦变换的去相关性接近于K-L变换(Karhunen-Loève 变换--它具有最优的去相关性)的性能。
例如,在静止图像编码标准JPEG中,在运动图像编码标准MJPEG和MPEG的各个标准中都使用了离散余弦变换。在这些标准制中都使用了二维的第二种类型离散余弦变换,并将结果进行量化之后进行熵编码。这时对应第二种类型离散余弦变换中的n通常是8,并用该公式对每个8x8块的每行进行变换,然后每列进行变换。得到的是一个8x8的变换系数矩阵。其中(0,0)位置的元素就是直流分量,矩阵中的其他元素根据其位置表示不同频率的交流分量。
一个类似的变换, 改进的离散余弦变换被用在高级音频编码(AAC for Advanced Audio Coding),Vorbis 和 MP3 音频压缩当中。
离散余弦变换也经常被用来使用谱方法来解偏微分方程,这时候离散余弦变换的不同的变量对应着数组两端不同的奇/偶边界条件。
离散余弦变换被广泛的应用,像是资料压缩、特征萃取、影像重建等等。多维度离散余弦变换为: