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题名基于快速索引调度的金字塔影像构建及其可视化
被引量：6
- 1
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作者
马瑞
董玲燕
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机构
长江勘测规划设计研究院长江空间信息技术工程有限公司(武汉)
长江科学院水资源综合利用研究所
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出处
《人民长江》
北大核心
2013年第23期82-85,共4页
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基金
国家"十二五"科技支撑计划项目(2011BAB10B07)
水利部公益行业科研专项"汉江流域水资源统一调度研究"(201101002)
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文摘
为解决海量影像数据在不同硬件设备上的快速调度与可视化,在保证遥感影像数据精度的前提下,通过设计合理的影像数据结构,构建了紧凑性影像金字塔数据库,并进一步运用JPEG2000算法对影像金字塔的瓦片数据进行有效压缩,减少了数据存储空间,提高了数据传输效率。将影像快速索引定位、双缓存、固定大小的内存置换等多种技术手段相结合,建立LRU(Least Recently Used)队列,改进了影像数据可视化的显示速度和效果。选取长江流域内的多幅航拍影像为例进行金字塔构建,应用所提出的方法在PC机、PDA等硬件上实现了影像的快速浏览与模拟。
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关键词
影像数据结构
影像金字塔数据库
数据压缩
快速索引定位
双缓存
内存置换
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Keywords
image data structure
pyramid image database
data compression
fast index - locating
double - buffering
mem- ory replacement
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名层次化网络备份数据存储组织与快速索引技术
被引量：1
- 2
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作者
王芳
黄斯亮
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机构
华中科技大学计算机学院外存储国家专业实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2009年第7期1445-1452,共8页
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基金
国家"九七三"重点基础研究发展规划项目(2004CB318201)资助
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文摘
备份的最终目的在于灾难发生时的数据恢复.缩短恢复时间是提高整个备份系统性能和可用性的关键.本文面向备份最终目的来有效地组织与检索数据,提出一种虚拟磁带层次化数据存储组织方法以及基于这种存储组织方法的快速索引技术.综合利用这两种技术,使备份性能随着备份数据量的不断增加而逐渐提高,最终趋于稳定;并以较小备份性能损失换取恢复性能的较大提高,随着备份数据量的增加,备份性能损失也将随之减小,但恢复性能将保持稳定.在整体上提升了备份系统的性能和可用性.
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关键词
网络备份
虚拟磁带
快速索引
数据备份
数据恢复
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Keywords
network backup
virtual tape
stratified index
backup
restore
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分类号
TP309.3
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于色彩主特征的快速图像检索
被引量：2
- 3
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作者
冯霞
黄亚楼
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机构
南开大学信息技术科学学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2005年第2期198-202,共5页
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文摘
提出了一种新颖而又简单直观的图像索引机制。这种方法通过统计图像数据库的低层像素特征,用中值切割法构建索引树,把自然景物图像数据库分成易于描述的不同视觉主题,并籍此来进行高效的图像检索。索引树的构建有别于传统的完全基于数值本身的聚类方法,因而聚类结果视觉含义更明显。本文以颜色主题为例实现了此方法,并通过实验论证了方法的高效和快速。图像索引码以二进制形式给出,因而所需存储空间也极小。
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关键词
图像数据库
快速索引
视觉主题
颜色
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Keywords
image database
fast indexing
visual theme
color
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分类号
TP31
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于颜色中值切割的图像索引
- 4
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作者
冯霞
黄亚楼
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机构
南开大学信息技术科学学院
南开大学软件学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2005年第B07期231-233,共3页
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文摘
无论从用户使用的角度还是从计算机实现的角度来讲,管理日益膨胀的图像数据都是一项极具挑战性的工作。尽管人们已经在一些基础研究如图像内容表示、相似性度量和智能检索等方面取得了一定的进展,但在图像数据库的快速检索,交互浏览和系统使用性等方面,仍然有许多研究工作等待人们开展。文中提出了一种简单直观的图像索引机制。这种方法把自然景物图像数据库分成易于描述的不同视觉主题,并籍此来进行高效的图像检索。文中还给出了实验结果。
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关键词
颜色
图像数据库
快速索引
视觉主题
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Keywords
Color
Image database
Fast indexing
Visual theme
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于目标区域的图像综合特征检索
- 5
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作者
田玉敏
孟丽娜
梅丽霞
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机构
西安电子科技大学计算机外部设备研究所
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出处
《计算机工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第19期167-169,共3页
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文摘
提出了一种基于目标区域的图像综合特征检索方法。根据颜色、纹理特征的综合向量采用改进的K均值聚类算法把每幅图像分成若干个区域,并且利用综合特征表示和检索分割后的区域,该方法在区域匹配时考虑了不同特征在重要程度上的差别。为了改善检索性能,系统中引入了快速索引和相关反馈技术。
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关键词
图像分割
区域匹配
快速索引
相关反馈
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Keywords
Image segmentation
Region matching
Fast indexing
Relevance feedback
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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