简介:摘要二十一世纪以来,科学技术迅速发展,各学科之间出现了跨越式发展的趋势。在这一趋势下,信息工程、生物科学、环境科学等新兴学科深入并影响了建筑领域的发展。其中,数字技术对建筑设计的影响尤为重要。在建筑设计领域,数字技术的应用从最早的计算机辅助设计阶段发展到目前的参数化设计阶段。参数化设计是一种模拟人工智能的建筑设计方法,以算法为基础。它能准确地解决复杂的建筑问题。这一特点适用于当今时代瞬息万变的复杂设计环境。它反映了当今时代的精神,反映了社会需要和技术特点。因此,参数化设计可谓是又一次基于技术更新的设计革命。基于参数化的建筑设计研究正成为国内建筑教育与实践领域的热门话题。
简介:针对合成孔径雷达(SAR)图像感兴趣区域(ROI)的分割问题,提出了一种基于Mellin变换的正则化参数的自适应选取方法。首先将SAR图像乘性相干斑噪声转化为加性相干斑噪声,在此基础上应用正则化模型建立SAR图像特征增强目标函数。然后推导出正则化参数与相应范数项的关系式,应用共轭梯度法对模型进行求解,最终达到图形特征增强与相应ROI分割的目的。所提算法不仅有效抑制了背景杂波,降低了相干斑的影响,而且还克服了传统方法对参数经验值选取的弊端。基于真实SAR图像数据的实验结果验证了该方法的简便性和有效性。