Produce a Java program to calculate the value of π in two different methods proposed by Francois Vieta and John Wallis. Design and implement a super-class Estimation two sub-classes (FrancoisVieta and JohnWallis) and an application class.
标签： calculate different Francois proposed
上传时间： 2013-12-27
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随着 国 内 遥感卫星的迅 速发展卫星 图 像的 图 幅越来 越大分辨率越来越高 。 在轨 遥感 图 像的几何 精 度 评价要求从待评遥感 图 像和 多源 参考 图 像之间精确 地提取出 分布 均 匀 的控 制 点 信 息 。 使用 滤波 对高 分辨率影像进 行增强时 ， 会 产生过增强 和饱和 现象 影响 了 控制 点 提取效果。 为 了 克 服上述缺陷 提出 了 一 种基于 稀 疏识別的 自 适应 图像增 强算 法。 方法 首先计算 图像子区域的 辐射质量参数并构 建 分类特征 ； 然 后通过 稀疏识别算 法确 定子区域的 地物 类型； 最后根据子区域所属 地物类 型 ， 选择不同 的 滤 波 参数 实 现整幅图 像 的 自 适 应增 强 并 在增 强 的 遥感图 像上提 取控制 点 信息 实 现遥感图像 的 几何精 度 自 动 化评价。 结果 针 对资源 三号卫星影 像的 实 验结果表明 针对不同 的 子区域地物 类型进行 自 适 应 增强， 有 效 防 止了 基于全局统一 参 数的 滤波带来 的 过增 强和饱和现象 有 效增强 了 高 分辨 率图像 的纹理。 结论 提出 了 一 种 新的高分 辨率遥 感影像增强 策略 增强了 高 分辨率图 像的 纹理， 提高 了控制 点的 获 取数 目 和 准 确 率。 关键词： 稀疏识别 ； 辐射参数 ； 自 适应 增强； 提取控制 点
上传时间： 2015-11-22
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