用马尔科夫网对多光谱遥感图像进行波段最优融合

研究马尔科夫网的概念方法,分析它在空间数据挖掘中的作用与意义,以多光谱遥感为例广泛研究以多种迹度量建立多波段遥感图像间的马尔科夫网,并以此为根据实现波段最优融合。研究表明,马尔科夫网可以很好地揭示空间数据间的抽象相邻关系,是数据深入处理的依据,同时这种网络自身就具有表达知识的意义。并提出未来应用方向。

基于DMN的高光谱图像分割方法研究

简述高光谱遥感光谱特征体系(包括光谱曲线特征、光谱变换特征和光谱度量特征3个层面)。研究马尔科夫网的概念和方法,生成基于光谱角(SA)特征度量的DMN,并以DMN为证据对高光谱图像进行分割;研究和实验表明基于SA信息的马尔科夫网可以很好地综合高光谱数据空间特征与光谱特征间的关系,为进一步数据处理提供优化控制(其实质是概率神经网络)。最后提出未来应用和研究方向。

用Mean Shift实现路面裂缝损伤自动识别与特征测量

针对道路裂缝损伤检测效率较低、安全性较差、数据标准化不够等实际问题,提出一种非监督方法来实现路面裂缝自动识别与特征测量.首先采用分开-合并方法分割图像,将图像划分为较小的图像块,采用均值漂移方法对图像块进行平滑与分割迭代处理,并将分割图像块合并;然后采用均值漂移方法分2种策略定向跟踪裂缝像素提取裂缝骨架,并对裂缝骨架内插得到完整裂缝,同时计算裂缝形态参数,实现裂缝形态特征测量.实验结果表明,该方法可以对裂缝进行高效识别与准确测量.

基于可分解马尔科夫网的极端椒盐噪声图像滤波

提出了一种基于可分解马尔科夫网(decomposableMarkovnetworks,DMN)的极端椒盐噪声的均值滤波方法,指出其网络节点的阈值衰减特性和网络节点的连接特性具有很好的对椒盐噪声污染图像的噪声定位的作用,并提出一种在该网络控制下,只对与噪声相关的像素进行均值计算以替代噪声像素的亚均值滤波算法,实现了图像的较强自适应滤波。实验表明,本文方法具有良好的滤波性能。

图像分割中区域灰度重叠问题研究

通过对图像不同区域灰度强度重叠问题以及图像平滑与滤波概念差异的分析,发现图像平滑对于无噪声污染图像的分割具有抑制次要目标、加剧区域边界渐变的作用,认为对图像进行平滑处理可以减小区域灰度重叠,产生过渡区域便于图像中特定目标的分割。实验表明图像灰度重叠是实现正确分割的障碍,图像平滑可以消除或减弱它的影响。

高分辨率影像中城区树冠多尺度聚类识别方法

提出一种约束均值漂移方法,对高分辨率影像中的城区树冠进行提取。该方法首先进行小波分解,建立小波金字塔结构,用特定窗口,对每一层小波的低频系数计算均值,同时对其高频系数计算标准偏差,在每一层,用这些均值和标准偏差构成特征空间,最终构成多尺度金字塔影像特征空间;然后,从金字塔顶层开始,逐层进行均值漂移计算,并在层间进行尺度传递,由于尺度传递可能造成特征空间更加不平滑,所以本文采用约束均值漂移方法进行聚类,实现城区树冠初步聚类分割。最后,由于特征空间的特征可区分性很难保证在区域边缘处的聚类精确性,所以本文进一步采用基于聚类特征的监督分割方法提取树冠。实验结果表明,与传统的直接监督方法以及非监督方法相比,该方法能较好地消除高分辨率导致的影像高度细节化等因素对城区树冠提取的影响,具有很强的实用性。

马尔科夫网的概念、方法及其在图像处理中应用

研究可分解马尔科夫网(decomposab le M arkov network DMN)的概念、方法;分析它在空间数据挖掘中的作用与意义。与以往关于DMN的研究不同,本文直接将DMN的结构作为推理依据或应用于问题求解,扩大DMN概念和方法的应用范围。以多光谱遥感为例广泛研究以多种迹度量建立多波段遥感图像间的马尔科夫网,用以解释波段组合效果;以视频图像为例广泛研究以多种粒度(节点数)建立视频图像间的马尔科夫网,通过网络结构分析检测视频图像中的目标差异,用以定位和跟踪违章车辆。研究表明马尔科夫网可以很好地揭示空间数据间的抽象近邻关系,并且这种网络自身就具有表达知识的意义。

基于直方图重构的极大交叉熵图像分割方法

针对图像分割阈值选择问题,提出用动态参数将原始图像直方图分成两部分,构造两个新的相关直方图,分别对应于同原始图像等尺寸的虚拟图像,其中等概率像素是原始图像的相似像素。聚集计算两个构造直方图概率分布的交叉熵,分析其函数曲线极大值的峰谷关系,实现图像最佳多阈值分割。实验结果表明该方法的有效性。

非航测专业数字摄影测量教材问题研究

随着数字摄影测量的发展,众多行业和相关学科不断向摄影测量与遥感专业渗透,出现了非航测专业数字摄影测量教学问题,其中教材问题已经逐渐成为制约非航测专业数字摄影测量教学发展的障碍。针对非航测专业数字摄影测量教材问题进行研究。

自动检测违章车辆的方法

为了自动检测违章车辆,提出一种利用统计模型和目标灰度场结构信息的算法。该算法是从视频图像中自动检测和动态跟踪违章车辆,它包括3个处理步骤:第一,利用车辆违章时的统计特征,发现视频图像中包含违章车辆的第一帧;第二,利用第一帧图像对违章车辆进行定位,即动态跟踪的起点;第三,对违章车辆进行动态跟踪。给出和研究了3种检测跟踪方案。仿真试验结果表明,用统计模型检测违章车辆具有一定的柔性,并具有较强的抗噪性和稳定性。

图像分割中MRF与DMN方法评述与比较

综述马尔科夫随机场(Markov Random Field,MRF)的研究和应用历史,着重讨论了图像分割中MRF的原理和应用。分析了可分解马尔科夫网(Decomposable Markov Networks,DMN)的一般方法以及DMN在图像分割问题中的应用。比较研究了MRF和DMN的区别和联系。

基于玻耳兹曼熵分析的图像分割方法研究

根据热力学玻耳兹曼熵关系式,定义基于图像灰度谱的玻耳兹曼熵谱,将图像空间局部结构隐含于灰度谱的客观事实与玻耳兹曼熵谱联系在一起。最后在像素近邻空间进行统计计算,通过识别玻耳兹曼熵谱特征,实现图像分割。实验与比较分析表明,该方法具有显著优势。

基于图论的图像分割方法及其局限性研究

本文研究基于图论的图像分割方法及其局限性。以图论为工具研究图像分割问题的成果已有不少报道,对其局限性的研究将有利于将概率网络的研究成果应用于图像分割及其它图像问题,这其间图论方法既是桥梁,也是一个广阔的应用领域,它在图像分割问题和概率论的传统方法之间重新建立了一个充满可能的研究空间。

移动云计算:模式与挑战

在移动互联网的推动下,云计算正在向着更智能、更多样、更广泛的方向发展,本文通过分析,探讨了未来移动云计算技术的业务应用模式与面临的技术和商业挑战。

基于马尔科夫网视频图像目标检测跟踪方法研究

研究了马尔科夫网的概念、方法,分析它在空间数据挖掘中的作用与意义,并以视频图像为例广泛研究以多种粒度(节点数)建立视频图像间的马尔科夫网,通过网络结构分析检测视频图像中的目标差异。研究表明马尔科夫网可以很好地揭示数据间的抽象近邻关系,并且这种网络自身就具有表达知识的意义。

利用Relief特征加权进行基于小波变换的纹理分割

在利用小波进行纹理分割的相关研究中,通常小波分解的四个子带对分类的贡献是均匀的。为了考虑不同子带对图像分割的不同影响,提出了一种利用Relief算法对小波分解的子带特征进行加权的算法。首先对纹理图像进行标准金字塔结构小波变换,对小波变换后的各层四个子带进行特征提取作为纹理图像的四维特征;从粗尺度开始对纹理图像进行K均值分割,得到初步分割结果;然后把初步分割结果扩展到下一尺度,根据扩展后的分割标记图对相应尺度的纹理特征进行基于Relief的特征加权,得到加权后的四维特征;再进行K均值分割,经过多层迭代后,得到原纹理图像的分割结果。实验结果表明,与未加权的传统分割方法比较,该方法在分割错误率、边缘准确性以及区域一致性上都有明显改善。

光学成像灰度级玻耳兹曼熵谱分析与图像分割

讨论玻耳兹曼关系式的状态数、熵及其常数与光学成像灰度级划分的谱关系.将热力学原理应用于光学成像过程的微观分析,提出实际图像、理想图像及其玻耳兹曼熵谱概念.认为实际图像灰度级处于平衡态,理想图像则是非平衡态的灰度级分布所构成.从平衡态到非平衡态转化是1个非自发过程,需要外部施加作用,利用平衡态和非平衡态之间的熵差分布实现图像分割.实验与分析表明图像分割的实质是在外力作用下实现从实际图像对理想图像的逼近.

基于MapInfo的古文化遗址保护与监控方案

对古文化遗址的文化重要性所覆盖的内涵加以揭示 ;概述了MapInfo的技术特征 ;提出了基于MapInfo的古文化遗址保护与监控方案。

地理信息系统的哲学思考

引言要全面深刻地认识地理信息系统（ＧＩＳ），更好地开发其应用功能，仅仅从实用技术的角度研究是不够的，还要从哲学的高度分析地理信息系统产生、存在和发展的根源。人类的产生既是自然界演化的新阶段，又为自然界演化增添了一种新力量。被人作为实践对象的那些自然物...