InSAR相位解缠最大流/最小割权值改进算法

InSAR已经在高精度DEM反演中得到了广泛应用,相位解缠技术是影响DEM获取精度的关键步骤之一,然而大梯度变化区域一直是影响解缠结果精度的核心问题。针对该问题,本文提出一种基于势函数改进权值的最大流/最小割相位解缠算法。首先,针对PUMA模型权值设置不合理的问题进行研究,利用外部已有DEM获取相位梯度变化的先验信息,将窗口最大绝对相位梯度值代入相应的势函数公式中获取权值;然后,通过对势函数权值的设置进行阈值调节,解决由于势函数权值设置不合理导致PUMA势函数无法发挥作用引起的解缠错误问题,进而提高大梯度变化区域相位解缠精度;最后,通过仿真数据和真实TanDEM-X InSAR数据对本文算法进行验证,并与已有方法进行对比。结果表明,仿真数据中本文算法可以提高至少44.93%的解缠精度,真实数据中在大梯度变化区域,本文算法较已有算法可以获得更大范围的有效解缠结果。

基于改进最大流最小割算法的露天境界优化及应用

最终境界对露天矿开采效益至关重要,而求解速度慢且结果不准确是最大流最小割算法在露天矿境界优化中的一个固有缺陷。对已有最大流最小割算法进行改进,以净现值(NPV)最大为目标,首先以最大几何境界内的价值块构造有向网络图,通过聚合网络图节点减少弧的复杂度,并在残留网络中对负价值节点增加开采约束,以保证得到的最小割集中正价值块受到负价值块的约束,最终通过C++编程实现该算法对露天矿进行境界优化。经实例验证,该方法科学可行,克服了原算法求解速度慢且结果不准确的弊端,且求解效率提高了近600 s,该算法具有理论上的优越性和实用性。

基于最大流最小割算法的事件检测方案

文中把最大流最小割算法应用于无线传感网络的事件检测中,针对边沿陡峭的事件,设计事件区域检测算法(G-Cut).该算法首先将相邻节点的传感数据转化为权值,形成流网络;利用最大流最小割算法切割流网络,获得事件边界;再根据上传信息隐含的方向,确定事件区域.以野外火灾为例进行仿真实验,结果表明:文中算法事件检测准确度高,节点计算量低;针对多事件区域,在不增加节点计算量和通信量的情况下,仍可保证其检测准确度.

基于最大流最小割的电网静态安全关键断面辨识方法

提出了一种基于最大流最小割定理的关键输电断面识别方法。算法考虑电网潮流分布及载流能力,转化为有向加权图扫描求解最小割。构建搜索树存储结果,并根据网络分割搜索输电断面,可以快速准确地辨识出全部存在"N-1"、"N-2"过载风险,且具有明确割集特征的输电断面;基于功率转移因子可快速计算输电断面静态安全功率极限。在新英格兰39节点电力系统和IEEE300节点算例中验证了提出方法的准确性。

基于Petri网的最大流-最小割问题建模与求解

给出了任意流网络及其残留网络Petri网模型的构造流程;通过对模型中各元素的实际意义进行分析,指出如何得到最大流的各个分布;从理论上证明达到最大流的条件并给出通过活性分析可以得到一个最小割的结论;将残留网络和流网络Petri网模型结合起来给出最大流-最小割问题完整的解决方案。Petri网图形化的仿真过程为研究网络流从局部到整体的变化提供了直观的描述。仿真结果证实该方法准确、有效。

最大流最小割理论在网络分析中的应用

分布式网络系统是分布式作战系统的基本组成部分,其数据的传输跟网络承载的最大流密切相关。网络最大流问题是经典的组合优化问题,随着网络规模的增加,组合算法的运行时间已难以适应大规模网络甚至无法收敛。分层网络是大规模网络的重要架构方式,为该类型网络最大流问题求解的复杂度,减少最大流计算时间,利用分层网络的结构优势结合最大流最小割理论对网络进行分析,得到分层网络能承载的最大流计算方法。该结论适用于层次结构分明的大数据网络,根据最小割对网络最大流进行快速估算,一方面可为数据传输提供支撑,另一方面可为网络对抗中的目标网络关键路径攻击等应用提供支撑。

融合最小生成树和四叉树的图割图像分割方法

图像分割是图像处理中最关键的步骤,基于图割的图像分割方法近年来备受关注。针对传统图割图像分割方法没有充分考虑相邻相近像素点可能属于不同类的情况,提出了一种结合最小生成树的图割方法。该方法重新构造了能量函数,在能量函数的构造中考虑了原本两个相邻的节点在最小生成树中可能不相邻的情况,对于这种不相邻的情况,重新确定了图中边的权值计算方法,使图的构造更加准确,从而提高了算法的分割精度。但提高算法精度的同时势必会增加算法的复杂度,为降低算法的复杂度,在提出算法中引入了四叉树方法对图像进行预处理,从而减少图中节点的数量。实验结果表明,该方法相比已有的图割方法在分割的精确度和效率上有较大的提高,具有更好的效果。

基于SLIC与Delaunay图割的交互式图像分割算法

针对现有的交互式图像分割算法在处理高分辨率图像时仍不够高效的问题,提出了一种基于简单线性迭代聚类(simple linear iterative clustering,SLIC)与Delaunay图割的交互式图像分割算法。使用一种简化但是高效的SLIC算法将图像分割为多个在感知上有意义的原子区域,并提取这些区域的代表像素点;对处在背景矩形框内的代表像素点进行Delaunay三角剖分,构建图结构;最后利用最小割最大流算法将图中的节点分为两部分,并将这些节点对应为相应的原子区域,达到将图像分割为前景和背景的目的。与其他交互式图像分割算法进行实验对比,结果表明所提算法在计算效率上有较大提升,并更为准确。

一种基于图割的改进立体匹配算法

针对基于图割法的立体匹配算法耗时太长的问题,提出了一种基于简化网格图的立体匹配算法.算法通过区域匹配算法得到每个像素的初始视差值,然后只保留完整网格图的部分可能的视差值,去除其余大部分的节点和边缘,建立简化的网格图.该方法大大缩减了网格图的容量,缩短匹配所用时间,并且能够选用更大的视差范围.实验证明,该算法能够得到比较理想的视差图,而且大大缩短立体匹配所用时间.

基于协同分割的高分辨率遥感图像变化检测

针对面向对象变化检测存在的多时相对象边界不一致的难题,基于计算机视觉领域的多视图像协同分割思想,提出一种面向多时相高分辨率遥感图像变化检测的协同分割方法.首先对多时相遥感图像进行协同处理,利用多时相信息发现变化特征,以光谱变化为指标,获得变化强度图,进而在变化强度图的引导下,结合各时相的图像自身特征进行分割,通过能量函数的构建和优化,直接生成边界准确、空间对应的多时相变化对象.利用两个时相的高分辨率航空图像进行实验表明,该方法可以较完整准确地分割出变化对象,通过建立其空间对应关系,能清晰地表达对象的变化过程,为高分辨率遥感图像面向对象变化检测提供了新思路.

一种基于图割的全变差图像去噪算法

本文提出一种基于图割的全变差(TV)图像去噪算法.该算法将全变差去噪模型的能量函数最小化问题转化为图的最小割问题,然后采用图割技术(最大流/最小割算法)求得能量函数的全局最优解.并给出了去噪模型中,均衡系数的自适应设定方案.实验结果及分析表明,该算法能有效抑制以往最小化方法产生的阶梯效应,具有较优的复原效果.

基于分水岭与图割的自动分割方法

为快速、准确的提取CT序列图像中目标物体,把分水岭和图割相结合.首先选择目标物体的内外轮廓,对内外轮廓之间的区域用分水岭算法预分割为若干小区域,把每一个小区域作为一个节点,建立图结构.把多源点和多汇点简化成单源点和单汇点,建立新的图结构.然后利用最大流/最小割定理进行切割,提取目标物体.最后把上一张CT目标物体的轮廓映射到下一张CT上,分别扩大和缩小该轮廓作为该CT的内外轮廓.根据上述方法提取轮廓,对整个CT序列依次循环操作.通过实验证明该算法在分割效果和分割时间上优于其它传统算法,同时,实现了三维空间上序列轮廓的自动提取.

基于虚拟顶点最大流的城市路网通行能力算法

针对城市道路路网通行能力的确定问题,通过引入虚拟起、讫点改造路网。应用图论中最大流最小割定理,对最大流算法进行了改进;提出了一种在容量限制下确定路网通行能力的算法,使得多起点、多讫点的道路路网通行能力的确定得以简化。用算例验证了算法的正确性。

基于高阶条件随机场模型的改进型图像分割算法

在图像分割中,将条件随机场(CRF)模型及其高阶模型广泛用作能量函数,后者以二阶CRF模型为基础,通过引入高阶势函数反映各分割块内像素标记的一致性,使分割的目标边缘更加精确,但能量最小化的计算效率不理想。针对该问题,提出一种基于鲁棒P^nPotts高阶CRF模型的改进型图像分割算法。根据给定的标记集合运行最大流/最小割算法得到局部最优解,再用局部最优解修改节点的标记,对未确定标记的节点运行α扩展算法,并在每次迭代过程中动态更新图的流和边的剩余容量,使得每次迭代的时间快速减少。实验结果表明,与α扩展算法相比,改进算法在保持原有分割效果的基础上,相同图像的能量最小化收敛速度比原算法快2倍~3倍。

基于交互式图割算法的结肠组织提取

针对腹部CT医学图像中结肠组织自身局部特征的问题,研究了一种基于交互式Graph Cuts结肠组织的分割方法。首先人工标定一部分体素标记为"目标"和"背景"种子点。然后将图像映射成网络图,通过相邻像素间的灰度特征分配边的权重值,采用26邻域系统实现三维图像的分割。最后使用最大流/最小割方法最小化能量函数,得到结肠区域。实验结果表明,交互式的图割算法能够准确地从三维腹部CT医学图像中提取出结肠组织,体现了结肠数据的局部特征。算法能自动将所有腹部CT切片的结肠组织分割出来,实验获得的结果有利于结肠病变的发现和精确定位。

基于图切的交互式图像分割方法

图切是一种基于图论的图像分割方法,它基于最大流/最小割定理实现能量函数最小化,其中能量函数的设定、实现的流程等方面可以改进以提高对不同图像的适应性.本文给出了一个基于图切的交互式图像分割方法,用户通过手绘封闭或不封闭线条的方法提供关于前景和背景的先验信息,在此基础上实现图像的分割.首先采用分水岭方法对输入图像进行预分割,把颜色相近的像素分为若干个小区域;设定合适的能量函数,将预分割的区域之间的颜色相似性、分割结果的平滑性等约束包含在能量函数中,利用求最大流的方法求取使得能量函数最小化的标签集合,从而实现图像的分割.实验证明,本文的方法能快速有效地实现交互式图像分割.

机场终端区晴好天气容量评估方法的初步研究

在我国航空运输需求迅速增长,运营压力激增的背景下,采用适当的容量评估模型对于繁忙机场的理论容量研究和机场运行规划具有重要意义。以最大流最小割定理为基础,建立了进离场航段容量模型和交叉点容量模型,并选择西安咸阳机场进行仿真验证。研究结果表明,该模型能够高度准确地预测机场容量,其预测结果接近实际运行最大小时流量的105%~110%。表明该模型在终端区容量评估方面具有出色的精确性,特别适用于晴朗天气条件下的情况。这一研究为机场管理者提供了强大的决策工具,有助于更有效地满足不断增长的航空交通需求,确保机场运行的高效性和安全性。

基于能量最小化扩展景深的实现方法

提出并实现了一种基于能量最小化的扩展景深方法,该方法使用对比度作为评价标准来拼接源图像,它的创新之处是利用了基于图分割的能量最小化方法提供的空间一致性来解决拼接赝像问题,并用最大流算法来解决图分割问题。最后给出了实验结果,将实验结果与缺乏空间规范化的结果进行了比较。实验结果证明,本文方法能够在用户可以接受的时间范围内得到较为优越的扩展景深效果。

基于图割的图像分割综述

从图割的特性与图像的对应性以及图割的能量最小化方面,综述了图割的基本理论框架及基于图割进行图像分割的基本框架;介绍了图割的研究现状及应用领域;指出了基于图割的解题步骤及能量函数的构造方法;从图割存在的问题和研究前景出发,展望了图割未来的研究方向。

基于跨时空域相似邻接图的视频分割算法

视频分割是视频处理领域的基本问题,也是该领域的研究前沿和热点问题之一,在视频监控、编辑合成等方面都有着重要的应用。传统的视频分割方法大多依赖帧间局部相似性或运动的连续性进行区域划分,对遮挡、大幅度运动等情况的分割效果较差,需要大量的手工交互。论文通过在视频空间建立跨时空域的相似性邻接关系,提出一种新的视频分割图分割模型,并且采用最大流/最小割算法对相应的模型进行快速求解,从而实现视频的有效分割。论文算法只需要用户在视频的关键帧图像上进行少量交互,便自动获取整个视频分割结果;并且,该分割过程不受前景对象遮挡、快速运动等情况的影响,具有很好的稳定性。