基于灰度空间极值法的块煤边缘检测

在用图象处理的方法监测原煤块率时，检测出每块煤的边缘是很重要的本文在块煤图象的边缘检测过程中，对几种经典边缘检测算子进行了实验验证，最后得出结论认为。

区域极端降水事件的空间极值建模分析

空间不确定性事件的建模问题在自然环境和区域空间结构方面具有重要意义,若按地域特点将数据聚合分组的传统方法无法分析极端事件的区域性结构,而基于极值稳定性过程的空间极值模型对区域共性和相依结构可提供可靠的理论依据。在总结4种空间结构模型的基础上,借助Spatial Extremes中的数据集,针对瑞士47年的极端降水事件,运用4种结构模型结构特征,对广义极值模型进行统计分析,采用似然方法估计不同模型中的参数,在考虑空间相依关系和边际结构的基础上,设计模型的边际结构形式,比较了不同相依结构,在TIC指标下进行模型选择,对优化后的模型进行统计推断,为自然事件的发生及其演变规律提供参考。

基于空间贝叶斯层次模型的淮河流域气候极值特征分析

[目的]验证空间贝叶斯层次模型在极端气候事件当中建模的适用性,探明淮河流域极端气候事件的空间分布规律。[方法]基于空间贝叶斯层次模型,将经度、纬度与海拔作为模型协变量捕捉气候极值的空间变化特征。在建模过程中,将广义极值函数(GEV)作为其边际分布,采用马尔可夫链蒙特卡罗算法(MCMC)确定空间极值模型所需的参数值。选用淮河流域1960-2015年日最大降水量(RX1day)、日最高气温(TXx)作为极端气候变量进行建模,将模型结果按站点提取,并与基于GEV的站点结果进行对比。[结果]空间贝叶斯层次模型能够很好地模拟淮河流域气候极值,模型结果的参数及各重现水平与直接基于站点数据的GEV分析相近。RX1day不同重现水平从流域西北向东南增加;TXx不同重现水平具有典型的经向地带性,从流域东部往西部增加。[结论]研究建立的空间极值模型可以获得没有观测台站所在位置的极端气候重现水平,该结果拓展了淮河流域极端气候事件时空规律研究。

基于空间极值和区域合并的图像分割

针对街景图像所包含的对象比较复杂的特点,该算法提出利用空间极值点作为分水岭分割算法的种子点,并采用区域邻接表来表示区域间复杂的邻区关系,实现了一种较为快速有效的、符合人眼感知特性的分割算法。首先,根据图像的空间极值点,对其进行分水岭分割;接着,根据分割之后的区域,进行简单合并;最后,根据视觉一致性、区域内和区域间像素间的差异程度,合并满足条件的区域,得到最终的分割图像。仿真结果表明,该算法的分割效果具有很好的鲁棒性、通用性及自适应性。

非奇次空间动态极值估计的模型与应用

传统EVT方法是从静态的角度,研究超额数据的性质。然而,它没有同时考虑极端数据发生的时间所隐含的充分信息。本文首次在国内提出了非奇次空间动态极值理论(ITD-EVT)的概念,克服了EVT的上述缺陷,在极端数据的基础上考虑了时间因素,并引入多个解释变量,使极值分布的是三个参数为时变的,用二维泊松分布过程建立动态空间模型,是文中一大特色。把TD-EVT运用于极端情况下风险值的估计中,对金融风险管理、资产定价等问题有较大的理论和现实意义。

图像斑状特征位置与尺寸的自动检测

针对图像中经常存在的斑状特征,提出一种位置与尺寸自动检测方法。首先基于斑状特征的梯度分布构造能够用于该特征检测的极值能量函数;然后从理论上分析所构造极值能量函数的极值特性,并基于模拟图像进行极值特性直观分析;最后给出基于极值能量函数的图像斑状特征位置与尺寸检测实现算法。实验结果表明,本文方法不仅能够有效准确地检测出图像斑状特征的位置与尺寸,而且对图像噪声、模糊、视角变化具有较强的稳定性与鲁棒性。