J_(rv)粗糙Vague区域关系

为了处理重要的Jrv类粗糙Vague区域关系,基于Vague集和粗糙集的联合给出Jrv类粗糙Vague区域关系的数学模型表示.通过分析粗糙Vague区域关系模型的复杂粗糙变换情况,确定粗糙Vague区域关系的动态关联邻接图.基于粗糙Vague区域的上﹑下近似模型,提出Jrv类粗糙Vague原子区域关系的可能蕴涵情况表,基于蕴涵情况表给出Jrv类粗糙Vague区域关系的可能蕴涵式.给出实例模型,并对实例模型进行分析.理论研究和实例分析结果表明,该模型可以处理复杂的Jrv类粗糙Vague区域关系,极大地增强了空间数据库处理复杂不确定区域关系的能力.

地海交界分区域复合粗糙面的布儒斯特效应研究

通过随机粗糙面建模理论,研究地海交界分区域复合粗糙面的布儒斯特效应.采用蒙特卡罗方法,利用高斯谱函数模拟陆地粗糙面,利用Pierson-Moskowitz(PM)海洋谱模拟海面部分,运用加权反正切函数滤波处理以平滑交界,构建了地海交界分区域复合粗糙面的几何模型.考虑到粗糙陆地表面与海面各自内部面元的耦合作用以及区域之间和交界处面元的相互耦合,提出了一种基于地海交界分区域面元的迭代物理光学法,快速求解地海交界分区域复合粗糙面的镜向散射,分别就陆地粗糙面的均方根高度、相关长度,海面的风速、风向对其布儒斯特效应的影响进行了分析,发现了地海交界分区域复合粗糙面上的"布儒斯特融合效应",并发现陆地粗糙面的均方根高度与海面风速能够显著影响布儒斯特角的"融合"现象.本研究为探测地海交界区域的真实环境提供了理论基础,数值仿真结果对抗多径干扰、雷达目标的探测与识别、遥感信息处理具有借鉴意义.

地海交界分区域复合粗糙面建模及电磁散射特性研究

研究了地海交界分区域复合粗糙面的建模方法及其电磁散射特性。采用蒙特卡罗方法建立地海交界分区域复合粗糙面模型,采用高斯谱模拟实际地面,采用变浅系数与北海联合海浪计划(joint north sea wave project,JONSWAP)谱结合而成的有限水深海谱模拟实际近海海面,基于分区域复合粗糙面建模理论,运用多种加权反正切函数处理实现了线型、月牙型、峡谷型自然环境。考虑了各介质区域内部的面元耦合以及区域之间和交界处面元的耦合作用,对地海交界分区域复合粗糙面的散射问题,提出了一种基于分区域面元的迭代物理光学法,采用快速远场近似(fast far field approximation,FaFFA)与局部耦合技术加速其迭代过程。对比了陆地粗糙面、海面和地海交界分区域复合粗糙面的电磁散射特性,计算了分区域复合粗糙面的散射系数,并讨论了极化方式、入射角、边界形状、陆地粗糙面的均方根高度、相关长度和近海海面的风速对地海交界分区域复合粗糙面电磁散射特性的影响。基于迭代物理光学法所获取的分区域复合粗糙面总散射场,采用正侧视条带式成像模式,选用距离多普勒算法对不同特点的地海分区域复合粗糙面进行合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像,并讨论了陆地粗糙面与海面各自的相对介电常数对SAR成像的影响。该研究包括了地海交界环境的建模、电磁散射特性的求解及其SAR成像,由仿真结果得到了地海交界分区域复合粗糙面的SAR像特点,对反演地海交界环境的电磁特性以及遥感、探测具有借鉴意义。

复杂分区域复合粗糙面的布儒斯特效应

为了研究复杂地表环境布儒斯特效应随环境参数的演变规律,通过分区域复合粗糙面建模方法,构建了多种复杂地表的粗糙面模型,并采用基于复杂分区域面元的自适应迭代物理光学法,研究了多种复杂分区域复合粗糙面的布儒斯特效应.结果表明,环境表面的介电常数和粗糙度是决定布儒斯特角位置的重要因素,不同介电常数所对应的布儒斯特角位置不同,均方根高度的增加会导致布儒斯特角的增大,而相关长度的增加会引起布儒斯特角的减小.在分区域复合粗糙面中,区域介电常数和区域粗糙度的改变均会引起布儒斯特角发生偏移的布儒斯特融合效应,且介电常数占优的区域粗糙度改变所引起的布儒斯特融合效应会更为显著.因此,对于复杂地表环境,在已知各区域表面介质常数与粗糙度的情况下,考虑布儒斯特融合效应即可确定该环境的布儒斯特角,为复杂环境下的超低空目标探测提供可靠的理论支撑.

复杂陆地粗糙面及其上方坦克目标复合散射研究

研究了复杂陆地粗糙面及其上方坦克目标的复合散射特性.基于Monte Carlo方法,利用高斯谱函数模拟不同统计特性的陆地表面,运用加权反正切函数滤波处理以构造边界和连接相邻区域,构建了复杂陆地分区域复合粗糙面的几何模型.提出了一种快速精确求解复杂陆地粗糙面及其上方坦克目标复合散射的混合方法,利用迭代物理光学法求解目标与环境间的多次耦合,运用等效电磁流法修正棱边绕射.分析了复杂陆地粗糙面的散射特性,研究了入射角、均方根高度、相关长度和粗糙面表面结构对复合散射特性的影响.本研究为探测复杂环境上方的坦克目标提供了理论基础,数值仿真结果对雷达目标的探测与识别具有借鉴意义.

几何距优化质心结合隶属度约束RFCM的脑MRI图像分割算法

针对现有图像分割算法聚类复杂以及分割精度不够高的问题,提出了基于几何距优化质心和粗糙模糊C-均值(RFCM)相结合的医学图像聚类分割算法。首先建立软集表示的像素集,并计算每个像素与质心之间的距离,然后基于像素和质心之间的最小距离,将像素分组到聚类中。为了将软集应用到粗糙模糊C-均值中,定义了一个模糊软集,进一步将输入图像转换为二值图像,通过计算连通区域的几何距选择适当的质心。最后利用这些新的质心计算更新像素的隶属度值,从而完成模糊聚类划分。在Allen Brain Atlas等三个医学数据库上评估了所提出混合算法的性能,获得的Jaccard系数和分割精度(SA)都优于几种对比算法。实验证明,提出的聚类分割算法具有良好的性能。

一种新的快速模糊C均值聚类图像分割算法

基于模糊C均值聚类(FCM)的图像分割是应用较为广泛的方法之一,其具有描述简洁、易于实现、分割效果好等优点,但也存在运算时间过长等问题.本文提出了一种新的快速FCM图像分割算法,该算法首先将图像数据划分成一定数量的子集,然后利用区域粗糙度标记所有子集,最后根据子集质心及其权重进行模糊聚类图像分割.仿真实验结果表明,该算法能够以保证图像分割质量为前提,大幅度提高FCM图像分割速度,故具有一定应用价值.

计算机图形分离算法研究及实现

计算机图形分离就是在由计算机生成的图形和自然图像合成的混合图像中将人工区域和自然区域分开 利用自适应自组织映射对彩色图像进行量化 ,针对每种颜色组成一个色平面 ;然后将色平面转换成二值图像 ,对其中的连通区域进行快速标记 ,并提取出边缘 将标记后的区域和边缘映射到原图像 ,定义并计算每个区域的粗糙度和边缘对比度 ,最终完成各个连通区域的识别 实验结果表明 。

决策信息系统中挖掘全部决策规则的算法

在粗糙集理论的基础上,对决策信息系统中边界区域的数据进行研究,提出一种从边界区域数据中挖掘决策规则的算法——近似序列决策规则挖掘算法。在16个UCI数据集上的测试表明,该算法在规则的准确度和平均前件长度2个指标上优于ID3算法,能简洁、高效地挖掘出决策信息系统中的全部决策规则,为挖掘未知知识提供了新的思路。针对挖掘出的全部决策规则,提出新的确定性度量和一致性度量指标,用以准确地反映决策规则的性能。

地海交界环境与其上方双目标复合散射的混合算法研究

采用蒙特卡罗方法建立地海交界分区域复合粗糙面模型,陆地区域采用高斯谱模拟,近海海面区域采用基于变浅系数的北海海浪工程(joint North Sea wave project,JONSWAP)谱模拟;提出了基于分形理论的边界赋形方法,并运用多种反正切权函数处理实现了线型、月牙型、峡谷型和分形型边界的地海交界环境;基于矩量法和基尔霍夫近似的混合算法研究了地海交界环境与其上方双目标的复合电磁散射特性,对比了双目标分别位于两种典型环境和地海交界环境上方时的复合散射系数曲线,研究了复合散射系数随入射角、陆地区域参数、海面参数、边界形状、双目标参数及双目标类型的变化情况,并做了详细分析与讨论。结果表明该混合算法的高效性和准确性,数值仿真结果对地海交界环境上方目标的探测、遥感及成像具有借鉴意义。

浅议计算机图形分离算法的设计与实现

计算机图形分离的过程就是利用生成和自然图像合成的混合图像,将人工和自然的区域有效地区别开来,在彩色图像进行量化后再使用自组织映射进行处理,得出不同的颜色再组成一个平面图,之后转为二值图像,在连通区域做上相应的标志。得出每个区域的粗糙度和边缘对比度,再进行实验的比较。计算机图形分离算法具有实用性和科学性。