基于灰关联分析的遥感影像无缝拼接*

根据中心像元与周围像元之间的邻近像元效应,提出了一种基于灰关联分析的多景遥感影像无缝拼接方法。该方法以影像重叠区域中心像元邻域作为参考序列与比较序列,利用斜率关联度计算两者之间的灰关联度,找到一条影像色调和纹理差异较小的拼接线,并对其两侧作加权灰度平滑处理,以消除拼接图像之间因色调差异造成的接缝效应。实验结果表明,该方法算法简单,易于实现,影像拼接质量较好。     

机载LIDAR系统正射影像镶嵌线优化算法研究

在机载LIDAR（Light Detect And Ranging）系统中,针对正射影像镶嵌线优化需求,提出一种双惩罚系数的改进A*算法,通过点云生成高精度DSM辅助,对影像初始的镶嵌线进行优化进而得到一条最优化镶嵌线。实验证明：该方法可以准确、智能地对镶嵌线进行优化,改善镶嵌后影像质量。     

最短路径原理正射影像镶嵌线自动提取

<正>射影像镶嵌过程中,镶嵌线的选取是一个重要的步骤,其自动化程度是影响全自动镶嵌的一个重要因素。本文提出一种基于图论最短路径原理的正射影像镶嵌线自动提取方法。该算法将图像上提取得到的底层视觉信息(Canny边缘)作为镶嵌过程中的障碍物信息,在边缘图像上根据像素点的邻接关系构建带权有向图,利用初始镶嵌线作为初始条件计算图中有向边的权值,将正射影像镶嵌线的提取过程转化为图论中最短路径问题。实验表明,该算法可以较为准确提取镶嵌线,对全自动镶嵌具有重要应用价值。     

不同季相SPOT5影像镶嵌前色调处理方法研究

只有少数影像可供选择时,如何镶嵌季相差异大的影像,以取得较好的镶嵌效果,是一个很常见的技术问题。该问题的难点主要在于如何减小镶嵌影像间色调的差异。以厦门市两景不同年份、不同季相、色调差异很大的SPOT5卫星影像为例,采用数值调整,栅格编辑填充和特征信息提取、分类等图像处理方法,对影像上色调差异很大的斑块状地物和不规则零碎地物进行处理,达到了减小两景影像中同一地物特征色调差异的目的。文中提出的均色方法可以改善影像镶嵌效果,具有较强的实用性。     

IBR技术中柱面全景图镶嵌的快速算法

针对ＩＢＲ技术中柱面全景图镶嵌问题提出了一种新的算法,它通过对图象重叠部分的对应特征区域进行提取和拼合来实现图象镶嵌。实验表明该算法在获得良好镶嵌效果的基础上,大大提高了镶嵌速度,是一种快速实用的柱面景图镶嵌算法。     

面向遥感影像镶嵌的SVR色彩一致性处理

由于成像条件与环境的差异,多景待镶嵌遥感影像之间往往会出现色彩差异,针对此问题,提出一种基于支持向量回归 (SVR)的色彩一致性处理方法。采用NDVI(归一化植被指数)阈值分割并结合光谱角匹配(SAM)的方法在影像重叠区域自动选取具有"不变特征"的像素作为样本;通过SVR建立输入影像到参考影像的灰度值变换方程,并对输入影像进行处理,使得待镶嵌影像具有与参考影像相同或者相似的亮度与对比度。采用TM、SPOT、无人机(UAV)影像等多源数据进行了实验,结果表明,该方法能够有效消除由系统因素引起的色差,与线性回归方法相比,该算法在方差、辐射分辨率等方面具有优势。     

无人机遥感影像镶嵌技术综述

无人机影像镶嵌是低空遥感数据处理系统中的一个重要内容,其目的是将序列无人机影像拼接成一幅具有地理坐标的影像。为了使该领域的研究人员对当前无人机影像镶嵌方法有较全面的了解,对各种无人机影像镶嵌方法进行了综述。多项式法、卡尔曼滤波法、基于SfM点云匹配和传统空中三角测量法均需要地面控制点,而对偶四元数POS辅助空中三角测量方法无需或者只需少量地面控制点,将在无人机影像镶嵌领域有较为广阔的应用前景。     

结合分割线网络的遥感影像镶嵌及ENVI/IDL实现

针对在遥感影像镶嵌中,常用的遥感图像处理软件通常需要对镶嵌线进行人工二次编辑以优化镶嵌效果,自动化程度较低的问题,设计一种在分割线网络中搜索镶嵌线的方法镶嵌影像,并在ENVI平台上进行二次开发将该方法以模块化的形式嵌入其中,实现了序列影像镶嵌。该方法首先对重叠区进行图像分割,提取分割线网络,然后基于相邻斑块间的分离度设计路径代价函数并构造分割线网络无向带权图,运用Dijkstra算法搜索图中最短路径作为镶嵌线并将其矢量化,最后根据该镶嵌线完成影像镶嵌。实验结果表明,该方法自动提取得到的镶嵌线能更少地穿越房屋、河流等显著地物,并能沿着地物边缘行进,淡化镶嵌痕迹。     

结合分割线网络的遥感影像镶嵌及ENVI/IDL实现

针对在遥感影像镶嵌中,常用的遥感图像处理软件通常需要对镶嵌线进行人工二次编辑以优化镶嵌效果,自动化程度较低的问题,设计一种在分割线网络中搜索镶嵌线的方法镶嵌影像,并在ENVI平台上进行二次开发将该方法以模块化的形式嵌入其中,实现了序列影像镶嵌。该方法首先对重叠区进行图像分割,提取分割线网络,然后基于相邻斑块间的分离度设计路径代价函数并构造分割线网络无向带权图,运用Dijkstra算法搜索图中最短路径作为镶嵌线并将其矢量化,最后根据该镶嵌线完成影像镶嵌。实验结果表明,该方法自动提取得到的镶嵌线能更少地穿越房屋、河流等显著地物,并能沿着地物边缘行进,淡化镶嵌痕迹。     

对西藏“一江两河”遥感影像镶嵌并进行拼接缝消除及分类

对现有的西藏中部10 景ETM+ 数据进行了假彩色合成, 并对合成影像进行了镶嵌。为便于分类, 对镶嵌影像进行了拼接缝消除的优化处理, 对消除了拼接缝的镶嵌影像进行了行政界叠加, 取行政界内影像进行分类, 将分类结果进行了统计和分析。     

基于灰色遗传算法的快速图像匹配方法研究

针对图像匹配速度慢,抗干扰能力差的问题,将灰色关联理论与遗传算法相结合,提出了一种鲁棒性强的快速图像匹配方法——GGA（Grey Genetic Algorithm）法。该方法首先确定问题的参数空间,通过对参数空间编码和种群初始化得到待匹配的多个初始位置,然后利用模板图和当前搜索子图的直方图信息,分别构建参考序列和比较序列,并以两序列间的灰色关联度为适应度函数。在此基础上,初始群体经过选择、交叉和变异等操作逐代进化到搜索空间的优化区域,并逼近最佳匹配位置。实验结果显示,GGA法充分利用了灰色关联理论的小样本特性和遗传算法的计算并行性,在保证一定匹配精度的情况下,实时性和鲁棒性明显提高。     

基于灰色关联分析和Canny算子的图像边缘提取算法

基于灰色关联分析和Canny算子,提出了一种有效的边缘提取策略。相对于传统边缘检测方法中的梯度图像,首次提出灰色关联度图像的概念,并对两种图像进行了对比和分析。指出并讨论了灰色序列方向对边缘方向的敏感性,采用不同方向的灰色序列可以得到和梯度方向算子相似的效果。由各方向序列下的灰色关联度图像进行边缘方向判断,沿各方向进行非极小值抑制,对灰色关联度图像进行细化,然后设定自适应高低阈值进行边缘连接。实验表明该算法具有很好的处理效果。     

一种基于改进灰色关联分析的变量选择算法

针对灰色绝对关联度模型和灰色相似关联度模型存在的问题,提出一种基于相对变化面积的改进灰色关联度模型.以序列几何形状的相似程度为基础,构建反应折线相似程度的相对变化面积,并以此作为关联系数的计算依据,同时以局部关联度的平均值度量整体的相似性,定义灰色关联度模型.此外,根据关联度计算结果,提出一种基于集合思想的变量选择算法,有效去除变量间的无关和冗余变量.仿真结果验证了所提出算法的有效性和合理性.     

基于灰关联分析的V-MDAV算法研究

距离度量会影响微聚集算法的聚类效果,为了提高算法的隐私保护能力,采用灰关联分析中的均衡接近度替代V-MDAV算法中的欧氏距离度量记录间的距离,提出基于灰关联分析的V-MDAV算法,即V-GRAV（variable-size grey relation to average vector）算法。由于均衡接近度既包含灰关联度对整体接近性的测度,又具有均衡度对序列均衡性测度的特点,克服了欧氏距离受局部奇异值影响较大的问题,所以V-GRAV算法在保证信息损失与V-MDAV相近的同时,较大程度地降低隐私泄露风险,实验证明了算法的有效性。     

基于灰熵并行分析法的多目标作业车间调度优化

提出利用信息熵理论与灰色关联分析法并行地处理多目标优化问题,将多目标优化的目标值构成数据序列,挖掘序列关系实现多目标优化。首先,并行的对目标值序列计算灰关联系数以及熵值权重,之后将信息熵与灰关联系数结合计算灰熵并行关联度,建立灰熵并行分析法。最终,利用灰熵并行关联度作为优化算法的适应值计算策略,以该策略引导智能优化算法进化。建立作业车间调度问题的三目标优化模型,以灰熵并行分析法为基础,分别应用差分算法、遗传算法解决三目标作业车间调度问题,验证新方法的可行性。实验表明：新方法均能使两算法收敛且得到分布均匀的 Pareto 前端,表明其有效和可靠。同时,差分算法得到的解较遗传算法的解具有明显的优势。     

基于灰色粒子群优化的快速图像匹配算法

针对图像匹配中速度慢、抗噪性差等问题,提出一种基于灰色理论和粒子群优化的快速图像匹配算法——GPSO算法。该算法首先通过粒子群初始化,获得待匹配的多个初始位置和更新速度;然后,利用模板图和当前搜索位置子图的直方图信息,形成参考序列和比较序列,设计基于两类序列间灰色关联度的适应度函数。在此基础上,各粒子根据个体经验和社会经验,利用群体智能的高效并行寻优能力,逐代逼近最佳匹配位置。实验显示,本算法在保证了一定匹配精度的情况下,明显提高了匹配速度和鲁棒性。     

基于改进覆盖算法和灰色关联度的案例检索

传统的案例检索算法较少考虑多影响因子对属性权值的作用及属性间关联性。为此,结合改进覆盖算法和灰色关联度优化案例检索,提出基于多影响因子的案例属性权值自适应算法和改进灰色关联度的案例相似度算法,解决案例中属性权值确定和相似度计算问题。实验结果表明,与多种案例检索算法相比,该算法能够克服传统案例检索的缺陷,有效提高案例检索的质量和效率。     

基于灰关联分析的多数据流聚类

作为当前数据流挖掘研究的热点之一,多数据流聚类要求在跟踪多个数据流随时间演化的同时按其相似程度进行划分。文中提出一种基于灰关联分析并结合近邻传播聚类的多数据流聚类方法。该方法基于一种灰关联度,将多个数据流的原始数据压缩成可增量更新的灰关联概要信息,并根据该信息计算多个数据流之间的灰关联度作为其相似性测度,最后应用近邻传播聚类算法生成聚类结果。在真实数据集上的对比实验证明该方法的有效性。     

于灰色模糊熵的SAR图像快速分割方法*

针对SAR图像特殊的噪声特性,提出一种基于灰色模糊熵的快速图像分割方法。该方法不仅考虑了图像像素的灰度信息,还考虑了像素与其邻域像素的空间相关信息。为弥补传统模糊方法对噪声敏感的缺陷,引入灰色关联分析理论,设计图像当前像素灰度值与其八邻域像素灰度值组成的比较序列,通过计算其与目标点参考序列的灰色关联度修正传统隶属函数,以更精确地描述该灰度值属于目标或背景的模糊隶属度,并进一步给出了灰色模糊熵模型作为选取最佳阈值的准则。此外,为尽快确定最佳隶属度阈值,采用了具有群体智能的粒子群优化算法。实验表明该方法可以在