混合的SAR图像变化检测算法

为尽可能多地消除遥感图像变化检测过程中“伪变化”信息的影响,获得比较客观的感兴趣区域变化检测结果,针对遥感图像中SAR图像的特点,提出一种混合的SAR图像变化检测算法。对已配准好的图像进行Frost滤波,用邻域比值的方法构造差异图,对得到的差异图进行非下采样轮廓波变换（NSCT）,对变换得到的高频子带和低频子带分别处理,用模糊C均值（FCM）聚类算法得到变化检测的结果。实验结果表明,该算法模型很好地保留了图像变化区域的细节,提高了变化检测准确性。     

基于压缩感知的单样本人脸识别

提出一种基于压缩感知的单样本人脸识别方法,通过局部邻域嵌入非线性降维和稀疏系数的方法产生冗余样本,则新样本包含了多种姿态和多种表情。将所有的新样本作为训练样本,运用改进后的稀疏表征分类算法进行人脸图像的识别。在单样本情况下,基于ORL人脸库和FERET人脸库的实验证明,该方法比原稀疏表征方法在识别率上分别提高了15.53%和7.67%。与RSRC、SSRC、DMMA、I-DMMA等方法相比,该方法同样具有良好的识别性能。     

一种基于密度的不确定数据离群点检测算法

不确定数据普遍存在于如移动计算、RFID技术和传感器网络等大量应用之中.由于不确定数据的离群点检测算法可以提高服务质量,提出一种基于密度的不确定数据离群检测算法RLOF.该算法引入一种R2-tree结构,有效降低了计算局部离群因子时的时间复杂度,同时降低了不确定数据集中的数据更新成本以及海量数据维护成本.理论分析和实验结果充分证明了该算法是有效可行的.     

基于相交邻域粗糙集的基因微阵列数据分类

在对基因微阵列数据的特征选择和分类的研究中,粗糙集理论是一个可以消除冗余基因的有效工具.但是传统的粗糙集模型不能很好地处理连续型数值数据,而离散化方法可能会导致信息的丢失.为此,提出了一种基于相交邻域粗糙集模型的属性约简算法,即将传统粗糙集中的距离邻域扩展为相交邻域,采用基于集合的方式来定义近似,以此构建粗糙集模型.在癌症数据集上进行实验,结果表明基于集合近似和相交邻域的粗糙集模型可以取得较好的分类效果,并且通过对选择出的基因进行GO术语分析,进一步证明了该模型的有效性.     

基于非负邻域嵌入和非局部正则化的单帧图像超分辨率重建算法

单帧图像超分辨率重建是指利用一幅低分辨率图像,通过相应的算法来获取一幅高分辨率图像的技术。提出了一种基于 非负邻域嵌入和 非局部正则化 的单帧图像超分辨率重建算法,以弥补传统邻域嵌入算法的不足。在训练阶段,首先对低分辨率图像预放大2倍,以保证在放大倍数较大时,高、低分辨率图像块之间的邻域关系也能得到较好的保持;在重建阶段,使用非负邻域嵌入来有效地解决近邻数的选取问题;最后利用图像块的非局部相似性构造非局部正则项对重建结果进行修正。实验结果表明,相对于传统算法,本方法的重建结果纹理丰富、边缘清晰。     

基于邻域关系模糊粗糙集的医学图像分类研究

对医学图像进行分类时,特征选择是影响分类准确率的非常重要的因素。针对医学图像的特殊性,以及目前提出的特征选择算法在应用于医学图像分类时效果不够理想等问题,提出一种基于邻域关系的模糊粗糙集模型,基于该模型给出特征选择算法,并将其应用于乳腺X光图像。实验结果表明,同已有的算法相比,该方法能有效选择特征,分类精度有较大的提升。     

可选特征的快速分形图像编码

目的基本分形图像编码非常耗时,基于子块特征的方法在加快编码速度方面非常有效,提出了一个新的子块特征函数,加快编码速度,改善编码性能。方法首先证明了一个定理,它统一了多个文献提出的理论方法,可以对子块任意定义特征。定理阐述了特征轨迹的长度、分布与编码性能的关系,比较了多个文献算法的优劣,并在定理的基础上定义了一个新的特征。结果实验结果表明,提出的算法在编码性能上较主对角和算法和叉迹算法有一定程度的提高,在PSNR相同情况下该算法具有较短的编码时间,在编码时间相同情况下该算法具有较高的PSNR;在相同的搜索半径内,该算法可找到更多的最佳匹配块;基于子块特征的近邻只是匹配误差极小的必要而非充分条件,当搜索10%的码本容量时,该算法只有约25%的R块找到了其最佳匹配块,当搜索到一半码本容量时,这样的R块数量达到了约80%。结论提出的新子块特征算法较主对角和算法和叉迹算法改善了编码性能,提高了图像质量。     

利用邻域质心投票从分类后影像提取道路中心线

目的 利用分类算法对高分辨率影像中的道路进行分割时,得到的二值图像往往混杂了许多非道路区域,且道路区域呈面状,无法直接应用于生产与研究。针对该问题,提出一种利用邻域质心投票提取道路中心线的算法。方法 首先检测像素在各方向上的连通距离以构建邻域多边形,随后进行质心投票来提取道路的中心线,与此同时估算道路宽度并判断出连通距离较长的方向数目,以排除非道路区域的干扰,最后经形态学处理得到细化的中心线。结果 选取测试图像及具有不同道路分布特征的高分辨率航空影像的分类结果进行实验,并将该算法与Zhang和Couloigner提出的算法进行了对比分析。结果显示,该算法的提取质量为80.6%和79.0%,且计算效率较高,处理实际影像的用时小于参考算法的20%,此外在稳定性及对不同路宽的适应性等多个方面均具有优势。结论 提出一种邻域质心投票算法,该算法能够同时实现传统方法中提纯与中心线提取两个步骤所对应的功能,从分类影像直接提取道路中心线。实验结果表明,该算法能够根据形状特征有效检测道路,且具备一定抗干扰能力,适用于对混杂了非道路区域的高分辨率影像的分类结果进行处理。     

The Study of Otsu Algorithm Applied in the Measuring of Ash Proportion

To further improve the boiler ash ratio detection methods and resource utilization, through image processing technology for boiler ash ratio analysis, the article first studied the one-dimensional Otsu algorithm, and then for the one-dimensional Otsu algorithm, in order to improve the accuracy of the algorithm, then it puts forward a two-dimensional Otsu algorithm. Finally the two-dimensional Otsu algorithm combined with the one-dimensional Otsu algorithm and the improved Otsu algorithm. By analyzing the improved Otsu algorithm, this paper considers the pixel gray value, neighborhood information, excluding light, noise and the relative efficiency of one-dimensional Otsu algorithm higher accuracy. The relative dimensional Otsu algorithm operating efficiency has been greatly improved. Improved Otsu algorithm in dealing with boiler ash ratio detection has played a very good part in the ecological environment, economic development and some other important aspects.     

基于邻域粗糙集的加权KNN肿瘤基因表达谱分类算法

肿瘤亚型的准确判别对肿瘤的治疗具有重要意义,对肿瘤的不同亚型进行准确判别是当前生物信息学研究的重要课题．本文首先利用Relief算法排序基因并选出初始的肿瘤信息基因子集,然后利用向基于邻域粗糙集模型的向前属性约减算法FARNeM来计算加权基因集合,最后用加权KNN算法对肿瘤对这些数据进行分析,从而发现有差异的基因表达。实验结果表明了上述方法的可行性和有效性。