基于夜间灯光的2000—2018年成渝地区城市化过程研究

成渝城市群正逐步成为我国西部经济发展的增长极,探索其城市化时空格局对区域协调发展具有指引作用。基于2000—2018年整合夜光遥感数据提取城市群多期建成区空间范围,运用夜光规模统计、标准椭圆、位序—规模法则以及空间自相关等指标、模型定量分析了成渝区域城市化时空过程。结果表明：(1)灯光与统计数据配合下的建成区提取多年平均误差为1.27%,重庆、成都和绵阳市提取验证效果好;(2)19年间成渝各城市夜光规模显著增长,整体累计增长5.6倍,2010年后成渝城市群灯光规模扩张速度显著;(3)区域内各城市的位序—规模（rank-size）由高位序城市集中发展转向区域协调均衡发展,中小城市均有不同程度的扩张;(4)城市群规模重心位于四川资阳市安岳县,重心移动整体上以东南方向为主,空间格局整体呈现以“成都—重庆”为轴线沿西北向东南演变,空间范围逐渐扩张,说明以重庆为主的东南都市圈的社会经济形势更显著,对城市群发展更具影响力;(5)成渝城市群扩展的空间集聚程度逐渐加强,冷热点格局整体呈现冷点区占比大,热点区占比低的特征,热点区主要出现在位于成都与重庆主城区及其周边城镇。研究揭示了成渝城市群均衡发展的特...     

基于修正二维熵的水声图像分割

水声图像常分为亮区、暗区和混响区,而传统的单阈值方法不能根据需要获得相应区域,针对该问题,提出一种基于修正的灰 度-梯度二维直方图的最大熵分割方法。该方法根据先验知识截取部分灰度-梯度二维直方图,并对其进行最大熵阈值分割。实验结果表明,该方法可以根据需要提取出感兴趣的区域,并且能得到更好的分割效果。     

基于灰度—梯度共生矩阵模型的最大熵阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法，在图像处理与识别中广为应用。本文提出了基于灰度-梯度共生矩阵模型和是大熵原理的灰度图像的自动阈值化技术，该方法不仅利用了图像的灰度信息，而且也利用了图像的梯度信息。该方法通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量。仿真结果显示该算法比一维熵方法效果更佳。     

基于微粒群算法的视网膜血管自动提取方法

针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群算法并结合灰度-梯度共生矩阵的最大熵方法进行阈值化处理,对图像进行二值化处理后根据视网膜血管具有区域连通性的特征,采用形态学方法分割出最终的血管。实验结果表明,该方法能有效地提取视网膜血管网络。     

最大熵阈值处理算法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与识别中广为应用.提出了一种基于灰度-梯度共生矩阵模型和最大熵原理的自动阈值化方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值向量.仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更佳.     

灰度-梯度共生矩阵模型的加权条件熵阈值法

基于二维灰度直方图的最大熵阈值法是依据“灰度-灰度均值”构成直方图的图像分割方法,该方法着重于图像的内部信息,忽略了边界区域的信息。应用图像的梯度信息建立“灰度-梯度共生矩阵”,构造图像的二维灰度直方图,结合最大条件熵法进行阈值选取。为了充分提取图像内部和边缘信息,提出了二维加权最大熵阈值法。结果表明,该方法一方面能够保留更多的图像边缘信息,另一方面能够根据实际需要调节权值大小,得到兼顾图像内部和边缘信息的分割结果。     

一种新的图像阈值分割算法

提出了一种基于区域灰度均值-梯度共生矩阵模型和二维Renyi熵原理的阈值分割方法.该方法不仅利用了图像的灰度信息,而且也利用了梯度信息,通过计算基于灰度-梯度共生矩阵的二维Renyi熵,并使边缘区域的熵最大来选择阈值.二维Renyi熵比其它二维熵多了一个参数,此参数使得二维Renyi熵能处理更多类型的图像.将上述方法进行仿真实验,并且仿真其它二维熵方法,仿真结果显示,该算法比其他二维熵方法效果更有效更一般化.     

基于特征灰度和分水岭变换的甲藻横沟区域分割

针对分水岭变换存在的过分割问题,提出了一种新的图像分割方法。该方法利用灰度包容球获取图像特征灰度集合,通过降低图像中灰度级数目减少无意义的局部极小值区域,对灰度重构后的梯度图像极小值区域采用自动阈值法进行标记并对标记加以质心、形状和面积约束,对修改后的梯度图像采用分水岭变换实现甲藻显微图像中横沟区域的分割。实验证明,该方法可比传统方法更合理地分割出横沟区域,有效抑制了过分割现象。     

基于均值—梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法

为解决噪声显微细胞图像的多阈值分割问题,该文提出基于均值和梯度共生矩阵模型的最大熵多阈值算法。选用象素点的邻域灰度均值和梯度值构成二维灰度直方图。因为对象素点取均值可以平滑噪声,取梯度值可以锐化边缘,所以该算法能够改善图像的分割质量。考虑显微细胞图像多阈值分割的要求,该算法对二维灰度直方图采用改进的区域划分方式。通过优化传统的求熵算法,来减少运算时间,使之更加适合于擅长矩阵运算的MATLAB编程语言,从而提高运算速度。实验证明,该算法去除了噪声干扰,实现了显微细胞图像的多阈值分割,运算速度较快。     

固体推进剂药柱图像的自适应阈值分割方法

以固体推进剂药柱内窥镜图像表面缺陷的自动检测为例,在分析了此类图像特征的基础上,提出了一种利用梯度直方图信息的图像自适应阈值分割算法。通过实例,与原自适应直方图阈值分割算法和固定阈值分割算法相比较,结果表明：该算法采用可动态调整的形态学梯度算子计算梯度直方图,充分利用了图像的边缘信息和缺陷内部灰度分布不均匀的特性,算法简单,适应性广,具有实时准确分割图像的特点。     

基于类别方差的自动多门限图象分割

从模式识别的分类理论出发,对基于类别方差的自动单门限图象分割方法进行了扩展,给出一种适合于灰度图象的自动多门限图象分割方法,对灰度图象能够自动寻找最优的门限值（一个或多个）,与人类的视觉分割过程一致。实验表明,能够自动且有效地进行灰度图象的多级门限值分割。     

基于三维指数灰度熵的快速图像分割算法

针对现有阈值分割法通常只考虑图像直方图的统计信息,而忽略了图像目标和背景类内灰度分布的均匀性,提出指数灰度熵分割算法,并推广得到三维指数灰度熵分割算法。给出了一维指数灰度熵阈值法及三维指数灰度熵阈值法的原理,在三维直方图上,将降维处理和优化搜索策略相结合,得到最优分割阈值。理论证明,阈值搜索复杂度由原来的[O(L3)]降至[O(L12)]。实验结果表明,与现有的多种阈值法相比,所提算法抗噪性能更强、分割效果更优,且运算时间大为减少。     

结合像元形状特征分割的高分辨率影像面向对象分类

针对高分辨率遥感影像空间分辨率高,结构形状、纹理、细节信息丰富等特点,提出一种新的融合特征的面向对象影像分类方法来提取城市空间信息。基本过程包含以下4个方面:①提取影像的几何纹理等结构;②融合几何与纹理特征的面向对象影像分割;③提取对象的形状、纹理和光谱特征,并优选最佳特征子集;④最后基于支持向量机(SVM)完成面向对象的影像分类。通过对福州IKONOS影像数据实验,结果表明融入影像特征后的分割效果明显优于原始影像的分割结果,而信息最大化(mRMR)的特征选择能够快速地获得较好的特征子集。通过与eCognition最邻近分类方法比较,表明本文方法的分类总体精度大约提高了6%,效果显著。     

1992~2013我国干旱区城市不透水遥感制图与扩张过程分析

城市不透水地表作为城市建成区的重要环境指标和物理参数,在城市管理规划、环境评估、灾害预测、城市热岛以及气候变化等领域具有重要价值。及时准确地获取区域尺度城市不透水地表信息,对于城市发展综合规划、科学研究等具有重要意义。以DMSP（Defense Meteorological Satellite Program）和MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）为主要数据,通过构建植被调节型不透水指数（Vegetation-Adjusted Impervious Surface Index, VAISI）和非线性机器学习模型支持向量回归（Support Vector Regression, SVR）,完成了1992~2013年我国干旱区主要城市不透水面的22期遥感制图与变化过程聚类分析。研究结果表明：近20 a来我国干旱区城市不透水面总体上扩张幅度较大;时间变化过程上呈现显著扩张的趋势,且这一扩张在过程在2000年前后出现了提速;空间上,干旱区城市扩展的区域异质性显著,各城市不透水面扩张速度不均衡,不同等级规模城市扩张的速度差异明显。结合城市扩张动态度和城市面积聚类分析,我国干旱区主要城市的扩张过程可分为：高速扩张型、快速扩张型、中速扩张型和低速扩张型。     

Evaluation of Urban Expansion in Chongqing City based on the Nighttime Light Data

Urbanization is an important embodiment of regional economic development.Its progress reflects the level of economic development in the region.Since Chongqing being directly under the Central Government in 1997,it has enjoyed rapid economic growth and rapid urbanization.Looking for an intuitive and efficient method of urbanization is of great practical significance to correctly grasp the achievements of urbanization in Chongqing from the overall situation.Through the comparison of statistical data on night lighting data,we can extract the built-up area of Chongqing year after year.The city gravity model is based on the results.A night light index is established and used to calculate the speed of urban expansion.The result indicates that the urban distributions in Chongqing is spatially distributed and expanded in all directions.There are great differences between urban areas and rural areas and urban area urbanization level is higher.The city gravity gradually shifted from Yuzhong district to Yubei district.The speed of city expansion maintains high.Our study can afford refers for the planning and construction of the Chongqing city.     

基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法

针对现有去雾算法应用于交通标志图像时容易产生信息丢失、色彩失真等问题,导致去雾后图像质量较低,不能很好地满足交通标志识别系统（TSRS）的实际应用需求,提出一种基于天空分割的单幅交通标志图像去雾算法。根据大津算法结合图像灰度特征得到自适应阈值实现天空区域和非天空区域的准确分割;非天空区域采取改进的暗通道先验算法去雾,引入自适应中值滤波和快速双边滤波联合的方法优化透射率,天空区域则采取直方图均衡化算法去雾;通过融合得到无雾图像;引入高斯滤波对严重降质图像进行去雾后清晰化处理。实验结果表明,去雾后图像在峰值信噪比等多个客观评价指标上的综合表现优于其他几种去雾方法,所提算法在保证较低的时间复杂度的同时,能有效地保留图像信息,还原出清晰的真实图像,满足TSRS的实际应用需求。     

基于2030可持续发展目标的珠三角土地消耗率与人口增长率协调关系评价

量化联合国可持续发展目标SDG 11.3.1“土地消耗率与人口增长率的比率（LCRPGR）”有助于了解城市扩张与人口增长之间的关系,为城市国土空间规划和人口城镇化调控提供数据支撑,并且对指导决策者制定城市增长计划至关重要。基于土地利用产品、夜间灯光数据和人口普查数据,提取了城市建成区,利用地理加权回归模型测算了珠三角地区1 km×1 km格网尺度人口密度。依据SDG 11.3.1指标元数据中定义和公式,对珠三角地区可持续发展进行了可靠评价。结果显示：①1990~2010年珠三角建成区面积扩张4.6倍,城区人口增长3.7倍;②1990~2010年珠三角的LCRPGR值由0.71增长到2.01;城市扩张速度与人口增长速度并非是成比例协调增长关系;③建成区的扩张主要是由耕地和农村居民用地转换而来。综上,自2000年后珠三角地区土地消耗率已经超过人口增长率,城市扩张速度与人口增长速度并非是成比例协调增长关系,二者的差异在增大,应当引起一定注意。     

基于灰色系统理论的阈值自动选取算法

针对阈值方法常需要人工干预的问题,提出了一种基于灰色系统理论的阈值自动选取算法。首先利用降低灰度级后的直方图检测峰值,然后自动采集峰间内侧附近的样本作为灰色预测的种子点。通过灰色理论GM（1,1）模型预测种子点发展走向,并计算模拟交汇点,得到最优阈值。利用该算法与经典的Otsu,Kapur 算法以及文献[3]和[4]中的方法对15 组不同复杂度图像进行对比阈值分割,并采用AER进行分割评估,实验表明新算法平均分割误差为19.37%,低于上述四种方法。     

指纹图像质量评估的研究与应用

指纹图像质量评估是自动指纹识别系统（AFIS）中重要的一个环节,它将在对指纹图像进行分割、细化等预处理操作之前对图像质量进行评估,去除不满足要求的指纹图像以提高后续处理的鲁棒性。文章分析了现有的指纹采集细则,对有效面积、干湿、位置偏移、方向模糊等方面对指纹图像质量的影响进行探讨,对采集到的指纹图像质量进行质量评测,为图像的预处理提供质量较高的指纹图像。实验证明,该方法对不合格的指纹图像有较好的过滤效果,有利于提高整个指纹识别系统的效率。