一类链图的优美性研究

该文首先给出了四圈链图的一种新的优美标号,讨论了四圈链图与路的一个端点相粘得到的一类图的优美性和交错性,在此基础上研究了两个四圈链图与路的两个端点分别相粘得到的一类图的优美性。     

基于几何测度的图像置乱度算法研究

分析研究了现有的几种图像置乱度衡量算法,从图像置乱前后相邻像素之间的距离偏移和方向偏移两个方面考虑,提出了基于几何测度的图像置乱度算法;最后通过对比分析,证明该算法具有更好的实用性、有效性与优越性。     

基于语义测度的图像相似性计算研究

针对图像检索中的低层视觉特征相似性度量问题,提出一种基于语义测度的图像相似性计算方法。该方法在图像区域分割的基础上,通过构建图像区域子块与语义元数据之间的统计映射关系,实现图像内容的统计语义描述,建立图像之间、图像与语义类别、语义类别之间的分层语义相似测度。通过对自然图像库的实验结果表明,该方法在相似图像检索中具有更好的性能。     

基于模糊连接度的卫星图像道路提取新方法

论文提出一种将相对模糊连接度和道路特征相结合进行卫星图像主干道路半自动提取的新方法。首先将原始图像划分为多个目标,对每一类目标分别人工选取种子点,然后计算出图像中各像素点与每一类种子点之间的模糊连接度,将其归属于模糊连接度值最大的一类,从而分离出道路目标。接着结合道路局部特征运用模糊连接度连接断裂路段,最后根据道路走向进一步完善整个道路轮廓。SPOT图像道路提取实验表明,新方法可以取得很好的效果。     

基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型的图像分割

针对低阶马尔科夫随机场(Markov random field, MRF)模型难以有效表达自然图像中复杂的先验知识而造成误分割问题, 提出一种基于多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型(Higher-order MRF model with multi-node topological overlap measure, MTOM-HMRF)的图像分割方法. 首先, 为描述图像局部区域内多像素蕴含的复杂空间拓扑结构信息, 利用多节点拓扑重叠测度建立图像局部区域的高阶先验模型; 其次, 利用较大的局部区域包含更多的标签节点信息能力, 基于Pairwise MRF模型建立基于局部区域的部分二阶Potts先验模型, 提高分割模型的抗噪能力; 再次, 为有效描述观察图像场与其标签场的似然特征分布, 研究利用局部区域内邻接像素的Hamming距离引入图像局部空间相关性, 建立局部空间一致性约束的高斯混合分布; 最后, 基于MRF框架建立用于图像分割的多节点拓扑重叠测度高阶MRF模型, 采用Gibbs采样算法对提出模型进行优化. 实验结果表明, 提出模型不仅能有效抵抗图像强噪声和复杂的纹理突变干扰, 鲁棒性更好, 而且具有更准确的图像分割结果.     

一种二值图像分枝矩特征的提取算法研究

文章从图形的树型分枝拓扑不变特性角度,提出了一种应用于图像识别中的新的图形分枝矩特征。把二值图像中的前景点看成是图形顶点,从而运用最小生成树算法获得一颗复杂的树结构,利用拓扑不变性进行树型的化简,最后运用L系统的反演算法获取简洁的产生式。该产生式就代表了图像的分枝矩特征,它与旋转、比例缩放、位移、镜像等等变换无关,具有较强的鲁棒性。     

基于演化算法的图像二值化算法研究*

针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数。数据实验表明,与传统的算法相比,利用演化算法求解车牌图像二值化阈值时,其搜索速度快、图像保真度高,能够更有效地进行图像识别和图像处理。     

基于混合智能算法的卫星图像分割技术研究

卫星图像数据量大、特征信息丰富、背景复杂、拍摄过程中易受干扰,用一般的基于参数统计的图像分割方法难以实现准确的分割;将自组织映射算法(SOM算法)和具有爬山过程的遗传算法(HGA算法)结合在一起,建立了一种基于混合智能算法的图像分割方法,用于卫星图像的分割;此方法通过SOM算法进行颜色特征提取,再通过HGA算法进行颜色特征聚类,实现对卫星图像的分割;实验结果表明基于混合智能算法的图像分割技术分割效果的准确率达到了91%,可以较好地分割卫星图像,具有较高的分割准确性。     

基于感知度模型的卫星侦察舰船目标效能评估研究

信息化作战条件下,卫星侦察舰船目标情报的获取成为分析判断现代战争海战场态势的重要依据。为评估卫星侦察监视效能,文章引入感知度概念,建立卫星侦察舰船目标感知度评估模型,给出模型定义及计算公式,深入分析了感知度评估模型的构建因素。针对舰船目标区域,通过引入网格空间,计算感知度,给出仿真评估流程和步骤。以我国领海某区域为例进行仿真分析,仿真结果表明模型能够较好的评估多颗卫星联合侦察效果。     

基于混合智能模型的卫星图像公路信息提取研究

在卫星影像上，一些城区和森林区的公路由于障碍物和阴影的影响，常导致道路出现模糊路段或断裂现象，单一方法很难检测出这些模糊路段，该文针对这种特殊道路提取难题，提出了一种结合模糊C均值（FCM）算法、反向传播神经网络（BPNN）和图像处理方法的混合智能模型。实验结果表明，混合智能算法可以得到比单一的神经网络方法和知识处理方法更好的道路提取结果。     

基于环境一号小卫星CCD图像的滨海湿地监测研究

湿地生态系统是与森林和海洋并列的三大生态系统之一,在全球气候和环境保护中发挥着非常重要的作用,因此,湿地的监测对环境保护和人类健康至关重要。本文以渤海湾-莱州湾为研究区域,利用环境与灾害监测预报小卫星（简称HJ-1）CCD图像通过分层分类法提取滨海湿地的分布,并以黄骅市为例对湿地的变化进行景观格局的动态分析。结果表明,利用HJ-1 CCD图像进行滨海湿地的监测是可行的,且与Landsat图像相比HJ-1 CCD数据具有高获取频率和宽覆盖范围,从而可以为湿地分布和变化的监测与管理提供经济有效的支撑。对湿地景观格局的评价表明,由于人类活动的影响,近年来湿地景观正在悄然地发生变化,天然湿地逐渐减少,人工湿地相对增多,人类的影响正日益加剧,需要引起重视。     

利用差分图像奇异值分解的置乱程度评价研究

提出了基于差分图像和奇异值分解相结合的图像置乱效果评价新方法。针对基于奇异值分解法的置乱程度评价法不能客观地反映图像置乱效果好坏的不足,首先对置乱前后图像进行差分运算并得到其相应的差分图像,其次对两差分图像进行奇异值分解,最后计算其奇异值差异程度的大小作为图像置乱效果评价的新准则。实验结果表明,提出的评价方法能够较好地刻画图像的置乱程度,反映了加密次数与置乱程度之间的关系,与人的视觉基本相符。对于不同的图像,该评价方法在一定程度上反映了所用的置乱变换在各置乱阶段的效果。