基于正则割（Ncut）的多阈值图像分割方法

在图像处理与目标识别中广为应用的阈值法是图像分割的一种重要方法,因此如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,把图像的一维灰度直方图的灰度级L和对应灰度级L的概率P视为二维平面上的点（L,P）,采用新的相似度函数来定义这些点之间的相似度,从而构建基于灰度级的相似度矩阵,然后使用正则割（Ncut）进行分类,根据分类结果确定图像的分割阈值。算法用基于灰度级的权值矩阵代替基于像素级的权值矩阵来描述图像像素的关系,因而需要的存储空间及实现的复杂性大大减少;与现有的阈值分割方法相比,该算法能够单阈值和多阈值分割图像,因此具有更为优越的性能。     

谱聚类中的相似度矩阵研究

以谱聚类算法为理论基础,对图的分割问题构造合适的相似度矩阵。构造四种相似度矩阵,并进行实验分析。实验结果表明,好的相似度矩阵对图的分割是非常有效的。     

基于区域协方差的图像超像素生成

图像分割是指将图像分割成一些互不重叠的区域,各区域内部具有相同或相近的某些特定属性,而不同区域之间的属性则相差明显。在图像处理的许多应用中,由于像素级处理的方法因图像数据量庞大、运算规模较大而需要耗费大量的运行时间,因此对图像进行超像素分割预处理是很有必要的一个步骤。基于区域协方差分析,提出了一种新的像素块相似度度量方法;基于像素块相似度度量提出了一种图像超像素生成的鲁棒方法。该方法首先利用K-means算法对输入图像 进行初始聚类分割成若干小区域,对每个小区域利用区域协方差矩阵描述其特征信息;然后利用小区域块之间的区域协方差距离来构造相似度矩阵,结合Graph-based与K-means方法对区域块聚类生成图像超像素。与其它方法相比,该方法在生成较紧凑超像素的同时能更好地保持图像边缘特征信息,改善了图像欠分割错误,减少了不必要的过分割现象。将图像超像素生成方法应用于图像风格化中可以快速生成油画风格的风格化图像。     

改进的判别割及其在图像分割中的应用

谱聚类算法能在任意形状的样本空间上聚类且收敛于全局最优解,但判别割(Dcut)算法在计算正则化相似度矩阵及其特征向量时比较耗时,而基于子空间的Dcut(SDcut)算法则不稳定,为此,提出基于主成分分析(PCA)的Dcut算法(PCA-Dcut)。PCA-Dcut算法采用PCA算法计算相似度矩阵的前m个大的特征值对应的特征向量构造一个新的矩阵,然后采用构造的矩阵与相似度矩阵和拉普拉斯矩阵分别进行矩阵运算;接着通过计算获得一个m阶正则化相似度矩阵,并计算该矩阵的k个最大特征向量;最后使用构造的矩阵与这k个特征向量相乘获得最终用于分类的特征向量。PCA-Dcut算法能降低Dcut算法的计算复杂度。通过对人工合成数据集、UCI数据集和真实图像的仿真实验表明,PCA-Dcut算法的聚类准确率与Dcut等谱聚类算法相当,同时在分割图像时的运算速度约为Dcut的5.4倍,并具有比SDcut更快的速度和更好的性能。     

基于伪并行免疫遗传算法和粗糙集的图像分割方法

提出了一种结合伪并行免疫遗传算法和粗糙集的新的图像分割方法,该方法适用范围广.以各抗体子群体适应度为依据构建属性值表,基于属性值的不可分辨关系将图像分成许多小区域;通过值约简、属性权值、区域差异度计算得到各基本区域之间的差异度矩阵,进而对基本区域进行相似域和非相似域的划分,最后基于相似度的最终等价关系及分割来实现基本区域的合并完成图像分割.实验结果验证了该方法的有效性.     

区间模糊谱聚类图像分割方法

近年来谱聚类算法在模式识别和计算机视觉领域被广泛应用,而相似性矩阵的构造是谱聚类算法的关键步骤。针对传统谱聚类算法计算复杂度高难以应用到大规模图像分割处理的问题,提出了区间模糊谱聚类图像分割方法。该方法首先利用灰度直方图和区间模糊理论得到图像灰度间的区间模糊隶属度,然后利用该隶属度构造基于灰度的区间模糊相似性测度,最后利用该相似性测度构造相似性矩阵并通过规范切图谱划分准则对图像进行划分,得到最终的图像分割结果。由于区间模糊理论的引入,提高了传统谱聚类的分割性能,对比实验也表明该方法在分割效果和计算复杂度上都有较大的改善。     

基于多特征融合半自动岩心图像颗粒提取

基于最大相似度的区域合并算法是一种半自动的图像处理方式,可根据用户提供的交互信息,利用图像特征作为区域相似度进行准确的目标提取。但传统的MSRM算法计算量大,使用单一的图像特征使得分割不够精确。针对这些问题,文章对MSRM算法进行改进,提出一种基于多特征的区域最大相似度图像分割算法,并采用矩阵变换算法来降低计算量。该方法使用超像素图像作为分割基础,首先计算图像相邻区域纹理和颜色特征相似度,并使用矩阵变换算法降低颜色特征矢量维度,然后计算两种特征的权重,最后根据综合后的相似度对图像进行区域合并,得到最终的颗粒提取结果。实验结果表明,该方法可以有效提取颗粒的轮廓,提取的轮廓边缘细节较传统MSRM算法更优,算法执行效率也得到了提高。     

基于谱聚类的多闭值图像分割方法

阈值法是图像分割的一种重要方法,在图像处理与目标识别中广为应用。因此,如何确定阈值是图像分割的关键。提出了一种新的图像阈值分割方法,即通过采用新的相似度函数的谱聚类算法(Dcut)确定图像阈值。采用基于灰度级的权值矩阵代替常用的基于图像像素级的权值矩阵描述图像像素的关系,因而算法需要的存储空间及实现的复杂性与其它基于图的图像分割方法相比大大减少。实验表明,该方法分割图像的时间少,且能够单阈值和多阈值分割图像,与现有的阈值分割方法相比,其具有更为优越的分割性能。     

一种改进近邻传播聚类的图像分割算法

针对近邻传播（Affinity Propagation,AP）聚类算法存在运算复杂度高且未考虑数据点密度对聚类效果的影响的问题,提出一种改进的近邻传播聚类算法并应用于图像分割。首先,在度量数据点之间的相似性时,考虑到密度差异对数据点成为类代表点可能性的影响,利用密度聚类的思想设置偏向参数,同时引入数据点的空间邻近位置信息,充分利用图像信息,提高相似度矩阵构造的合理性,增强聚类的内聚性,并提高分割精度;其次,为降低计算相似度矩阵的复杂度,减小计算机内存开销,引入Nystr?m逼近策略求解相似度矩阵,提升了算法的效率。实验表明,改进后的算法与传统的近邻传播聚类算法相比获得了更好的图像分割效果。     

基于改进DRLSE水平集模型的图像分割

针对 DRLSE 水平集模型对噪声敏感、依赖初始轮廓位置以及演化速度缓慢等不 足,利用小波变换和小波阈值去噪的方法,构造对噪声不敏感的边缘信息刻画矩阵,定义基于 图像信息的边缘停止函数和自适应权重系数,获得了改进的 DRLSE 水平集图像分割模型。利 用有限差分法对模型求解,并采用 Jaccard 相似度作为评价模型的定量分析方法,数值结果显示 改进的模型及算法对图像分割的有效性,克服了 DRLSE 水平集模型分割含噪图像以及定义初 始轮廓位置的局限性,提高了 DRLSE 水平集模型的计算效率和图像分割精度。     

FreeMarker模板引擎在线动态生成Excel和Word文档技术

由于Java生成Word和Excel文档十分困难且代码量也比较大,本文提出FreeMarker模板引擎在线动态生成Excel和Word文档的方案,并把相关技术应用到库尔勒科技服务平台,经过实践证明,该方案生成的Word和Excel文档符合Office标准,打印也不会变形,是当前用来生成具有固定结构的Excel和Word文档的较佳方案。     

广州市地表温度反演与土地利用覆盖变化关系研究

利用环境星1A/1B遥感影像,运用Jiménez-Munoz & Sobrino's普适性单通道算法定量反演广州市的地表温度(Land Surface Temperature,LST) ,结合MNF主成分分析和支持向量机获取的不透水面分布格局,利用面向对象分类方法获得了土地利用覆盖情况,重点研究广州市不透水面、土地覆盖和植被指数与城市热环境的定量关系。研究结果显示:基于大气水汽含量实测数据的JM&S普适性单通道算法反演结果更精确;广州市2009~2011年的不透水面面积和土地覆盖与平均地表温度相关性分析表明:广州市连续3 a呈现城市扩张的现象,城市热效应显著加剧;城市平均地表温度与不透水面面积呈现正相关,与城市的植被指数和裸土指数呈现负相关。     

OWL文件向关系数据库的映射及存储研究#br#

 针对现有本体存储模式存在的无法推理及操作不便等缺陷,本文提出一种新的OWL（Web Ontology Language）文件向关系数据库映射及存储的模式。该模式将本体文件数据提取至由本体ER图（Entity Relationship Diagram）设计的底层数据库中,同时在提取过程中自动获取隐含语义数据,再将底层数据库中的数据映射为便于用户操作的数据库。实验结果表明,该模式既保留了本体文件的隐含语义,又提高了查询效率,同时极大地方便了普通用户对本体数据的操作。     

经典BLP安全公理的一种适应性标记实施方法及其正确性

经典的 Bell & L a Padula( BL P)模型是在计算机安全系统中实现多级安全性 ( ML S)支持的基础 ,被视作基本安全公理 .结合以 L inux为基础的一个安全操作系统 ( RS- L inux)的开发 ,讨论抽象的 BL P安全公理在安全操作系统实现中的实际意义 .从理论上构造 BL P公理的一种新的实施方法 ( ABL P方法 ) ,并给出该方法的正确性证明 .ABL P方法主要由 3条访问控制规则构成 ,其特点是允许主体的当前敏感标记进行适应性调整 ,它以常规实施方法为基础 ,克服了常规实施方法在标记指派方面的不足 ,为安全判定增加了灵活性 .     

基于GIS的图书馆文献计量分析

图书馆在提供文献收集、整理和查阅等功能的基础上,开展了大量研究工作并发表了丰富的研究成果。对发表的文献进行信息挖掘,可为相关研究提供参考和借鉴。通过趋势线分析获取各个国家图书馆在不同时期的发文趋势,采用质心法可以刻画出全球图书馆国际发文数量随着时间变化其重心发生迁移的特征。分析结果显示,这两种方法成功地应用到了文献计量分析中,为文献计量学研究提供了新的方法。     

一种TD-LTE与eHRPD系统重叠覆盖下的负载均衡算法

 针对3G的eHRPD和4G的TD-LTE移动通信系统进行混合组网时,每种网络制式下的小区在用户增多时都有可能过载,除了传统的与邻近小区进行基站的切换,还可以在不同制式之间进行垂直切换。本文以网络资源利用率为参考,对系统内的用户进行异系统垂直切换,从而使混合组网后的系统负载得到均衡。通过该整合系统的仿真,在保证无线链路丢失率不受显著影响前提下,该方法使得蜂窝小区的平均吞吐率有所提高,并能找到使得吞吐率最大时的最佳切换阈值。     

基于时序背景LDA与协同过滤的混合推荐模型

现有的个性化推荐通常会忽略时间信息对用户行为的影响,导致预测准确性较低。本文根据用户属性信息和用户评分信息,建立基于时序背景LDA与协同过滤的混合模型(TLDA-CF)。通过离线与在线推荐提高推荐效率;根据用户对项目的评分信息,以及各时间段内项目的被访问量分别建立LDA模型,解决数据稀疏性问题;设置动态权值平衡用户选择趋势提高推荐准确性;对于没有评分信息的新用户,采用用户聚类,引用协同过滤算法预测新用户喜好,解决冷启动问题。将该算法应用在MovieLens数据集上,实验结果表示,该算法在推荐召回率和准确率、F1值上都优于传统的LDA模型。     

应用重轨星载InSAR技术监测三峡库区滑坡形变探讨

三峡库区滑坡灾害严重,应用传统监测方法不仅耗资巨大,而且效率不高。通过对近年来迅速发展起来的地表形变探测新技术--重轨星载InSAR技术进行了相关研究,并针对三峡库区近地表大气水汽含量变化频繁的特点,研究了大气水汽变化对重轨星载InSAR观测精度的影响,在对Zebker的相关研究结论进行实证后,探讨了重轨星载InSAR技术应用于三峡库区滑坡监测的可行性。     

中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率的变化特征

陆面微波比辐射率较高且易变,造成陆面上反演降水以及其它大气参数较为困难。对于地表特征复杂的中国,陆面微波比辐射率的研究还很有限。通过利用Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM)卫星上同步扫描的VIRS（红外和可见光）与TMI（微波）资料以及微波辐射传输模式反演了中国江淮、黄淮地区陆面微波比辐射率。然后,结合MODIS提供的地表类型数据,分析了江淮、黄淮地区不同地表微波比辐射率的时空变化特征。 结果表明该地区的农作物地表比辐射率最小,垂直与水平比辐射率极化差最大;而森林地表比辐射率最大,极化差最小。此外,不同地表的微波比辐射率昼夜变化明显,季节变化不明显。比辐射率估算误差中,地表温度、微波亮温和大气相对湿度3因子的准确计算对22 GHz和85 GHz的影响较为明显,对其它通道影响较小。对于小于85 GHz的通道,比辐射率估算精度受微波亮温的影响最为明显,地表温度其次,相对湿度最小;对于高频85 GHz,相对湿度的影响最明显,其次是微波亮温,最后是地表温度。     

内蒙古锡林浩特草原GLASS LAI产品的真实性检验

结合内蒙古锡林浩特草原区域的实地测量数据和Landsat TM高分辨率遥感数据,对两景GLASS LAI产品进行真实性检验,同时以MODIS LAI产品为比照。结果表明:①GLASS LAI产品和MODIS LAI产品均高估,其中7月中旬GLASS LAI产品高估约11%,其高估的程度明显小于MODIS LAI(高估约36%),而8月末两者高估的程度相似;②GLASS LAI产品与Landsat TM反演LAI产品有较好的一致性,两期数据的决定系数R²分别达到0.72和0.58,优于MODIS LAI产品(0.61和0.27);③GLASS LAI和MODIS LAI两个产品的误差主要来自于模型的准确性,真实性检验中数据定量化误差小于5%。结论表明:GLASS LAI产品数据在锡林浩特草原区域的观测精度和一致性都优于MODIS LAI产品数据,更适用于相关研究。