一种改进的CURE聚类算法

聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自动分离子类的方法,因而不用预先给定聚类个数;在CURE对原始数据进行随机采样和分区聚类的基础上,增加了划分网格一步,能降低噪声影响并缩短聚类时间。对二维数据的测试表明：改进的CURE能正确识别大多数类,速度上优于原算法。     

基于图正则化低秩协同表示的高光谱异常检测

高光谱异常检测是检测出与周围背景像素的光谱具有明显差异的目标的过程。研究学者针对高光谱异常检测提出了多种算法,其中低秩协同表示检测器(LRCRD)不仅能够考虑所有像素之间的高光谱相关性,而且用低秩和l₂范数最小化约束字典的系数矩阵,背景字典不需要过度完备,可以更好地表示背景。然而,LRCRD模型并没有考虑到高光谱数据的局部几何信息对于区分背景和异常像素的重要性。将图拉普拉斯正则项引入LRCRD模型中,提出了一种基于图正则化低秩协同表示的异常检测方法,分析数据中的非线性几何信息。该方法保持高光谱图像的局部几何结构,提高了检测精度。在合成和真实高光谱数据集上对所提方法进行了实验验证,实验结果证明了所提方法的可行性。     

油田建设用地管理信息系统浅析

油田建设用地管理信息系统应包括三个子系统：征地管理子系统、地籍管理子系统和维护子系统。这套信息系统建成后，整个胜利油田的建设用地将全部采用计算机管理，所有的图形资料、文件资料、文档资料和报表资料，将自动加到数据库中。只有拥有访问权，随时可以从数据库中调出所需要的全部资料，而不需要再拿着档案号去资料室查取档案。各种数据、文档实现中种不同需要并各个科室之间自动传输，这可大大缩短办公周期，减轻劳动强度，     

面向对象的有限空间内人群流动CA模型研究

为了模拟在有限空间中大量人员的流动分布，基于面向对象技术，在已有交通流模型和行人流模型的基础上，建立了一个在有限空间内高密度人群流动的元胞自动机模型。采用面向对象思想的建模方法，使得模型具有很好的适用性、扩展性和复用性。并根据出现高密度人群的一般情况和控制对象的需求，提出“元胞控制块”的概念，使整个模型架构具有很强的应用转化能力。计算机模拟验证的结果良好，充分显示了元胞自动机模型对复杂人群流动的模拟能力。     

基于遥感影像提取海岸线方法的研究——以黄河三角洲地区黄河口段和刁口段海岸为例

根据黄河三角洲地区不同类型的海岸线在遥感影像上的不同特征,对其遥感影像采用二值化、高通滤波、缨帽变换及非监督分类等方法进行图像增强处理,应用此方法准确地提取了黄河三角洲地区黄河口段和刁口段海岸的海岸线。     

一种改进的CURE聚类算法

聚类分析是数据挖掘领域的一个重要研究方向。已经有多种用于大规模数据库的聚类算法,CURE就是一个典型的代表。本文对CURE进行了改进,新方法用多点表示一个类,但舍弃了代表点收缩的过程;通过对类内最邻近距离统计特征的分析,提出了自动分离子类的方法,因而不用预先给定聚类个数;在CURE对原始数据进行随机采样和分区聚类的基础上,增加了划分网格一步,能降低噪声影响并缩短聚类时间。对二维数据的测试表明：改进的CURE能正确识别大多数类,速度上优于原算法。     

基于ORB与RANSAC融合改进的图像拼接方法

针对旋转不变性二进制描述算法（Oriented Fast and Rotated Brief, ORB）的尺度旋转性配准误差大,配准率较低及随机采样一致性（Random Sample Consensus, RANSAC）算法随机性强且不稳定的问题,提出一种ORB与RANSAC结合的快速特征匹配算法。首先,对特征点提取方式进行优化选择,消除特征边缘影响。之后构建简化的金字塔式尺度空间模型,改进分层图像的尺度空间结构,减少生成图像层数和数目;然后采用梯度方向改进传统ORB算法中的主方向提取模式,提高特征角点主方向的准确性。最后,通过构建分块随机取样检测的方式改进RANSAC算法,提高RANSAC算法的稳定性和图像配准的准确性。实验结果表明改进后的ORB和RANSAC融合算法在尺度和旋转配准方面性能有很大提高,并且配准的精度较传统ORB算法高,尺度配准精度提高55.41%,旋转配准精度提高26.66%。满足复杂图像快速精确配准拼接的精度和实时性要求。     

最小模糊熵算法在SAR影像溢油检测中的应用

针对溢油SAR影像的油膜识别不准确的问题,该文引入最小模糊熵的图像分割方法,构建基于一维灰度直方图与二维灰度直方图的最小模糊熵隶属度函数,并基于模糊熵分割算法对试验影像进行处理。实验结果表明:最小模糊熵的分割算法能够对SAR影像实现比较好的油膜分割效果,且二维的模糊熵分割效果由于加入了图像灰度邻域信息,抗噪能力更强,分割效果要优于一维的模糊熵分割算法。同时,实验验证对于直方图双峰特性不明显的图像,采用最小模糊熵的的分割效果要优于最大模糊熵。     

一种利用均值匹配改进的高光谱异常检测方法

传统高光谱异常检测算法由于背景信息估计不准确等原因普遍存在高虚警率的问题,针对这一现象,提出了一种利用图像均值进行匹配改进的高光谱异常目标检测后验处理方法。首先采用传统的高光谱异常检测算法将待检测高光谱图像划分为背景与异常目标潜在区域,之后通过对待测图像求解均值,将其与异常目标潜在区域像元进行相似性匹配计算,剔除大范围误检像元,得到最终检测结果。该方法在传统异常目标检测算法基础上进行相似度量剔除大范围虚警像元,在提高原算法探测能力的同时有效地降低虚警率。实验表明,该方法可以有效降低虚警率,提高原算法对于亚像元异常目标的检测能力,且对于不同算法、不同数据具有普适性。     

基于多参数k-means聚类的自适应点云精简

点云数据量十分庞大,合理地精简点云数据是点云数据处理的重要研究内容.针对传统点云精简算法存在的细节缺失、空洞等问题,提出一种基于多参数k-means聚类的自适应点云精简算法.该方法基于KD-Tree创建点云k邻域,结合曲面拟合对点云数据进行曲率和法向特征计算,运用多参数混合特征提取方法对点云特征及边界进行检测并保留;并...