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1.
针对谱聚类方法应用于合成孔径雷达(SAR)图像分割时Laplace矩阵的特征值和特征向量难以计算的问题,结合SAR图像在多个尺度的统计信息,给出了一个包含顶点凝聚、初始分割和分割细化3个步骤的SAR图像多尺度分割方法。首先,用一个顶点数不断减少的凝聚图序列来逼近从SAR图像得到的图;然后应用谱聚类方法对最粗尺度的凝聚图进行分割得到初始分割结果;最后根据SAR图像的统计性质,利用基于混合模型估计的分类后验概率将初始分割结果逐尺度进行细化得到SAR图像的最终分割。实验结果表明了方法的有效性。 相似文献
2.
检验门限协整模型中的线性协整 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑门限协整回归模型中线性的检验问题.在原假设为线性协整的条件下,构造TSupLM(supremumLagrange multiplier)统计量,并给出了极限分布.Monte Carlo实验研究了SupLM检验的有限样本性能,结果表明SupLM检验不受回归误差的序列相关性影响,也不受广义的自回归条件异方差GARCH(generalized autoregressiveconditional heteroskedastic)的影响.应用SupLM检验方法检测美国国库券收益率之间的关系,结果表明不同到期时间的国库券收益率之间存在门限协整关系. 相似文献
3.
数独基于规则的逐步枚举算法设计 总被引:1,自引:0,他引:1
给出了数独(Sudoku)的6条性质,并在此基础上提出了6条推理规则,然后结合空格填写的一个一组,两个一组及更多个一组的枚举算法,在枚举中进行推理.使推理和枚举结合起来,对有唯一解的数独问题,其求解速度比回溯法快得多,同时也能完成许多数独软件无法进行推理计算的数独难题.用两个数独难题进行验证,表明该方法十分有效. 相似文献
4.
5.
6.
7.
在卡尔曼滤波理论中,假设状态噪声和量测噪声以及系统的初始状态 x_o 均服从于高斯分布且相互独立.然而,在工程应用中上述假设条件并非都能满足,观测数据中常常含有异常值(outliers),而且量测噪声也往往是含有异常值的“长尾分布”,而从本质上讲是递推最小二乘估计的卡尔曼滤波对异常值的“长尾分布”非常敏感,甚至一个异常值都会严重破坏对状态参数的估计,并且将这种误差由递推形式传播下去,从而破坏了实时控制机制. 相似文献
8.
点模式匹配的概率图模型具有很好的匹配精度,但是计算复杂度较高,当隔离子中包含异常点(outlier)时匹配精度会受到较大的影响。为了提高匹配的速度和精度,提出了一种由粗到精的图模型点模式匹配算法。利用包含特征点的窗口,用标准化互相关方法对特征点进行粗匹配,以减少异常点的数量,提高后续匹配方法的速度和精度。提出了一种新的点模式匹配的概率图模型,这种图模型能综合利用特征点的位置信息和包含特征点的邻域的灰度信息。利用提出的概率图匹配方法对粗匹配所得到的点对进行分段匹配,得到精确的匹配结果。对光学图像和遥感图像的匹配实验显示该方法能显著减少点模式匹配时间,提高匹配的精度。 相似文献
9.
10.
由于合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像易受相干斑噪声的影响,光学图像的分割方法并不适用于SAR图像,更不能获得精确的分割结果,首先基于G0A统计模型定义能量映射函数以代替像素值进行后续的处理,该方法可以减小相干斑的影响;其次,使用水平集算法对处理后的图像进行分割处理,选用了一种形式更为简单的水平集函数,并可以较容易地推广到多区域SAR图像分割情况.实验结果表明该方法可以减少相干斑噪声对SAR图像分割过程的不良影响,具有较好的准确性. 相似文献