一种基于证据理论的多极化SAR图像分割方法

本文提出了一种基于证据理论的融合像素信息和上下文信息的多极化合成孔径雷达(SAR)图像分割方法.D-S证据理论是一种不确定性推理方法.基于D-S的SAR影像分割方法将像素信息和上下文信息看作两类证据,先对高度平滑后的影像作初始的过分割,然后基于D-S理论对初始分割图斑的边界进行迭代修正,最后再融合两类证据对初始分割的图...     

基于Contourlet域HMT和D-S证据融合的SAR图像分割

针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法.该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地...     

基于多准则融合的信任理论地图匹配算法

本文提出了一种基于多准则融合的地图匹配算法,该算法运用信任理论融合了多种评价准则并对匹配过程中的道路选择进行了综合评价。首先,利用车辆定位的当前和历史信息建立了邻近准则、夹角准则和历史轨迹邻近准则。然后,运用D-S证据组合规则,将三种评价准则进行融合应用于道路选择过程中。最后,借助连通性准则对融合的最终结果进行修正,提高了算法的精度。仿真结果表明,对于简单和复杂路网,该算法都能提供较高的匹配精度,识别出车辆行驶的道路。     

基于D-S理论的多特征遥感影像变化检测方法

针对当前遥感影像变化检测特征单一与几何配准要求较高的问题,提出了一种将证据理论融合到影像多特征变化检测之中的方法。利用检索窗口与匹配窗口计算前后时相影像的几种特征结构相似度,并运用D-S证据理论计算出基本概论赋值函数,完成对这些特征的融合。通过变化检测实验,发现该法能有效提高变化检测的精度,不失为一种变化检测有效方法。除此之外,该法对辐射校正精度要求不高,这一点明显优于传统的单一特征变化检测方法。     

基于D-S证据理论的多特征融合SAR图像目标识别方法

针对应用单特征SAR图像进行目标识别准确率低的问题,提出了一种将支持向量机(support vector machine,SVM)和D-S证据理论(Dempster-Shafer,D-S)相结合的多特征融合SAR图像目标识别方法.该方法在对SAR图像预处理的基础上,提取目标的纹理、Hu不变矩和峰值特征,并分别以这3类单特征的SVM分类结果作为独立证据,构造基本概率指派,通过D-S证据的组合规则进行融合,并根据分类判决门限给出最终的目标识别结果.将该方法用于SAR图像上的3类目标识别,识别率达95.5％,表明该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法.     

基于Contourlet域HMT和D-S证据融合的SAR图像分割

针对Contourlet的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,结合隐马尔科夫树(hidden Markov tree,HMT)模型和D-S(Dempster-Shafer)证据理论,提出一种新的SAR图像分割算法。该算法首先将隐马尔科夫树模型推广到Contourlet域,在多尺度HMT上采用D-S证据融合理论有效地融合Contourlet系数的持续性和聚集性,最后导出融合后的最大后验多尺度分割公式。本文算法对实测SAR图像进行分割试验,试验结果表明:与小波域上的HMT-MRF(Markovrandom field,MRF)融合分割及Contourlet域上HMT和MRF分割算法相比,本文算法在抑制斑点噪声的同时,可有效地提高SAR图像的分割精度。     

基于道路精简滤波原理的车辆导航系统地图匹配算法

针对交叉路口附近道路几何分布较为复杂的实际特点,提出基于道路精简滤波(RRF)原理的地图匹配算法。研究了基于D-S证据理论的多规则数据融合技术在二路段地图匹配中的应用。建立了最短欧氏距离和最小航向差两条判决规则。引入相关性模糊决策理论,将多路段匹配问题简化为二路段匹配问题,使D-S证据判决规则的概率分配函数能根据实际路网分布作适应性调整,提高了算法的鲁棒性。对实际跑车数据的仿真处理结果表明,应用该算法可以较好地解决城市交叉路口地图匹配问题。     

一种排除D-S证据冲突的遥感影像变化检测方法

目前的遥感影像的变化检测倾向于多特征融合方法,然而以多特征进行D-S(Dempster-Shafer)证据合成时可能存在证据冲突,直接影响特征组合的合理性。基于证据冲突改进算法,本文提出了一种排除多特征证据冲突的遥感影像变化检测方法,该法通过对影像的边缘、纹理、梯度、形态建筑物指数特征进行信息提取,并在搜索窗和匹配窗中计算先后两时相影像结构相似度,利用改进D-S方法对其进行证据融合,排除不可信证据,提取影像变化信息。实验发现,本文提出的方法可有效排除冲突证据,提高特征组合合理性,具有较高的变化检测精度,不失为一种遥感影像变化检测新方法。     

城市汽车导航中一种改进的D-S证据理论地图匹配算法

车联网中基于D-S证据理论的地图匹配算法,通常考察定位点到候选道路的投影距离和车辆行驶方向与候选道路的角度差这两种证据。目前城市交通网络结构日趋复杂,此算法得到的匹配结果有一定的局限性,匹配精度也无法满足车联网技术的需求。随着GPS等定位设备的不断发展与改进,车辆的行驶速度与定位时间间隔等数据已可以准确获取,在此基础上,本文对车辆的可达性信息进行考察,作为新的证据与传统证据融合后得到的结果进行D-S证据的二次融合。除此之外,本文针对城市环境中不同道路拓扑结构,对传统算法中的位置信息和车辆行驶方向信息的可靠性参数进行仿真训练,得出更为精确的可靠性参数值以供改进的算法使用。通过仿真实验表明,改进后的算法的匹配精度和稳定性得到了极大的提高,可以更好地适用于城市复杂路网中地图匹配的问题。     

高分辨率SAR图像中建筑物特征融合检测算法

针对高分辨率SAR图像中的建筑物检测问题,提出了一种基于视觉注意和特征融合的检测算法。首先,根据SAR图像中建筑物目标与背景存在较大差异的特点,采用视觉注意机制进行建筑物的感兴趣区分割;然后,提取位于感兴趣区域内的高亮线条和阴影区域;最后,采用D-S证据理论对注意焦点、高亮线条和阴影区域进行特征融合,实现建筑物目标的检测。实验结果表明,本文算法对矩形建筑物具有较高的检测精度。     

地图信息论:从狭义到广义的发展回顾

地图是人类认识客观世界的有力工具。地图的核心功能是传输空间信息。自20世纪60年代源自通信领域的信息论被引入地图信息度量.现代地图学已经发展了一个崭新的研究领域——地图信息论。本文旨在对近50年来地图信息论的发展历程进行回顾,论述从狭义到广义地图信息论的基本概念、研究进展及应用领域,最后对地图信息论的发展进行了展望。     

基于分形理论和形态学的遥感图像地物检测

利用分形理论和数学形态学的方法对大比例尺遥感影像上面状地物飞机进行了检测。经实验结果得出,利用“地毯覆盖法”提出的分形斜率截距法对遥感影像飞机检测,结果要优于灰度统计法、经典边缘检测算子和形态学算子检测的结果。     

地图集编制中的统一协调问题——以《军官地图集》为例

本文运用系统论思想和系统工程方法,探讨了地图集编制中的统一协调问题。认为编制地图集的过程实际上是构造两个系统的过程,即地图集信息系统和地图集生产管理系统。而统一协调问题便是构造这两个系统过程中的控制和调节问题。文中介绍了图集编制过程中统一协调的结构模式,以及《军官地图集》的统一协调工作。     

关于优化n条线段求交算法的研究

首先分析了n条线段相交算法的不足，然后系统地阐述利用扫视法缩小求交线段的范围，利用点位判别法高效判断两线段是否相交的理论，从而提出了一套较为优化的n条线段求交算法。本文对其算法给出详细的分析和讨论，最后指出此算法的适用范围。     

个性地图设计的理论和方法研究

随着科技的发展,地图制作更为简便,地图产品也更贴近普通用户,面对用户的多样化需求,个性地图应运而生。本文介绍了个性地图对地图理论的影响,探讨了个性地图设计的原则和方法,为更好地设计和制作个性地图提供了参考依据。     

五维Kaluza-Klein理论与各种空间中的Dirac场

导出了 Weitzenbock空间五维 Kaluza-Klein理论中的 Dirac方程 ;对 3种空间Kaluza-Klein理论中的 Dirac方程进行了比较和分析 ;根据理论的简单性要求 ,得出 Kaluza-Klein理论最适用于 Weitzenbock空间的结论     

城市军事地理系统与空间结构

本文在讨论现代城市军事作用的基础上,运用系统论和区位论的方法探讨建立城市军事地理系统和城市军事地理空间结构的有关理论。     

基于小波神经网络在滑坡变形监测预报中的应用

小波理论和神经网络的结合是小波分析在融入过程中产生出的一种新的神经元模型。通过隐含层中激励函数的选择,节点的确定,全面分析小波基函数的选取原则,形成新的预报模型,通过实例验证预报模型的可行性,并对对小波神经网络(WNN)在变形预报中的优点和收敛性进行总结。     

在分形理论应用中构建随机数发生器

常用 C语言的随机数函数发生器是在 16位 (bits)情况下工作的 ,不能满足 32位或更高的环境下工作的实际需要。提出分形理论应用中构建随机数发生器的两种方法 :根据概率论的中心极值定理 ,产生服从高斯正态分布N (0 ,1)的随机数 ;基于混沌学原理产生随机数 ,不仅随机数序列内部有随机性 ,而且随机数序列本身也具有随机性。最后介绍了应用结果实例。