基于MapReduce的网格化优化CURE算法的实现

针对CURE算法处理大量数据时聚类速度较慢的问题,一方面采用网格聚类方法对初始聚类对象进行网格预聚类处理,缩短初始化族聚类时间;另一方面采用MapReduce框架对算法进行并行性扩展,使其能够充分利用集群的计算和存储能力,从而加速海量数据的处理。以联合程序开发网站的数据集和MATLAB人工数据集作为测试数据集,对改进算法Grid-CURE进行实验分析。实验结果表明:方法可有效提升处理大数据的效率以及提升其抗噪声能力。     

基于网格划分的无线传感器网络节点冗余分析

在无线传感器网络中,节点的大量随机部署导致冗余节点的存在,寻找冗余节点并使它定时休眠,可以减少网络冗余数据和信道拥塞、降低节点能耗,从而延长网络的生命周期.现有的CCP算法、圆周覆盖算法在去除冗余节点后网络产生覆盖盲区;基于Voronoi图的算法计算量大且只能用于同构网络;节点时间表制定算法在判定过程中只考虑部分邻居节点,不能完全消除冗余节点.提出基于网格划分的冗余节点判定方法,并且将网格算法与EECRS协议结合,建立基于冗余节点消除的路由协议.仿真分析结果表明,网格算法冗余节点判定的准确性优于圆周覆盖算法和CCP算法的;网络生命周期比圆周覆盖算法的延长22.2%,比CCP算法的延长30.5%,该路由协议能够有效延长网络生命周期.     

图像预处理对人脸识别系统性能影响研究

目前多数工程化人脸识别系统是基于子空间算法的,针对子空间算法识别系统中稳定性和抗干扰性不高的问题,从图像预处理的角度出发,通过Matlab仿真Eigenface和Fisherface两种算法识别过程,建立起图像差值模型,同时引入不同预处理方法进行比较,根据类间距离和类内距离的变化,从中确定出最优的预处理方法,改善算法识别率和效率,实验结果表明,加入合适的图像预处理可以增强识别系统的强壮性.     

基于光滑粒子流体动力学算法的海浪建模仿真研究

针对传统海浪建模方法中存在海洋表面真实感差、计算复杂的问题,本文进行了基于光滑粒子流体动力学算法（SPH）与移动立方体算法（MC）相结合的海浪建模仿真研究。通过基于空间网格的粒子分配,建立了粒子群单向列表存储结构,在海浪粒子物理量计算时,实现了其光滑核半径内粒子群的快速检索,并基于拉格朗日流体控制方程,进行了海浪粒子受力分析及状态计算;在模拟海浪与环境障碍物碰撞时,将碰撞问题简化为粒子在一定时间段内所经过的路径与障碍物表面三角面片是否相交来进行判定,并假设粒子为理想刚体,采用改进的欧拉方法实现了粒子新位置的动态计算;为增强海浪流体模拟的真实感,在移动立方体节点密度动态计算基础上,依据确定的海浪表面密度阈值,耦合MC算法进行了海浪表面的动态提取,从而实现了海浪三维表面建模与动态演变仿真。通过模拟验证了该算法的时效性与可行性,可为海洋环境信息三维可视化提供一定的参考。     

基于移动激光扫描点云特征图像和SVM的建筑物立面半自动提取方法

建筑物立面是城市地物的重要组成部分,而移动激光扫描是获取城市地物三维信息的重要手段之一。本文提出了一种基于移动激光扫描点云的建筑物立面半自动提取算法。该方法首先构建研究区水平网格;然后计算局部点云几何特征,并且将特征投影到水平网格生成点云特征图像;接着基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）对建筑物立面网格进行粗提取;最后使用网格属性（形状系数、网格面积、最大高程）对粗提取结果进行过滤,并将结果反投影到三维空间中得到精确的建筑物立面。以卡内基梅隆大学的移动激光扫描点云进行试验后表明,本算法能够较好地提取出建筑物立面,提取精度为84%,召回率为90%,数据修正后精度为88%,召回率为91%。通过与现有算法对比,本文提出的算法具有较高精度。     

一种基于组合重构算法的对流层层析技术

在经典的对流层层析模型基础上提出一种新的层析模型。首先采用非迭代重构算法估算出层析网格顶点处的水汽密度值,然后根据网格顶点处的湿度信息内插出网格中心点处的水汽密度值,并将其作为初始值,通过迭代重构算法对其进行再次修正。组合重构算法能够为迭代重构算法提供高质量、高可靠性的初始值。试算结果表明,组合重构算法相比单一重构算法具有更高的精度。     

浮动车轨迹数据聚类的有向密度方法

为了充分挖掘浮动车轨迹数据的潜在特性,本文在OPTICS空间密度聚类算法基础上,提出了一种有向密度的快速聚类方法(D-OPTICS)。该方法通过扇形空间邻域计算其有向密度信息,并基于方向信息约束其密度可连通性,通过有向可达距离曲线生成数据基本簇,最后,通过空间网格及类簇聚合等优化方法,实现其大规模浮动车轨迹数据的快速聚类处理。通过有向时空数据的聚类分析,发现浮动车轨迹的时空分布特性,以提取复杂路网的结构信息。本文以福州市大规模浮动车轨迹数据,对D-OPTICS进行了系统实验,分析表明,该算法可实现浮动车轨迹数据的快速有向密度聚类分析,有助于挖掘发现时空轨迹数据的分布规律,且基于聚类结果提取了福州市区复杂路网的有向拓扑结构图。同时,与DBSCAN及OPTICS等传统的密度聚类算法进行性能对比,实验表明,D-OPTICS算法能更好地支持大规模浮动车轨迹数据的处理要求。     

基于网格服务的遥感图像并行融合

图像融合是一项计算密集型的操作,对计算机系统的性能要求很高,硬件的发展远赶不上计算需求的增长,传统的遥感图像处理方式已经不能很好地适应新的资源共享模式,故软件方面的改进是必然的选择。网络技术的发展,使网络带宽有了很大的提高,大量的遥感图像通过网络发布成可在线获取的共享资源,利用网络和这些资源能大幅提升融合处理的速度。网格是网络的进一步延伸,是一个变化性较大的动态系统,资源的动态变化是网格的重要特征,数据的更新、节点的加入或离开、节点负载的变化、网络性能的变化等都会影响网格服务的性能,只有及时地掌握这些动态,并根据情况实时进行调整,才能保证较高的执行效率。基于网格服务的遥感图像并行融合的设计,在网格环境下,通过对资源和服务状态属性的分析,生成最优化的方案进行并行处理,可提供高效的遥感图像融合处理服务。     

一种新的超声波心动图像分割算法

针对超声心动图像噪声大,边界模糊,灰度分布不均匀等特点,提出了一种新的图像分割算法.首先对超声图像进行滤波和边缘锐化等预处理,然后再使用GVFSnake模型对预处理后的图像进行分割,从而提取出心室的边界.经试验证明,这种新的超声心动图像分割算法,比传统的超声图像分割算法在图像分割精度上有显著的提高.     

一种适合于科学数据的聚类算法

聚类是科学数据挖掘中的核心问题.在已提出的聚类算法中大都是基于＂距离＂的概念,这类算法的缺点在于处理数据量大和维数高的科学数据时不够有效,因此提出迭代网格算法.这个算法与基于距离的损法有根本不同,它抛弃了距离的概念,而采取一种新的思路.它不仅能够自动发现包含有趣知识的子空间,并将里面存在的所有聚类挖掘出来;而且它能很好的处理维数高和数据量大的科学数据.     

基于可视范围的图像检索方法

图像是视觉所及环境的自然再现,具有表达直观、内容丰富的特性,其已成为GIS空间数据采集与应用中一种重要的可视数据源。随着硬件终端的高速发展,集成的传感器愈加丰富,多源传感器信息融合已成为移动GIS数据釆集的发展趋势。针对移动终端获取方位角偏差问题,本文重点阐述了基于移动终端的重力传感器与磁力传感器获取镜头拍摄朝向的算法,并基于EXIF图像格式实现了图像元数据、定位信息、方位信息一体化采集生成可定位图像。针对现有可定位图像以点代面建模方式的不足,本文以镜头视野范围AOV（Angle of View）模型为基础,提出了以图像元数据、位置信息以及方位信息构建图像可视域的方法,并采用多级网格方式对图像可视域面状特征建立空间索引,实现基于可视域的图像检索。在此基础上,针对福建省野外遥感核查采集的8022幅可定位图像,采用点建模及可视域建模2种方式建立检索图像集。从检索速度、检索结果2个方面进行对比分析,表明基于可视域图像检索方法不仅能检索出拍摄位置在检索区域内的图像,还可检索出拍摄位置在检索区域外但实际拍摄场景在检索范围内的图像。同时,通过多级空间网格索引可提升6.22-8.64倍检索速度。     

基于多密度聚类算法的路网提取

随着GPS等定位系统的迅速发展,使得路网提取有了新的发展方向,然而目前利用浮动车GPS轨迹数据提取路网的方法层出不穷,但是提取效果却并不能尽如人意。本文将基于网格密度因子的多密度聚类算法引入路网提取,通过该方法对疑似特征点进行聚类来提取道路特征点,来构建道路几何网络,并通过对比分析取得了不错的实验结果。     

基于邻接节点聚合的多层级MQA-A~*路径规划算法

针对执行A~*算法的计算机资源消耗随网格规模的扩大而急剧增长的问题,提出了一种基于邻接节点聚合的多层级MQA-A~*(multiscale quarter aggregation-A~*)栅格路径规划算法。算法聚合邻接节点为抽象节点,从原始栅格地图起始逐层构造高层级抽象地图,通过A~*算法在高层级抽象地图上规划粗糙路径,并基于抽象网格内部连通属性及抽象网格间的连接信息将粗糙路径向低层级抽象地图逐层细化,最终得到原始栅格地图上的路径规划方案。实验结果表明,MQA-A~*栅格路径规划算法可以在保障规划路径长度的基础上大幅缩减计算机的内存消耗及算法计算时间,高层级抽象网格上的MQA-A~*算法的计算加速比随扩展节点占比提升而提高。     

基于单元复制的通用化离散格网系统生成算法

本文提出一种基于单元复制的通用化格网系统生成新算法。其核心是采用"简单单元复制+有效区域控制"。首先,建立坐标系,确定待计算剖分格网系统的种类,从而确定格网剖分类型的3个关键因素。在此基础上,确定各类多尺度格网有效控制边界。然后对多尺度格网进行合适的数学变换,计算单一三角面格网系统单元节点坐标,并建立不同层级单元节点的关联关系。最后,以六边形格网为例展开验证,直接生成正二十面体表面格网。实验结果证明,该算法具有很好的通用性,可以通过调整相应的起算参数,生成各类多尺度格网。避免了传统定制算法的局限性,实现了统一化生成各类格网系统的目标,为不同剖分类型全球离散格网系统间互操作性问题研究提供了一种解决思路。     

基于最大公约数的遥感影像空间尺度转换算法

多源、多尺度遥感影像为研究不同尺度的地表变化提供了丰富的数据。但其在作比较研究时,通常会涉及空间尺度统一问题,当多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时,其空间尺度统一相对困难。为此,本文针对多源、多尺度遥感影像间尺度比较时所涉及的空间尺度转换问题,提出了最大公约数的空间尺度转换算法,并以IKONOS多光谱影像为数据源,采用若干商业软件和本文所提算法进行空间尺度转换比较实验;同时,利用均值、标准差和相关系数等6个评价指标对空间尺度变换后的影像进行定量评价。结果表明,本文提出的空间尺度转换方法对原始影像的光谱信息等特征具有很好的保真性,简单易行,可实现遥感影像任意空间尺度的转换,解决了多源遥感影像之间的空间分辨率为非整倍数关系时的空间尺度转换问题。     

基于小波变换的二值图像水印嵌入与检测方案

介绍一种基于小波变换的静态图像水印算法,算法将一个二值图像内嵌到原始图像经过小波多分辨率分解后的低频子带上,实验结果表明:该算法较好地保持了图像的质量,并且对常用的图像处理有较强的稳健性.     

基于局部维纳滤波的交通图像去雾霾算法

为了提高雾霾天退化交通图像的色彩保真度和清晰度,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验理论提出一种快速去雾霾算法。传统的基于暗通道先验理论的去雾霾算法对单一户外场景图像取得了不错的效果,但在处理较高分辨率交通图像时,需要消耗大量的计算和存储资源;同时,不能很好处理图像中的一些白色区域,会导致该区域色彩失真。针对这两个问题展开研究:首先,基于局部维纳滤波并结合暗通道先验原则优化大气散射光,进而得到细化的透射率;其次,通过动态调节参数的大小以适应天空等明亮区域地去雾霾处理;最后,将所提算法用于实例验证,结果表明算法不但可以保证交通图像白色区域的色彩不失真,而且去雾霾效率提高4~25倍。     

自动网格法程序的数值模拟测试

为了测试改进后的程序,原始网格图和变形网格图皆由计算机生成。在生成变形网格图时,考虑了刚体移动、刚体转动、一般变形这三种变形,另外还生成一幅中间缺少网格点的大变形图像。结果表明:在不同的变形情况下,尤其在中间缺少网格点的大变形下,虽然网格点分布不规则,但是程序仍然能够自动分割、编码,而且准确无误;呈二值化分布的网格点误差为0.0058像素以下,呈高斯分布的误差为0.00076像素以下。