遗传算法与单纯形法组合的影像纹理分类方法

提出遗传算法(简称GA)与单纯形法组合的影像纹理分类方法(简称GASPX)。单纯形法是一种局部搜索方法，它通过反射，扩张，收缩操作，求得新的单纯形点，组成新单纯形，新单纯形比前一个单纯形更接近局部最优解。这种寻优方法收敛速度快，它与GA组合起来可以改善单独使用GA收敛速度慢的缺陷。由于在组合算法中是多个单纯形的局部区域的并行搜索，避免GA优化过程中过早收敛于局部最优解的现象出现。通过5种不同类别航空影像纹理识别的试验，并与GA的结果作对比，结果表明GASPX法优于GA法。     

指派交叉--一种新的遗传交叉方法

在用遗传算法生成影像纹理分类的“Tuned”模板中，引用了一个新的遗传交叉方法——指派交叉，与其他的交叉方法相比，指派交叉可在相同的搜索空间中提供更好的优化组合。试验证明，指派交叉是值得推广的一种遗传交叉方法。     

论航空影像的纹理与描述

本文在前人研究的基础上，提出以中心像元的近邻像元，而不是近邻像元的组合，作为纹理基元，纹理基元的灰度统计规律反映出影像纹理的特征，这种特征可以用马尔柯夫随机场（ＭＲＦ）来描述，其特征参数可以作为纹理分类的依据。通过实验分析，证明本文的提法是合理的。     

一种基于马尔可夫随机场的影像纹理分类方法

针对纹理影像先估计出其马尔可夫随机场参数，后运用多元统计分析中模糊聚类分析的数学方法进行定量分类，从而为解决划分上的不确定性现象找出描述方法，获得客观的分类结果     

基于MRF参数的纹理识别的线性规划法

介绍了基于ＭＲＦ参数的线性规划法纹理识别的原理和单纯形算法，通过对７种人航空像片上采集的典型纹理的分类实验表明，平均正确识别率为０．９４，平均正确拒绝率为０．９２。     

空间灰度相关在影像纹理分类中的应用及分析

介绍了空间灰度相关法的１１个纹理特征。试验表明，仅３个是描述性强的纹理特征。通过用ｔ检验法来分类纹理，发现该方法具有良好的“去伪”特性，可辅助其它纹理分类。     

一种基于人工免疫的图像分割算法

图像二维熵分割,一直因耗时长而限制了实际应用。本文借鉴生物免疫思想,提出二维熵图像分割的人工免疫算法。在克隆选择算法中引入疫苗的免疫接种,用于优化最优分割阈值对的搜索过程。在遥感高分辨率图像上的实验显示,该算法不仅能准确搜索到最优阈值对,而且计算时间只有传统算法的1.8%。该算法也验证了人工免疫思想用于图像分割的可行性和有效性。