基于反S数学模型的地图目标分形无标度区自动确定

在观测尺度r的取值范围足够大时 ,地图目标的Richardson曲线往往呈反S形态。根据这一特点 ,采用反S数学模型———带导数的三次多项式模型拟合Richardson曲线 ,并根据该模型推导出分形无标度区间的计算公式 ,提出了一种自动确定地图目标分形无标度区的新方法 ,最后验证了本方法的可行性和有效性     

分形分析中的无标度区确定问题

分形无标度区的求取是随机分形应用研究的前提和基础。介绍目前求解无标度区的几种方法并分析其优缺点，提出一种基于标准偏差的自适应方法。同时针对自然地形、遥感图像等特大尺度范围的情况，在该方法中引入遗传算法，应用遗传算法的快速寻优功能，加快标度区间的确定速度。将这些方法应用于地形分析中的分形参数提取实验，证明自适应方法能较为准确、可靠地提取分形参数；而加入遗传算法的改进方法，大大地缩短了无标度区间的搜索时间，为大尺度范围分形对象的特征值快速测量提供有力的支持。     

热红外目标的多标度分形识别模型

利用机载热红外成像光谱仪(TASI)获取的热红外图像,进行了温度与比辐射率分离,然后采用多标度分形模型进行阈值分割,建立了一种新的热红外影像目标探测方法。实验结果表明,温度的空间分布具有多标度分形特征,即对lgL(r)与lgr进行分段拟合。利用多标度分形模型提取的温度阈值进行城市热红外影像的精细目标识别,并成功提取了建筑物目标。     

一种适合于地图出版符号的反走样算法研究

在分析现有反走样算法的基础上,提出了一种适合于地图出版符号的反走样算法———“刷子法”,并通过实验对该方法的反走样效果和效率进行了全面评估。