基于数学形态学的图像骨架提取和复原的改进算法

数学形态学提供了一种以形态或集合论为基础的对图像进行分析理解的工具,主要包括扩张、腐蚀、开启和闭合4个算子.基于数学形态学理论,提出一种改进的二值图像骨架提取和重建算法,并取得了很好的效果.     

基于模糊C均值聚类和数学形态学的图像分割

心肌细胞钙离子实时激光扫描共聚焦光学切片呈现为点状分布的荧光图像并且受到噪声的严重干扰,单独利用模糊C均值聚类不能对这种图形进行有效分割。针对这种特定的图像提出了一种基于模糊C均值聚类和数学形态学的图像分割算法。首先利用邻域平均对图像预处理,然后利用模糊C均值聚类做分割,最后利用数学形态学的方法对图像做了平滑、连通和去噪处理。这种方法,不但有效地抑制了噪声,而且分割出的图像边缘连续、清晰。     

基于降斑各向异性扩散的SAR图像海岸线提取

受SAR图像相干斑噪声的影响,传统基于阈值的SAR图像海岸线提取方法难以迅速、精确地提取结构复杂精细的海岸线。为此,提出一种结合降斑各向异性扩散和大津法的SAR图像海岸线提取方法。首先,利用降斑各向异性扩散方法对SAR图像进行滤波,使其在尽可能滤除掉相干斑噪声的同时保持精细边缘和纹理结构;然后,以类间方差最大为准则,自适应地确定阈值,实现滤波结果图像二值化分割。在分割结果中,利用连通域标定法标定图像域,去除误分割的连通域,得到准确的海陆分割结果,以实现精确的SAR图像海岸线提取。对具有不同特点的真实大尺度SAR图像的实验结果和定量评价结果表明本文方法可以高精度地提取出光滑、连续的海岸线,相较其它方法具有更强的实用性。     

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.     

数学形态学在空间格局图像骨架提取中的应用

本文从遥感图像上提取空间格局的过程中,对基于数学形态学的主要细化算法进行了归纳总结,结合各算法实现的效果图,将其进行对比分析,找出它们各自的优缺点。最后对其进行了综合改进,针对空间格局图像的复杂多变、非细长的面状特征,提出一种提炼其骨架的细化算法,并且给出了具体的程序实现方法。     

结合改进的降斑各向异性扩散和最大类间方差的SAR图像水体提取

利用遥感成像技术获取地面水体信息对水资源调查、自然灾害评估、流域规划和生态环境监测等具有重要意义,其中SAR成像作为大范围地面监测的可靠数据源,拥有全天时、全天候、广覆盖等光学遥感系统所不具有的优点,在水体提取中得到了广泛的应用。但由于受SAR图像相干斑噪声的影响,现有水体提取方法难以迅速、精确提取SAR图像中复杂精细的自然水体结构。为此,提出一种结合改进的降斑各向异性扩散和最大类间方差的SAR图像水体提取方法。首先,利用降斑各向异性扩散滤波SAR图像,在迭代滤波过程中通过计算图像间平均结构相似度自适应控制迭代过程,使其同时保持精细边缘和纹理结构;然后,以类间方差最大为准则,自适应确定阈值,实现滤波结果图像二值化分割。在二值化分割结果中,搜索具有相同像元值且位置相邻的前景像元点组成的连通区域,使每个单独的连通区域形成一个被标识的块,通过获取这些块的几何参数来消除图像的误分割,精确划定真实的水体区域,以实现SAR图像水体提取。为了验证提出方法的准确性,将本文方法提取的水体边界与人工绘制的水体边界叠加,结果表明二者可较好吻合。同时,从视觉、提取精度和运行时间对本文方法与目前常用3种SAR图像水体提取算法的结果进行比较分析,其中本文方法的运行时间满足实时应用的要求,提取结果的边界在2个像元评级区重叠度均达到80%,明显优于其他方法且本文方法提取结果在边界及细节信息等视觉方面也更加显著。对结果的定性及定量评价表明本文方法的优越性。     

小波变换和数学形态学的高分辨率图像居民地识别

利用小波变换和数学形态学的方法对高分辨率遥感影像的面状地物居民地进行识别提取。经实验结果得出, 利用小波变换对图像进行纹理分割,而后再用数学形态学的基本运算组合成的各种算子,选择合适的结构元素,可以完成图像居民地的提取,并进行了矢量跟踪,得出的结果可以直接应用于GIS。     

基于数学形态学的高空间分辨率遥感影像几何特征提取

本文结合高空间分辨率遥感影像的特点,利用数学形态学方法,选取具有不同尺度和包含全部方向的结构元素,设计了全方位结构元素多级加权滤波去噪算法和多尺度全方位形态学边缘检测算法,用于高空间分辨率遥感影像的处理;并通过图像边界追踪生成栅格数据对象和矢量数据对象,据此建立了高空间分辨率遥感影像的几何特征提取模型。结果表明:全方位结构元素多级加权滤波去噪算法很好地抑制了图像中的噪声,并保留了图像细节;多尺度全方位形态学边缘检测算法很好地解决了噪声抑制和精细边缘提取的矛盾,检测出的图像边缘比基本的边缘检测算子清晰,而且抗噪性能强。提取的几何特征信息可以结合遥感图像的光谱、纹理、统计等特征用于遥感图像地物识别与分类,也可以在GIS、摄影测量、计算机视觉等领域和气象、农林、地理、海洋、水利、国土资源和环保等行业使用。     

基于3维可视化环境的地质体空间形态分析

针对3维矿床地质体既具有复杂的几何形态特征,又具有连续的矿化分布与控矿作用分布等空间分布场特征,结合3维地质建模软件Datamine的可视化环境,基于线框模型研究了地质体实体建模与3维可视化过程;在此基础上将实体模犁离散化输出为体素模型,提出采用趋势面分析方法和基于数学形态学的分析方法进行地质体空间形态分析,比较和研究了这两种方法提取地质体空间趋势形态和形态起伏特征的过程.实例研究和论证了基于数学形态学滤波的地质体空间形态因素分析和提取方法处理某方向上存在有超覆现象的可行性.     

数字钻孔全景影像中结构面特征智能识别方法

数字钻孔全景影像是识别深部岩体结构面的主要方法,传统解译方法主要依靠手动操作完成,其结果存在较强的人为性、主观性和较大误差。针对数字钻孔全景影像技术,提出了一种考虑结构面图像灰度分布特点的智能识别新方法。通过钻孔图像的灰度化、降噪预处理后利用结构面定位信号特征值D定位结构面,获取其所在区域图像;再进行边缘检测、阈值分割及形态学等处理,通过拟合边缘曲线并结合数学表征方法实现了结构面特征(产状、隙宽等几何参数)的智能化识别。通过对地下水封洞库工程深部岩体数字钻孔影像的实例分析,运用本智能识别方法获得结构面特征信息相对于传统人工识别方法,其结果的准确性和客观性更强、批量识别效率更高。这对这数字钻孔影像的智能、快速识别具有一定的参考价值。      

Digital extraction of altitudinal belt spectra in the West Kunlun Mountains using SPOT-VGT NDVI and SRTM DEM

In this paper, a digital identification method for the extraction of altitudinal belt spectra of montane natural belts is presented. Acquiring the sequential spectra of digital altitudinal belts in mountains at an acceptable temporal frequency and over a large area requires extensive time and work if traditional methods of field investigation are to be used. Such being the case, often the altitudinal belts of a whole mountain or the belts at a regional scale are represented by single points. However, single points obviously cannot accurately reflect the spatial variety of altitudinal belts. In this context, a digital method was developed to extract the spectra of altitudinal belts from remote sensing data and SRTM DEM in the West Kunlun Mountains. By means of the 1km resolution SPOT-4 vegetation 10-day composite NDVI, the horizontal distribution of altitudinal belts were extracted through supervised classification, with a total classification accuracy of 72.23%. Then, a way of twice-scan was used to realize the automatic transition of horizontal maps to vertical belts. The classification results of remote-sensing data could thus be transformed automatically to sequential spectra of digital altitudinal belts. The upper and lower lines of the altitudinal belts were then extracted by vertical scanning of the belts. Relationships between the altitudinal belts based on the montane natural zones concerning vegetation types and the geomorphological altitudinal belts were also discussed. As a tentative method, the digital extraction method presented here is effective at digitally identifying altitudinal belts, and could be helpful in rapid information extraction over large-scale areas.     

发震时间的指数分布、Gamma分布和Weibull分布之间关系的研究

从理论上讨论了地震发生时间研究中常见的指数分布、Gamma分布和 Weibull分布模型之间的相互关系及其所反映的地震序列的特征。同时 ,对工程地震和地震预报中常见的危险函数所反映的地震特征作了分析。指出了指数分布、Gamma分布所反映的地震序列的内涵及统计时应注意的问题。利用华北地区历史地震资料 (M>4 .7)进行了分时段齐次统计的示范实例化分析 ,结果表明 :对地震序列分时段齐次化统计能表述地震发生的不均匀现象 ,且处理简便。     

基于最邻近事件距离算法的华北地区地震丛集特征研究

利用华北地区2007年以来的地震资料,基于最邻近事件距离算法计算地震丛集率,对郯庐、燕山-渤海、河北平原、银川-河套、汾渭、淮河、长江下游-黄海等7个地震带进行地震丛集特征研究。对海城老震区的地震丛集特征分析认为,地震序列的丛集性明显减弱,目前发生的小震可视为反映区域应力状态的背景地震。以2015-04-15内蒙古阿拉善左旗5.8级地震为例,对华北地区显著中强地震前的地震丛集特征进行研究,发现中强地震前,地震丛集率在空间区域上先出现高值,随后出现低值,继而发震,对应地震活动中强震前增强-平静的现象,这一特征对判定未来潜在地震危险区有一定的指示意义。     

高分辨率卫星影像图在震害快速预估中的应用

随着高分辨率卫星遥感技术的发展,遥感技术在地震灾害预估、评估和地震应急工作中发挥着越来越重要的作用,并成为震害评估和应急工作的重要发展方向之一。通过分析高分辨率遥感影像上建筑物的影像特征,设计了一种自动提取建筑物三维信息的模型;将提取出的建筑物三维信息,结合实验区人工调查的人口、经济数据．利用震害矩阵计算出不同类型建筑物在地震烈度场内的破坏等级和不同破坏等级建筑物的总面积,给出一定地震等级下的人员伤亡和经济损失的实际数据,建立了一套利用高分辨率卫星进行震害预估的技术流程。选取上海市宝山区为试验区．利用该技术进行了震害预估试验研究。预估结果具有较高的精度。     

汶川地震对湖北地震活动趋势的影响

探讨汶川地震对湖北地震活动的影响,认为龙门山断裂带与襄樊-广济构造带同属于扬子板块西部和北部边缘,是扬子板块逆冲插入青藏板块和秦岭微板块之下形成的。历史强震统计结果表明,四川中西部及周边强震活动对湖北及周边地区中强地震活动影响明显,且对应率较高。汶川地震后3年内,湖北及周边地区具有发生中等强度地震的可能。同时也指出,近几年湖北及周边的地震活动是汶川地震前期东部地区应力场调整的结果。     

2014-11-22康定MS6.3地震加速度记录的时频分析与震害特征

采用一种基于聚类经验模态分解（EEMD）的HHT方法提取康定M_S6.3地震强震记录的时频特性,通过对各台站获取的强震动加速度记录进行EEMD和Hilbert变换及谱分析,并与Fourier变换进行对比研究。结果表明,对于非线性的强震记录,采用EEMD能有效抑制EMD中存在的模态混叠问题。康定震区震害调查结果发现,“崩科”藏式建筑房屋表现出的震害特征较严重。通过Hilbert边际谱分析可以看出,震区台站主频集中在10 Hz左右,瞬时能量谱高频段信息较为丰富,而藏式建筑较差的抗震性也是造成震区“崩科”藏式结构房屋表现出震害偏重的重要原因。     

姚安Ms6.0地震典型重力前兆孕震模型量化研究

基于闭锁剪力模式与地震位错理论,提出构造“等效位错”来描述地震的震前“闭锁剪力”,并建立震前地表重力变化与“等效位错”之间的定量化模型。考虑到粗差干扰,采用稳健-贝叶斯最小二乘方法对姚安M_S6.0地震的“等效位错”进行反演。结果表明,其孕震源为高倾角走滑型,“孕震矩”与USGS给出的矩震级接近,证明该方法可依据震前重力四象限图像对未来震源特性和孕震强度进行预测。     

基于小波特征和神经网络的天然地震与人工爆破自动识别

采用福建地区天然地震和人工爆破事件波形记录，通过一维离散小波变换（DWT）及4层小波包变换（WPT）对信号进行分解，提取出用于识别的4种波形小波特征：小波能量比特征、小波包能量比特征、小波包香农熵特征及小波包对数能量熵，此外还提取出P/S震相振幅比；采用BP神经网络对4种小波特征及分别加入P/S震相振幅比的组合特征进行识别效果检验，结果表明，单小波判据小波能量比特征识别效果好；双判据组合P/S震相振幅比和小波包对数能量熵的组合识别效果最好，可考虑作为实际天然地震与人工爆破在线自动识别系统的识别判据。     

Estimation of reservoir porosity using probabilistic neural network and seismic attributes

Porosity is one of the most important properties of oil and gas reservoirs. The porosity data that come from well log are only available at well points. It is necessary to use other method to estimate reservoir porosity.Seismic data contain abundant lithological information. Because there are inherent correlations between reservoir property and seismic data,it is possible to estimate reservoir porosity by using seismic data and attributes.Probabilistic neural network is a powerful tool to extract mathematical relation between two data sets. It has been used to extract the mathematical relation between porosity and seismic attributes. Firstly,a seismic impedance volume is calculated by seismic inversion. Secondly,several appropriate seismic attributes are extracted by using multi-regression analysis. Then a probabilistic neural network model is trained to obtain a mathematical relation between porosity and seismic attributes. Finally,this trained probabilistic neural network model is implemented to calculate a porosity data volume. This methodology could be utilized to find advantageous areas at the early stage of exploration. It is also helpful for the establishment of a reservoir model at the stage of reservoir development.     

地震前兆特征与岩样剪切应变率异常数值模拟

利用拉格朗日元法(FLAC)模拟了岩样的宏观力学行为、剪切应变率异常及演化。在峰值强度岩石的本构模型分别取线弹性模型及应变软化模型的条件下,得到如下结论：1)在弹性阶段之后,应力-时步曲线具有一定的周期性。与地震复发的周期性类似。在加载过程中,形变场由均匀逐渐向不均匀转变．最终形成交叉的剪切带网络。被该网络所包围的试样中部可视为背景空区．在空区之外,地震群比较活跃。在应变硬化阶段。可以从未来震源观测到前兆一剪切应变率异常条带。2)在中期阶段之后,空区内地震活动的开始增强明显要比空区外地震活动增强晚。地震的迁移是由外向内。3)短期阶段则相反：在硬化阶段．剪切带内外的剪切应变率的差别不很显著。试样处于相对平静状态。在软化阶段,若采用剪切应变率最大的位置作为震源．可确定震源在试样的中部。源兆和场兆都集中在老断层上。