改进的遗传算法在图像模板匹配中的应用

提出了一种基于改进的遗传算法的图像匹配方法,对基本遗传算法的初始种群产生和遗传算子做了改进,避免了基本遗传算法的执行效率低且容易“早熟”等问题.实验结果表明,改进后的遗传算法能够精确、快速地完成图像匹配,与传统方法相比,匹配效率得到明显改善.     

一种快速、高精度和稳健的影像匹配算法

在遥感影像应用中,匹配是一项很关键技术,它的优劣直接关系到后续成果的质量.而匹配质量本身的优劣又取决于匹配的速度、精度和可靠性.针对这三个方面的因素,本文探讨一种基于小波变换、遗传算法和最小二乘匹配的快速高精度影像匹配组合算法.小波变换用于减少匹配搜索数据,遗传算法用于优化搜索空间,而最小二乘匹配则用于获得子像素匹配精度.同时为提高遗传搜索的稳定性和匹配结果的可靠性,本文探讨一种改进的自适应算子概率遗传算法.该改进的基本原理是杂交概率依选择的两父代染色体间的Hamming距离而自适应的变化,变异概率则依父代个体的适应度而自适应的变化.实验结果表明:与传统方法相比,本文方法具有明显的性能优势.     

改进遗传算法及其在影像匹配中的应用

本文针对传统遗传算法的不稳定收敛问题和快速影像匹配本身的需要，提出了一种新的自适应算子概率遗传算法。其基本原理是杂交概率依选择的两父代染色体间的Hamming距离而自适应的变化，变异概率则依父代个体的适应度而自适应的变化。实验结果表明：与传统的遗传算法相比，本文提出的方法在速度和稳定性两方面具有明显的性能优势。     

基于交叉点的道路曲线化简算法研究

现有的曲线化简算法不能很好地化简具有交叉路口的道路曲线,针对这一问题提出一种基于交叉点的道路曲线化简算法。算法分为预化简和修正化简两个阶段:首先识别并得到曲线上的分段点,利用相邻的分段点作为道格拉斯-普克算法的首尾点对曲线进行化简,得到预化简的结果;然后对于交叉点引入偏差阈值ε,通过判断道路曲线交叉点与化简后交叉点的距离与偏差精度ε的大小关系来确定该交叉点的化简与保留,如果保留或者化简后的道路曲线没有交叉点那么将原交叉点作为分段点对此段曲线进行重新化简。理论分析与实验结果表明,文中算法能够有针对性地保留或化简道路交叉点以及保持曲线化简后的形态特征。     

基于改进遗传算法的遥感图像边缘检测

遥感图像的边缘信息包含了丰富的地物形状特征,边缘提取是图像分析的重要手段。本文在对简单遗传算法分析的基础上,对它的三个算子进行了部分改进,其中选择算子采用无回放余数随机选择,交叉算子采用非等概率融合单阈值单点交叉,并采用自适应改变的变异算子在保护最优个体的同时,加快较差个体的淘汰速度。把该改进的遗传算法用于遥感图像边缘阈值的选取中,与简单遗传算法相比,缩短了平均进化次数,且图像定位准确,边缘检测效果明显。     

DP算法自动实现方法：以河流化简为例

曲线化简是自动地图综合的重要内容,但其中广泛应用的DP(Douglas-Peucker)算法却是非自动化的,原因是需要在算法执行之初由人工输入距离阈值ε。为此,首先提出了一个多尺度曲线相似度的计算公式;然后基于该公式,以河流数据为例给出了地图比例尺与曲线目标相似度的函数关系推导方法和曲线目标相似度与ε的函数关系推导方法,进而得出了ε与比例尺的函数关系;最后实现了DP算法的自动化。实验研究表明,利用提出的自动化DP算法可以获得指定地理区域不同比例尺的水系要素的化简结果,化简结果与经验丰富的制图员的手工化简结果的相似度平均值为0.927,相似度总体表现良好,表明了该方法良好的可靠性和较高的智能化。     

Li-Openshaw算法的改进与评价

Li—Openshaw算法是一种基于客观综合自然规律的自适应线状要素综合算法,使用该算法可得到较合理真实的综合结果。在分析Li—Openshaw算法特点的基础上,依据线化简的原则和目的,对算法进行改进：①首先提出利用点与直线的关系来识别弯曲以找出所有局部极大值点的方法以保持曲线整体形状;②SVO圆形与待综合曲线发生多次相交时按照线的顺序索引找到第一个近似交点,选取与曲线上圆心与交点的中点最接近的原始数据点作为综合后的选取点。在此基础上,给出化简时间、位移标准差和位置误差等评价指标,提出基于分形理论的曲线形状结构特征的评估方法等对两种算法进行比较与评估,实验结果证明,同原算法相比,改进的Li—Openshaw算法在线化简中更好地保持曲线的整体形状,具有较高的位置精度,提高化简效率。     

采用三元弯曲组划分的线要素化简方法

当前基于弯曲的线要素化简在化简过程中对于连续小弯曲的化简处理有所欠缺。针对此提出了基于三元弯曲组的化简方法。该方法首先将连续的弯曲划分到各个弯曲三元组中;然后针对三元弯曲的不同组合类型采用不同的化简方式进行化简;最后设计循环化简判断规则,重复化简过程直到所有弯曲满足化简阈值,从而实现连续弯曲的间隔化简。实验表明,该方法能够有效地保持弯曲的形态特征以及不同化简阈值结果间的层次性。     

一种面向化简的海岸线弯曲识别与结构化表达方法

海岸线弯曲识别与结构化表达是海岸线自动化简研究的基础。分析现有曲线弯曲识别与结构化表达方法用于海岸线化简中存在的问题;在通视分析相关理论基础上,面向海岸线化简应用,提出一种基于完全可视区间的层次弯曲渐进识别方法;根据弯曲间关系利用多叉树结构存储弯曲,实现海岸线结构化表达。通过对比实验,证明本文方法识别海岸线弯曲更加精细准确、层次性强,能更加细致地表现海岸线结构特点,也验证了本文方法适用于海岸线多尺度化简应用。     

顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简

鉴于常规曲线化简方法应用于水系曲线化简时难以顾及水系要素的三维特征及其拓扑关系,本文提出了一种顾及拓扑一致性的水系三维曲线化简方法。该方法首先对D-P算法进行三维扩展,实现水系中单条河流三维曲线化简,然后构建水系树结构表达其拓扑关系,最后按照水系树的层次顺序依次进行河流曲线化简和干流与支流的拓扑关系重构。试验结果表明,该方法化简精度高,既能保持水系的三维形态特征,又能保证河流交汇处的拓扑一致性。