基于小波变换和数学形态学的遥感图像边缘检测方法研究

用传统的边缘检测方法效果不理想,针对遥感图像中存在的噪声问题,提出了一种基于小波变换和多结构元素的数学形态学相结合的图像边缘检测方法。该方法充分利用小波多分辨率的特点,对图像进行去噪处理,然后用多结构元素灰度形态学的方法对图像的边缘进行检测。试验结果证明,此方法优于传统的边缘检测方法,具有边缘检测准确和良好的抗噪能力。     

基于Curvelet变换和PCA相结合的方法提取地质构造信息

提出一种基于局部能量规则的第二代Curvelet变换和主成分分析(PCA)相结合的影像融合方法。实验表明,和其他方法相比,提出的新方法能把两种影像的优点集中在一张影像上,得到的融合影像清晰度高,地质构造可解译程度高,能提供更细致准确的地层岩体、线性和环形构造信息,对矿产资源评价和成矿预测非常有利。     

基于LBV变换的TM数据水体提取新方法

TM数据经典水体提取方法存在对细小水体的漏判和对山体阴影的误判两方面缺陷。本文基于LBV变换提出了B分量阈值法和LBV关系法两种新的水体提取方法。实验结果表明:两种新方法的漏分精度分别为2.54%、2.73%,误分精度分别为15.71%、13.39%,整体提取效果优于经典方法。     

纹理主方向的遥感影像居民地提取

本文研究利用基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地进行提取。首先,通过傅立叶变换把遥感影像变换到频率域,然后利用Hough变换找出遥感影像的主纹理方向,进而把影像主纹理方向旋转至水平,最后利用灰度共生矩阵方法进行纹理分割。实验结果表明:基于傅立叶变换和Hough变换的灰度共生矩阵方法对遥感影像居民地有较好的提取结果。     

基于LiDAR数据的城市道路提取与重建

本文借助于GIS强大的空间数据管理和分析功能,以Lidar点云数据为数据源,对交通信息系统基础空间数据进行快速采集和更新。文章并且在前人工作的基础上,提出了一种新的基于四维Hough变换的Lidar数据的提取和分类方法,对提取的道路信息进行重构。实践证明,此方法较之传统Lidar数据分类和提取方法,能够有效地解决其计算量过大、噪声过于敏感、道路边缘方向不平行等问题,实现道路的自动提取。     

一种基于Hough变换直线检测的城区影像SGM改进算法

在众多双目影像密集匹配算法中,半全局匹配(Semi-Global Matching, SGM)算法相比局部匹配算法和全局匹配算法在精度和效率方面具有较高优势。相较于一般影像,城市场景影像往往存在大量人造建筑物。针对城市区域立体影像的这一特点,本文提出一种基于Hough变换直线检测的城区影像SGM改进算法,将Hough变换获得的直线信息融入SGM的匹配框架,提高密集匹配算法的精确度和准确度。     

基于集合卡尔曼变换的区域集合预报初步研究

为了深入研究集合卡尔曼变换(Ensemble Transform Kalman Filter,ETKF)初值扰动方法,提高集合预报质量,从全球大集合预报资料中提取初始扰动场,建立区域模式的ETKF初值扰动方案,对2008年7月22日发生在中国东部的一次暴雨过程进行集合预报试验,并分析ETKF方案构造的扰动场特征和集合预报效果。结果表明,由ETKF初始扰动方案产生的扰动场大小与分布合理,能够反映观测站点的空间分布,能够保持所有正交、不相关方向的误差方差。集合预报降水落区相对控制预报有所改善,集合平均小雨和中雨TS评分和BS评分总体优于控制预报。24h集合预报的Talagrand分布优于36h预报。试验结果揭示了ETKF初值扰动方案的基本性质及利用ETKF方法进行区域集合预报的可行性。     

全附体潜艇的PMM仿真实验

针对潜艇水动力系数求解及流场预测问题,本文通过求解瞬态雷诺时均方程,结合SUBOFF潜艇模型的具体参数和重叠网格法,提出了一种计算潜艇平面运动机构试验(PMM)的仿真方法,实现了PMM的虚拟仿真。将仿真试验的计算结果运用傅里叶变换获得了潜艇的加速度、角加速度的水动力系数,同时计算出频率为0.4 Hz时的潜艇的流场变化。结果显示：PMM数值试验所求得的水动力系数与试验值吻合良好,其中,惯性类系数求解精度较高,大部分系数的误差在17%以内,而黏性类水动力系数的求解精度远不如直线拖曳试验或回转试验计算精度高,个别计算系数超过了50%。从数值试验的整体效果上看,PMM数值试验方法可以用于潜艇惯性类系数的初步求解和预报,而黏性类系数的精度有待进一步研究。     

数字地图图像的基本形态学变换和结构元素的分解

本文是作者关于“数学形态学与数字地图图像的分析和识别”研究成果的一部分。文章提出了地图图形的集合概念和地图图像形态分析的基元确定原则,证明了结构元素的基元最小分解定理;同时,介绍了基本的形态学变换,统一并扩展了带约束条件的数学形态学变换模型;从而,奠定了数字地图图像分析和识别的数学基础。