基于模糊集理论的彩色图像融合分割

基于二维直方图的图像分割方法综合考虑目标像素灰度值及其邻域的平均灰度,通过确定阈值进行图像分割,本质属于硬决策方法。由于位于阈值附近的像素在分割时具有不确定性,硬决策法容易产生错误分割。因此,本文基于模糊集理论提出一种融合分割方法,利用隶属度函数对基于二维直方图分割中存在的不确定性建模,并通过模糊推理综合利用彩色图像各颜色通道的信息。实验结果表明,本文所提方法相较传统的阈值方法有更好的分割效果。     

基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法

图像分割是计算机视觉中基础且重要的一个问题.熵阈值图像分割作为一种有效的分割方法,被广泛应用于模式识别和图像处理中.传统的图像分割方法并不能获得足够有效的图像特征.为解决这个问题且进一步探究熵阈值在图像分割中的应用,引入一种GLLE（Gray Level and Local Entropy）二维直方图改进熵阈值图像分割模型,并提出了基于模糊熵的方法计算所建立的二维直方图模型.通过标准实验数据集上的对比实验表明,基于模糊熵的GLLE熵阈值分割方法可以得到更加准确的阈值,提高了分割精度.同时在处理不同类型图像的表现上优于往常的算法,具有更强的鲁棒性.     

一种针对规则冲突的规则集语义比较算法

应用DFD(Diverse Firewall Design)方法进行防火墙规则集设计时,需使用规则集语义比较算法,判断多个规则集是否语义一致。规则冲突是导致规则集语义不一致的主要原因。因此,需要研究针对规则冲突的规则集语义比较算法。而现有算法时空复杂度较高,性能低下。文中提出了1种基于关键数据包选取映射的规则集语义比较算法(KPCM)。KPCM算法针对规则冲突选取关键数据包,并通过比较这些数据包在不同规则集中的处理动作,判断这些规则集是否语义一致。理论分析和测试表明,KPCM算法时空性能均优于现有算法。     

基于FME语义映射的数据转换及应用

在详细介绍FME语义映射和转换规则的基础上,分析了FME的空间数据转换机制和简单语义转换规则的不足,并基于自定义映射文件提出了一种在DOS环境下进行批量数据转换的高效方法,最后以DGN到DWG格式的数据转换实例探讨了实施FME语义转换的具体步骤。     

基于ArcIMS按需切图在构建WebGIS地图框架中的应用

结合ArcIMS体系架构的特点,提出了基于Ajax构建Web2.0的网络地理信息系统解决方案.本文主要介绍了基于缓存技术的按需切图原理以及WebGIS系统建设的关键技术.     

重力异常辅助惯性导航中匹配区提取方法

由于重力场中的重力异常数据是以格网的形式表示的,它与地形的DEM在数据结构上有一定的相似性.因此可借鉴一些数字地形分析的方法,提取重力场的特征区域(匹配区)用于辅助惯性导航.首先,对重力场进行特征提取,通过对特征的比较分析选取其中的某些因子作为重力场特征因子;然后,利用等值线方法对重力场特征数据进行区域分割,提取栅格特征数据区域的矢量边缘,并对这些矢量表示的区域进行聚类处理;最后,利用凸壳算法提取这些区域的凸壳范围线,获得重力异常变化比较显著的区域(匹配区).从而为重力匹配辅助导航提供了必要的参考数据.     

基于多频率极化SAR影像的洪河国家级自然保护区植被信息提取北大核心CSCD

植被是湿地生态系统健康状况的"晴雨表",明晰湿地中植被的时空分布,是湿地修复与重建、保护与合理利用的前提和基础。以洪河国家级保护区为研究区,利用全极化C-band Radarsat-2和L-band PALSAR数据,根据极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)目标分解理论,提取了该保护区不同波长的极化分解参数和特征参量,整合为多源极化SAR数据集,利用多尺度迭代分割算法和Random Forest机器学习算法,构建了研究区中植被的遥感识别模型,实现了对研究区中植被的高精度分类,并对比分析了不同频率SAR数据集在植被识别精度上的差异。研究结果表明,利用整合PALSAR和Radarsat-2极化数据集,获取的植被遥感分类结果的总体分类精度为86.77%,比利用PALSAR极化数据集的分类结果精度提高了15%,但是其与利用Radarsat-2极化数据集的分类结果精度差异不显著;浅水草本沼泽的生产精度达到了90.91%,深水草本沼泽的用户精度为90.63%;C-band PALSAR数据比L-band PALSAR数据更适用于高精度识别洪河国家级自然保护区中的植被。     

结合MST划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割

针对基于像素的HMRF-FCM算法抗噪性差以及对地物复杂边界分割精度低的问题,提出一种结合形状信息的静态MST区域划分和RHMRF-FCM算法的高分辨率遥感图像分割方法。该方法定义一种静态MST同质区域划分准则,借助MST能较好表达边界和形状信息、能较好抑制几何噪声的特点,解决地物复杂边界的表达和降低分割结果中几何噪声问题。首先,利用MST静态划分将图像域划分成若干个均质区域,假设每个均质区域内光谱测度服从独立同一的多元高斯分布。然后,在此基础上构建了区域隐马尔可夫随机场模型,以及建立基于信息熵和KL信息正则化项的模糊聚类目标函数。最后,采用偏微分方法对分割模型参数进行求解,从而得到全局最优分割结果。为验证本文方法,对WorldView-3高分遥感图像进行分割试验。定性、定量分析了尺度参数、光谱相似性参数和区域紧致度参数对最优分割结果的影响,并对比分析本文算法和eCognition软件中的多分辨率分割算法、分水岭算法。     

应用面向对象的高分辨率遥感数据提取城市绿地

绿化建设是一个城市建设的重要工作,城市绿地覆盖率是衡量一个城市绿化程度最主要的指标,高分辨率遥感影像给城市绿地覆盖率计算提供了更为有效、便捷的手段。本文以南京市某区域为研究对象,基于RS和GIS等技术手段,采用面向对象的方法,在不同的尺度利用光谱特征并采用针对性的算法提取出了精度较高的QuickBird和IKONOS高分辨率遥感影像的城市绿地。最后通过对比和分析两者的精度,证明面向对象的方法是有效的。     

语义因子支持的多源POI分类信息一致化处理

为了解决网络POI分类异构导致多源POI数据匹配与整合困难的问题,该文利用分类特征词提取、特征词去重与优化等关键技术,构建POI分类的语义概念格,然后通过概念格之间的语义关联关系,实现多源异构POI分类体系的映射与转换。最后通过实验验证了该文方法的有效性,并将其成功应用于省级地理信息公共服务平台(政务版)数据更新。