基于MSA特征的遥感图像多目标关联算法

遥感图像中多目标关联存在以下两个问题:一是低时间分辨率观测使得目标状态信息无法准确估计,基于Kalman滤波的多目标关联算法不再适用;二是基于图像特征的目标关联算法又无法处理大场景观测中多个目标关联引起的模糊性.针对上述问题,提出一种基于多尺度自卷积特征匹配和关联代价矩阵最优化的多目标关联算法.实验表明该算法对遥感图像中多目标关联问题具有一定的适用性.     

基于蚁群智能的遥感影像分类新方法

智能式遥感分类是遥感研究的新热点.提出了一种基于蚁群智能规则挖掘(ant-miner)的遥感影像分类新方法.遥感数据各波段之间存在较强的相关性,这种相关性往往会导致分类产生误差.而ant-miner算法中的信息素是基于规则整体性能的,信息素的动态更新能有效地处理相关性较强的数据,所提供的正反馈信息能纠正启发式函数缺陷所造成的错误.因此,蚁群智能算法应用于遥感分类具有一定的优势.将该方法用于广州市地区的遥感影像,取得了较好的分类结果.并与See5.0决策树方法及最大似然方法(MLH)进行了对比研究,实验结果表明,蚁群智能算法分类精度比后两者的分类精度更高.     

2DPCA在遥感图像压缩中的应用

Two Dimensional Principal Analysis是新近提出的一种图像分析方法,并已在特征提取与人脸和物体识别中得到较好应用.由于2DPCA本身就具有数据压缩功能,在用于去除图像的空间相关性中,可实现对数据的压缩,尤其是对高光谱或多光谱遥感图像的压缩.实验结果表明,这类方法不仅有效,而且压缩性能良好.     

多孔紊动射流的数值模拟与实验研究进展

多孔射流作为流体运动的一种重要类型,在工程中具有非常广泛的用途。由于多孔射流各股水流之间的卷吸和掺混的存在,增加了流场的复杂性。长期以来研究人员从理论分析、实验测量和数值模拟方面对多孔紊动射流进行了大量的研究工作,目前已经认识了流场中的许多流动特性和流动机理。从数值模拟和实验研究两个方面,比较分析了国内外多孔紊动射流的研究现状和研究结果,评述了不同湍流模型以及不同实验测量方法对紊动射流的预测能力,讨论了存在的问题并对该领域的研究方向进行了展望。     

实验变差函数计算方法的研究与运用

本文系统、详尽地分析讨论了不同样品数据条件下实验变差函数的计算方法。在实验变差函数计算流程的设计和有效样品搜索域的确定方面提出了自己独特的见解。最后用一个矿山的控矿工程教据对文中介绍的方法进行了测试。结果表明,利用本文的方法,容易得到稳健、准确、信息量高的实验变差函数。     

基于实例的GIS数据库模式匹配方法

针对空间数据库的特点,提出了一种改进的基于实例的层次式模式匹配方法,并解决了实体对应关系的自动建立、要素类相似性计算、属性相似性计算等问题.最后,通过实验验证了该方法的有效性.     

端元光谱自动提取的总体最小二乘迭代分解

根据总体最小二乘(total least squares, TLS)模型理论,提出了一种影像端元光谱可受噪声污染的混合光谱线性扩展模型,并实现了该模型的端元光谱自动迭代提取以及混合像元的限定性分解.实验结果表明,扩展的混合像元分解模型明显优于传统的最小二乘分解模型,总体精度大约提高了10%～20%.     

基于颜色和标志边缘特征的交通标志检测

首先利用禁令标志明显的红色边界和白色区域分别并行地提取可能的交通标志颜色,然后对其两者融合,其目的是减少漏检率;融合后的影像通过Canny算子提取其边界,再根据边界的圆形度参数判断是否为圆形区域.实验结果显示,本算法能够很好地检测和定位禁令标志.     

基于BSP-15下低码率实时H.264编码器的实现

根据低码率实时应用领域的特点,对H.264的新编码特性进行了分析选择,提出了一套合适的编码方案,在编码性能和编码复杂度之间平衡;利用BSP-15 DSP芯片硬件的特点,设计了H.264编码器,并在DSP上实现.实验结果表明,H.264编码器对CIF大小的图像实现了实时编码.     

基于信息熵的遥感分类最优空间尺度选择方法

以影像分类为例,从类别可分性的角度提出了基于信息熵的最优空间尺度选择方法.实验结果表明,基于信息熵的最优尺度选择方法的结果有很好的合理性,符合实际的分类结果,能够在一定程度上指导实际遥感分类中的空间尺度选择.