判别回归方法在四川盆地大雾预报中的应用

用最近10多年的历史实况资料和四川盆地大雾发生的站数进行相关分析,采用最优分割进行因子筛选,建立了最优判别方程和大雾站数预报的回归预报模型,拟合率较高,残差较小,模型具有较强的预报能力.     

标记分水岭算法及区域合并的遥感图像分割

传统的分水岭算法通常对梯度图像进行无标记分割，其结果是容易造成过度分割。本文采用了一种基于标记的分水岭算法，首先,利用Sobel边缘算子对原遥感图像进行梯度重建，获得梯度幅值图像，同时计算待分割区域的周长、面积和形态因子，并对其进行标记； 然后,利用距离函数图标定种子法和等值线跟踪法获得初始分割图像； 最后，利用改进的区域合并方法获得最终的分割结果。实验结果表明了该方法的有效性。     

利用非线性扩散的半自动纹理图像分割

介绍了一种非线性扩散过滤器法从包含纹理的图像中获取灰度、尺度和方向信息，并形成经过耦合保边平滑的5通道向量值图像，对纹理图像的分割变为对此向量值图像的分割。针对半自动操作的特点，在合理的假设前提下，采用了多通道统计区域分割法。试验结果表明，本文的纹理分割方法能有效地利用重要纹理特征与灰度的混合信息，是一种半自动的无监督纹理图像分割方法。     

基于地形区域分割的复杂地区遥感影像分类

提出了一种基于地形区域分割的分类方法,在影像中利用地形特征数据预先划分出每种地物的分布区域,然后以区域为基本单位对影像进行分类,同时利用DEM数据对影像进行地形校正,减小了同种地物内部由于地形起伏造成的光谱离散的现象。利用湖北西部山区的TM影像和DEM数据的试验证明,利用地形特征数据进行分割的分类方法与仅考虑光谱特征的分类方法相比较,分类精度有了明显的提高。     

eCognition技术在高分辨率遥感影像信息提取中的应用

本文提出了面向对象的多尺度分割策略,针对不同尺度的地物信息采用不同的分割尺度,在此基础上构建多尺度分割等级网,实现了地物信息的分层提取。以北京怀柔区QuickBird遥感影像为试验区进行信息提取,给出了多尺度分割参数的设置规律,获得了较好的效果,总体精度为84．82%。     

待识地图目标的定位分割

本文着重讨论扫描地图图像中待识地图目标的自动定位与分割方法,并对人机交互的定位与分割技术作了简单介绍。     

Y为二级X为多级的相关量度研究

针对小概率事件中常采用的Ｙ取二值,Ｘ取多级的数据环境,采用将因子Ｘ的等级序列Ｘｉｔ转换成以条件概率为参数的序列（ｆ（Ｘｕ）的方法,导出一个与原因子序列（Ｘｕ）与预报序列Ｙｔ是成线性还是非线性相关无关的相关量度公式。它可为建立小概率事件预报模式提供更合理的可比性好的因子挑选准则。     

基于支持向量机的岩石薄片图像分割

支持向量机是对传统学习分类方法的一个良好替代,特别是小样本、高维的情况下,有着良好的泛化能力,利用支持向量机良好的分类特性,将图像分割的问题转化为分类问题,对岩石薄片图像进行分割实验.通过实验表明：支持向量机对于分割颜色分布不均匀、边缘模糊的岩石薄片图像,有很好的应用前景.     

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.     

语素关联约束的动态环境视觉定位优化

在自动驾驶场景中,视觉相机能够实现低成本的定位与环境感知,但是场景中的动态目标会影响视觉定位的轨迹.对此,本文提出了语素关联约束的动态环境视觉定位优化方法.首先,利用目标检测和语义分割提取环境中的语义实体;然后,通过语素关联模型识别出动态语素;最后,建立动态语素的特征掩膜,用于特征匹配过程中的动态目标特征点过滤,从而提高视觉定位效果.本文基于视觉机器人平台在校园道路开展了试验,发现了动态目标通过关键点影响视觉定位结果的规律——在转弯时或者目标在视野中横向移动时影响较大.试验结果表明,本文方法的动态语义要素识别的平均精度F1约为87％,并且在语素关联优化前后,局部区域最大轨迹距离差为2.463 m,与真值对比RMSE降低了38％.