基于多结构元素复合滤波的形态学边缘检测

为了进一步提高形态学边缘检测算法的性能,设计了一种多结构元素复合滤波器,定义了一种具有方向估计的形态学梯度,并在此基础上提出了一种对噪声不敏感的边缘检测算法。该算法充分发挥形态学变换方式和结构元素的噪声抑制和细节保持性能,用含有方向信息的结构元素检测图像的边缘,并通过沿梯度方向进行非极大值抑制获取单像素宽边缘。实验结果表明,本算法边缘检测效果良好,抗噪性能强,且处理速度较快。     

基于形态学特征和神经网络的遥感影像分类

在遥感技术不断发展、空间分辨率不断提升的大背景下,对遥感影像进行特征提取并进行分类成为遥感的重要课题。本文采用数学形态学技术进行特征提取,得到了形态特征、扩展形态特征、属性特征、扩展属性特征这4种形态学特征类。利用形态学特征和BP神经网络,改变采用的形态学特征,形态学特征提取中使用的参数以及BP神经网络的隐藏层数和隐藏层神经元数分别进行监督分类,计算各自的OA以及Kappa系数,比较其大小。分类结果精度评价表明扩展形态特征分类效果和扩展形态特征分类效果较好,适用于对遥感影像分类;而隐藏层神经元的数目和隐藏层的层数对分类结果没有显著影响。     

基于形态学理论的自动目标识别技术--自适应BP学习算法

在设计了一种具有实用意义的形态学开、闭滤波的神经网络模型基础上，完成了用于目标检测识别的优化学习算法，为克服BP算法存在的收敛速度慢、需要选择学习参数且无法保证全局最优等固有缺陷，将启发引导策略与学习规则相结合，采用了一种动态调控学习参数的自适应BP学习算法。试验结果表明，该算法不仅能适应复杂多变的背景环境，而且对运动目标的持续检测能力具有位移不变、伸缩不变和旋转不变的特性。     

基于圆形模板的高分辨率遥感影像道路半自动提取

针对基于矩形模板匹配的道路提取方法在影像中存在较大弯曲路段提取效果不佳的问题,提出了一种基于圆形模板的半自动道路提取方法,用圆形模板取代矩形模板搜索道路中心点,省去了旋转角度计算,结合影像灰度、形态学梯度以及道路中心点之间的夹角信息,用迭代内插的方法搜索加密道路中心点,最终得到道路中心线。实验分析和比较表明,该方法在继承模板匹配的优势的同时较好的弥补了矩形模板的不足,提取效果较好。     

数学形态学在GIS空间分析中的应用

讨论了数学形态学在基于栅格数据结构的地理信息系统(GIS)空间分析中的广泛应用。提出了基于形态变换的GIS空间操作(图层叠置、缓冲区建立、邻城分析和图元量算)方法,网络最短路径的形态学算法,应用灰度级形态学解求通视图的新思路。     

基于小波包分解和形态学融合的地基云图边缘检测

采用一种基于小波包分解和数学形态学融合的边缘提取方法用于地基云图的边缘检测．首先对图像进行基于小波包分解的边缘提取,然后对图像进行数学形态学的边缘检测,最后利用图像融合技术对两幅图像进行融合得出最优边缘图像．通过Matlab软件验证和比较,表明该方法实际使用效果较好     

遥感图像边缘提取研究

本文在全面剖析基本遥感图像处理方法的基础上 ,提出了遥感图像边缘提取研究应重点考虑的几个因素。系统归纳了几种遥感图像边缘提取方法的特点 ,并结合实例分析了秘鲁 (Peru)NearNasca地区岩浆岩山脉边缘的提取。     

Effects of Integrated Exploration in Hydrocarbon-Prospective Areas of South China

The complicated topography, morphology and geology are characteristic of South China, where the frequently covered waters and igneous bodies and widely exposed carbonates are difficult to seismic survey. This paper describes the effect of combining exploration of gravitational, magnetic and electric methods in the complicated hydrocarbon areas in South China by some case histories. Many year‘‘s exploration practices in the exploring areas of more than 20 show that the non-seismic integrated (gravity/magnetic/electric) geophysical prospecting can play an important role not only in regional assessment, basin optimization and early basin evaluation,but also in finding objective of low resistance in areas of exposed carbonate with high resistance, contouring local structure, outlining igneous body and reef, and differentiating rock facies of basement. The results of the non-seismic integrated geophysical survey have pointed out the direction for deploying next prospecting in the specific areas of South China and the valuable experiences have been accumulated to carry out hydrocarbon-hunting in the future.     

基于边缘指导的双通道卷积神经网络单图像超分辨率算法

当前基于卷积神经网络（CNN）的超分辨率（SR）重建算法,虽然取得了很大的成功,但是重建图像高频纹理的效果仍然不能令人满意,其高分辨率（HR）图像局部边缘存在明显的震荡.本文提出一种结合形态学成分分析（MCA）分解的边缘指导双通道CNNSR算法：待处理的低分辨率（LR）图像通过MCA分解为纹理部分和平滑结构部分;纹理部分和原LR图像共同组成双通道,输入到改进的网络结构中重建HR纹理部分;结合HR纹理输出与LR平滑结构部分重建HR图像.训练过程采用最小化纹理损失与原图像损失之和最优化网络模型参数.后处理包括：执行网络输出与LR输入图像的直方图匹配使色调保持一致,提升感官效果;应用迭代的反向映射使HR重建与LR输入保持退化算子一致性提高PSNR值.实验结果显示：该方法能够很好地恢复HR图像的纹理细节,对纹理细节丰富的图像恢复效果更好.     

基于改进DBSCAN聚类算法的雷暴单体三维结构识别技术介绍

雷暴是一种严重威胁飞行安全的天气系统,利用地基多普勒天气雷达反射率因子数据和改进的DBSCAN聚类算法对雷暴单体的三维结构识别及特征量计算进行了研究,并在地基平台上对雷暴单体识别算法的有效性进行了验证分析。识别算法核心是将插值后的反射率因子三维网格数据作为输入量,采用多层反射率因子阈值基于改进的DBSCAN聚类方法识别所有等高面上的雷暴分量,并进行结构元素为3×3的腐蚀膨胀运算及雷暴分量特征核心提取,最后基于雷暴分量重叠面积进行垂直关联。结果表明:相对于SCIT算法,雷暴单体识别算法减少了雷暴分量识别的复杂性,可很好地识别任意形状的雷暴单体;使用多层阈值及特征核心提取技术可识别雷暴簇中的雷暴单体;利用腐蚀膨胀技术可解决雷暴单体虚假合并现象。算法可应用于民航机场雷暴的识别和预警。