一种基于分割图斑的海岸带遥感图像分类方法

传统的基于象元的分类方法在处理海岸带这类动态多变、混杂度大的地物时常出现“椒盐现象”,难以矢量化形成专题图。提出了一种新的遥感图像分类方法——基于分割图斑的分类法,即选择一个合适的尺度,利用光谱信息按照一定的策略将图像分割为一系列的图斑,并确保图斑内大多数象元的光谱特征相近,分别对图斑内诸象元进行统计,求出各个波段的均值,用该均值替换图斑内所有象元的原始亮度值,这样分类时可以确保同一图斑内的所有象元被分到同一个类别中,从而有效地避免了“椒盐现象”,使分类结果便于矢量化成图,也便于对特定地物的提取。实验结果表明,该方法还能在一定程度上提高分类精度。     

荧光法在赤潮图像分析中的应用

赤潮藻样品中往往包含着各种复杂的非藻沉淀物,为解决这些微藻的探测和分析的问题,可以利用微藻类在一定波长的光照射下会产生荧光的特性,对裸甲藻等多种赤潮藻类进行荧光实验处理,并在此基础上对藻类的荧光图像和灰度图象进行图像分割,轮廓和纹理分析及图象识别等后继图象处理。实验证明,荧光法可以有效的去除背景噪声,保留藻类信息,使得后继的图象处理工作更加容易和有效,从而解决了探测和分析包含复杂背景的沉淀物样品中微藻的问题。     

基于高斯混合模型的海冰图像非监督聚类分割研究

为了利用海冰图像识别技术获取海冰冰况信息, 探索了利用高斯混合模型进行海冰图像分割的技术途径, 描述了具体算法, 并利用高斯混合模型的最大期望值（EM）算法以及最小描述长度（MDL）准则对渤海海冰图像进行目标提取。研究结果表明, 该方法可以很好地实现海冰信息的有效提取和海冰图像的有效分割, 从而证明了建立在图像分割技术...     

顾及字符特征的中文地名词典查询方法

地名词典查询是地名校正、地名匹配等地名服务应用的重要基础,但是地名数量的快速增长使得词典查询性能面临严峻挑战。针对大规模数据环境中传统词典查询方法准确率不高且效率较低等问题,提出了一种顾及字符特征的中文地名词典查询方法（CGQM）。首先,查询具有相同字符特征的地名形成候选地名集合,同时构建单字索引提升查询效率;其次,依据字符数量特征比较查询地名与候选地名的差异,进一步过滤候选地名集合;最后,基于字符位置特征优化查询结果排序策略,使得结果排序更为合理。实验以全国地名词典为例,构建5组测试集进行CGQM方法与Lucene检索方法的对比分析。研究结果表明,CGQM方法对于增强地名词典查询功能、提升查询效率具有实际意义。     

基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法

本文提出了一种基于纹理特征的围填海SAR图像分水岭分割方法,首先对机载MiniSAR图像进行灰度共生矩阵纹理滤波,获得纹理特征图像,再对纹理特征图像进行分水岭算法分割,将获得的形态学重建图像进行门限阈值分割,得到最后的二值化分割结果。该方法一方面通过调整灰度共生矩阵纹理滤波的窗口大小,抑制了斑点噪声的影响;另一方面,利用分水岭算法对边缘模糊杂乱图像的优势,提高了围填海信息提取的准确性。实验结果表明,本方法对高分辨率SAR图像围填海监测图像的分割效果良好。     

前陆盆地类型及褶皱－冲断层样式

Ｄｉｃｋｉｎｓｏｎ正式引入前陆盆地这一术语并提出周缘前陆盆地和弧后前陆盆地两种成因类型。根据中国西北部盆地的构造位置，笔者又提出再生前陆盆地和分割前陆盆地两种类型。按前陆盆地中褶皱－冲断层关系可以分出系列褶皱－冲断层样式：从断弯褶皱、断展褶皱到断滑褶皱。褶皱－冲断层样式的发育决定于最初为应力轨迹所切割的不稳定面，而确定应力轨迹的主要因素是埋藏深度和区域构造作用。因此断滑褶皱大多数发育在地下浅处，而断弯褶皱主要发育在地下较深处。     

航摄底片信息容量的确定

为了定量地分析航摄底片的信息容量,本文在影象数字化的基础上,从理论上分析信息容量的估算公式,监重点研究用“比特分割”的方法确定其有效的比特数。     

基于自适应四叉树分割的遥感图像压缩算法

遥感图像具有不同于一般图像的特点,针对遥感图像对压缩算法的特殊要求,提出了自适应四叉树分割算法实现图像的分块,以各像块的均值近似表示该像块的灰度值,从而以尺量少的数值获得对原始图像的最佳逼近,再对辐近误差进行自适应分割和基于像块方差的自适应量化,最后对各分量进行Huffman编码.实验表明,本算法能表现出良好的实用性能,比JPEG算法更适用于遥感图像的压缩.