利用松弛标记法进行空间场景匹配

相似性度量是地理学中的关键组成部分,被广泛应用于空间检索、空间信息整合及空间数据挖掘中。因为空间场景中实体个数的差异及空间对象间的关系难以精确相等,若执行空间场景的完全精确匹配,可能会使得检索结果为空。顾及尺度差异,从空间场景中进行空间语义理解,建立了多尺度空间场景的形式化描述模型,并提取场景中稳定的特征构建空间场景特征矩阵。建立场景间的初始匹配概率矩阵后,基于松弛标记法迭代更新概率矩阵,直到矩阵收敛于一全局最小值并确定匹配的实体对,从而进行空间场景相似性评估。采用武汉居民地域数据进行场景匹配实验,并对不同邻域搜索半径下的匹配时间及精确度进行对比与分析,实验结果表明,基于松弛标记法的空间场景匹配方法具有较高的精确度。     

青藏高原—沙漠的陆—气耦合及对干旱影响的进展及其关键科学问题

作为世界第三极的青藏高原,是对全球天气气候影响最为显著的自然地貌之一.其巨大陆表深入对流层中部,热力效应直接作用于大气,不但形成了亚洲气候格局,甚至会导致北半球乃至全球气候变异.在青藏高原北部分布着北半球中纬度面积最大的沙漠群,与包括青藏高原在内的其他下垫面相比,沙漠具有地表反照率大、土壤热容量小、含水量低等特点,是地球系统中重要的感热源,同样对全球和区域能量平衡及气候变化和变异具有重要作用.青藏高原及其北部广阔沙漠区域——两种重要的陆地系统组成了全球独有的共生地理单元,它们之间的陆—气耦合必定通过某种过程相互关联.干旱是全球常见且危害极为严重的自然灾害,中国是全球干旱发生最为频繁的国家之一,特别是在中国北方,在气候变化大背景下,干旱也呈多发、加重的趋势.干旱成因复杂,始终是国内外相关领域研究的难点和热点.那么,从高原—沙漠共生地理单元的陆—气耦合过程出发,通过何种机制作用于我国北方干旱的形成和演变?这是一个值得探究的前沿论题.梳理了近年来青藏高原大气科学研究和包括沙漠地区的干旱半干旱陆面过程研究的最新进展,从中凝练出青藏高原和北部沙漠之间的陆—气耦合过程对我国干旱影响研究的关键科学问题,以期对开展相关探索的科技工作者有所帮助.     

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.     

具有遗忘时滞的静态神经网络的H∞状态估计

本文研究了具有遗忘时滞的静态神经网络的H_∞状态估计问题.首先降低了时变时滞可微的条件,然后通过构造合适的Lyapunov-Krasovskii泛函,设计保H_∞性能的状态估计器,使得误差系统实现全局渐近稳定.最后,借助Matlab中线性矩阵不等式工具箱进行数值仿真,验证了结论的有效性.     

基于形态学灰度重构的乳腺微钙化点提取

针对乳腺X线摄片,提出了一种计算机辅助检测乳腺微钙化点的方法:首先利用灰度形态重构完成穹顶提取,除去乳腺背景结构同时又能很好地保留微钙化点;其次运用拉普拉斯算子在空间域内对图像进行锐化以增强微钙化点;然后在频率域内利用巴特沃思高通滤波器对图像进行高通滤波;最后利用二维最大熵阈值分割对图像二值化,从而检测出微钙化点并在图像上标识出来。计算机辅助诊断的方法不仅避免了医生因大量阅片引起疲劳而造成误诊,起到了协助医生诊断的作用,而且提高了诊断的效率和准确率。     

IKONOS影像城市植被信息提取前的阴影校正

在高分辨率卫星影像的预处理上,阴影的提取与校正是一个难题,本文根据实际需要,采取不同的方法对建筑物阴影和山体阴影进行提取,并采用不同的校正方法进行校正。对城区建筑物阴影,采用基于影像融合的IKONOS影像阴影自动提取方法对阴影进行提取,再采用郎伯模型进行校正;对山体阴影,直接采用监督分类的方法对山体阴影进行提取,再采用灰度线性匹配的方法进行校正。实验表明,分开提取与校正的策略能取得较为理想的效果。     

面向离散点的空间权重矩阵生成算法与实证研究

采用阈值法和k-近邻法度量空间上离散点间的空间邻接关系,针对不同的距离计算方式(欧式距离和曼哈顿距离)设计了面向离散点的空间权重矩阵生成算法,使用C#语言在计算机上实现。用该算法对收集的8 367个常州市地价样点构建了不同土地用途地价样点的空间权重矩阵,并计算出分用途的常州市城市地价空间自相关指数。     

基于MATLAB的基本矩阵随机采样鲁棒估计

基本矩阵的估算可以分为线性算法、非线性优化迭代算法、鲁棒估计算法三大类,而以鲁棒估计效率、效果最为突出,但是实现比较复杂。本文通过数码相机获取的两张未标定照片,采样互相关系数法和RANSAC算法,在MATLAB中实现了基本矩阵的自动拟合,实验表明拟合精度较高、速度快,为下一步三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

应用分块矩阵求逆解算约束秩亏间接平差模型

在通常的四分块矩阵求广义逆矩阵和凯利逆矩阵公式基础上,分析左上角子矩阵为秩亏、右下角子矩阵为零的特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵存在条件,应用广义逆矩阵法和矩阵变换法推导该类特殊四分块矩阵的凯利逆矩阵显性表达公式,并用于解算约束秩亏间接平差模型的参数估计.实验数据表明,当满足存在性条件时,应用分块矩阵求逆公式解算约束秩亏间接...     

图像重建块迭代算法中松弛参数选取的研究

在图像重建中,Landweber迭代算法是图像重建算法中的重要方法.本文将针对Landweber分块迭代算法中松弛参数的选取进行研究.在重建过程中采取对投影矩阵按投影角度分块的方法,选取特定的松弛参数.通过数值实验得出结论:对于按角度分块的块迭代算法,松弛参数选取为λ乘以块矩阵与其共轭转置矩阵乘积的最大特征值分之一,当采集完全投影数据,且λ接近(1/6)～(1/7)时效果最好.另外,本文按角度分块的做法和松弛参数的选取方法对于有限角度图像重建问题也是可行的.