一种基于小波变换的自适应斑点滤波算法

提出了一种自适应斑点滤波算法,它基于小波变换检测图像中的边缘点,根据检测结果结合多视处理实现斑点滤波。文章从理论上证明了其可行性,实验结果表明该方法达到了平滑均匀区域且保留边缘的目的。     

矢量化地图中线的自动拼接

矢量化地图是经识别数学化地图后，以矢量数据的形式表示地图中各要素的，它由一帧帧矢量数据文件构成，需经拼接才能成为一幅完整的矢量地图。矢量化地图的拼接可归结为线的拼接，这里利用重合区域的概念，通过分析线的各种情况，提出了一种全新的方法用以解决线的自动拼接问题。此方法具有速度快，不需人工干预的特点，因而省力，高效，极利于生产，建立诸多领域的规划，决策等。     

融合谱-空域信息的DBM高光谱图像分类方法

在高光谱图像分类问题中,提取能够有效表达地物特征的信息是分类方法中的关键问题。为了提高高光谱图像分类精度,提出一种基于深度玻尔兹曼机的高光谱图像分类方法。该方法首先对高光谱图像数据进行主成分分析法白化处理,并提取像元的空域信息,与像元光谱信息组成综合的谱-空域信息;然后通过多层深度玻尔兹曼机模型从像元的谱-空域信息中提取深层次类别特征;最后通过逻辑回归模型对所提取特征进行分类。这种深度玻尔兹曼机模型能够利用数据的先验知识对高维数据进行特征提取,并且所提取的特征内在地表示了地物的空间结构和光谱特征。实验结果表明,这种方法能够有效地提高高光谱图像的分类精度。     

融合形状先验的向量CV模型图像分割算法

Chan等人提出的向量CV模型尽管解决了传统CV模型无法分割向量值图像的问题,但是向量CV模型对于含有噪声或遮挡物等复杂的图像,无法正确分割目标。针对此问题提出一种融合形状先验向量CV模型。其能量泛函主要包含形状先验项、图像区域信息项以及距离正则项。此能量函数使得主动轮廓和形状先验位置相近时停止演化。该模型所用形状模板可以与目标形状仿射不同,使得算法更加灵活。该模型对含噪以及目标遮挡的图像具有很好的分割效果。     

基于注意力和特征融合的遥感图像目标检测模型

针对环境背景复杂且包含小目标的遥感图像难以进行精准目标检测的问题,在单阶段检测(SSD)模型的基础上,提出了一种基于注意力和特征融合的单阶段目标检测模型,该模型主要由检测分支和注意力分支组成。首先,在检测分支SSD中加入注意力分支,注意力分支的全卷积网络通过逐像素回归得到待检测目标的位置特征;其次,采用对应元素相加的方法对检测分支和注意力分支进行特征融合,获得细节信息和语义信息更丰富的高质量特征图;最后,用软非极大值抑制(Soft-NMS)进行后处理,进一步提高目标检测的准确性。实验结果表明,本模型在UCAS-AOD和NWPU VHR-10数据集上的平均精度均值分别为92.52%和82.49%,相比其他模型,检测效率更高。     

基于聚类标签均值的半监督支持向量机

针对标签均值半监督支持向量机在图像分类中随机选取无标记样本会导致分类正确率不高,以及算法的稳定性较低的问题,提出了基于聚类标签均值的半监督支持向量机算法。该算法修改了原算法对于无标记样本的惩罚项,对选取的无标记样本聚类,使用聚类标签均值替换标签均值。实验结果表明,使用聚类标签均值训练的分类器大大减少了背景与目标的错分情况,提高了分类的正确率以及算法的稳定性,适合用于图像分类。     

电子邮件监听器的设计与实现

提出了一个基于VB6.0的实用的电子邮件监听器 ,它利用VB6.0中的Winsock控件 ,通过POP3协议实现了对单用户的单个或多个电子邮箱 ,或多用户的多个邮箱的监听、报告及邮件的阅读     

渭河水质遥感反演的人工神经网络模型研究

以渭河陕西段水域为研究对象,在获取了实地监测数据和SPOT5遥感影像的基础上,对遥感数据进行预处理,建立了BP神经网络水质反演模型和RBF神经网络水质反演模型.并对水质参数CODcr、NH3-N、DO、CODmn进行反演.研究结果表明,利用神经网络模型反演水质参数是可行的,由于是非线性模型,其反演结果明显好于线性回归模型的结果.     

基于小波-Contourlet变换的遥感图像融合

给出了一种新的基于小渡-Contourlct变换的融合多传感全色和多光谱影像的算法.由于Contourlet变换具有良好的多方向性和多尺度,所以它比其它方法更适应于进行遥感图像融合.对于小波-Contourlet变换后得到的低频和高频分量系数,采用平均法选择低频区域系数,选择区域"能量"较大的高频系数作为融合影像的高频系数.实验结果表明,基于所提出的小波-Contourlct变换的融合结果优于其它常用的融合方法.     

基于BP神经网络的渭河水质评价方法

讨论了BP神经网络模型的特性和建模条件,并给出建立合理BP神经网络模型的基本原则和步骤.针时实际水质评价问题,建立了渭河地面水环境质量综合评价的BP神经网络模型,并与单因子法、主成分分析法进行了分析比较.实验结果表明,BP神经网络可以较好地实现水质综合评价,且具有较高的实用性和客观性.