基于超像素及贝叶斯合并的图像分割算法

针对超像素分割算法中普遍存在的过分割问题,结合Mean Shift算法和非参数贝叶斯聚类模型,提出了一种新的图像分割算法MS-BRM（Mean Shift based Bayesian Region Merging）。首先,利用Mean Shift算法对图像进行超像素分割,然后根据非参数贝叶斯聚类模型,融合超像素的空间信息,提出一种区域合并策略对超像素进行合并,得到了最终的分割结果。实验结果表明,MS-BRM算法改善了超像素的过分割问题,对图像进行分割的结果保留了图像的边界信息,更加符合人类视觉的判断结果。     

快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊C-均值噪声图像分割算法

针对传统模糊C-均值聚类(FCM)算法难以对噪声图像进行分割的问题,该文提出一种快速自适应非局部空间加权与隶属度连接的模糊FCM抗噪图像分割算法。首先,利用一种非局部空间信息快速计算方法,将以图像所有像素为循环的原始非局部信息计算方法,改为以搜索窗口尺寸为循环,利用空间位移图像与递归高斯滤波的计算方法,克服非局部空间信息计算复杂的问题;其次,计算原始图像与非局部信息项的差值的平方,将其作为非局部信息项的自适应权重,并将差值的平方作倒数变换,作为原始图像的自适应权重;最后,将每个聚类簇中所有像素隶属度之和的对数平方加入目标函数的分母,形成隶属度连接,减少目标函数迭代次数。含噪人工与自然图像分割实验表明,该算法在分割准确度、平均交并比、归一化互信息、运行时间与迭代次数等性能方面优于其他几种FCM算法。     

基于空间信息辅助的视频分割研究*

现有视频分割方法大都从计算机图像处理角度进行,而实际上视频本身具备丰富的地理空间信息,有效利用这种信息将使分割过程更加准确便利。从GIS应用的角度对基于空间信息辅助的视频分割方法进行一种新的探索,为构建可定位视频数据的组织与存储,建立基于影像帧层次与视频内容检索的高效索引机制奠定了基础。     

城市基础地理信息数据平台的研究与设计

21世纪是我国进入城乡结构和区域产业结构加速调整、基础设施加快发展、国土整治全面展开、经济体制与增长方式发生重大转变的时期,经济建设与社会可持续发展对空间信息资源提出了更迫切的需求。同时,由于我国正处于高速的经济和社会发展时期。西气东输,南水北调,通讯工程、数字城市建设,防灾、救灾,土地利用,退耕还林,道路交通建设,小区和房地产管理,城市发展规划,水利和水土保持,公共安全保障等都急需基础地理信息数据。     

基于地标空间信息的高光谱遥感图像分类

高光谱遥感图像同时具有光谱与空间特征信息,充分利用空间特征能够有效提高分类结果.高光谱图像上同类像素点的邻域空间信息差异较大会影响分类效果,针对这个问题提出了一种新的空间信息利用方法,记作地标空间信息.将光谱信息与地标空间信息结合使用,通过深度信念网络提取特征.实验表明地标空间信息能够有效提高深度信念网络以及对比方法的分类结果.     

城市数字化及新技术应用

城市数字化所使用的技术方法随着现代IT技术和相关空间信息技术的发展而不断发展。本文在介绍城市数字化概念、城市数字化工程及其关键技术的基础上,简要论述了目前在城市数字化工作中的一些新技术和新方法,尤其是空间信息获取与更新的新技术和新方法。     

天津市地理空间信息基准框架的建设

本文主要介绍了天津市地理空间信息基准框架的基本内容、建设目标、建设过程、成果应用展望等内容。     

数字地球中面向公共安全与应急联动的空间信息智能服务模型

1 概述 伴随着城市化和城市信息化的快速发展,城市中人口集中、经济活动频繁、各类建筑密集带来的环境、能源、灾害和突发性事件影响的综合性和复杂性也愈加显著。城市公共安全与应急联动系统是保障城市公共安全的综合救援体系及集成技术平台,通过主体网格和通信系统将治安、消防卫生急救、交通、公共设施、自然灾害等突发事件的应急联动与综合服务、调度集成在一个管理平台中通过共享指挥平台和基础信息。     

跨模态脑图谱数据融合研究进展

脑图谱是研究脑结构和功能及脑疾病的基础,不同类型的脑图谱从不同角度提供了脑的组织模式或连接信息。随着图像采集和生物检测技术的发展,不同模态的脑影像和生物组学数据迅速增长。相较于单模态,多模态融合数据能够同时考察不同模态数据间的多元化信息,挖掘蕴含的未知新信息。因此,开展跨模态脑图谱数据融合研究有助于更全面地理解大脑的结构和功能,并辅助加深对脑发育、老化和病变机理的理解。本文根据参与融合的模态是否具有空间信息,将近年来有代表性的跨模态脑图谱融合技术分为脑影像融合和脑数据融合两大类。脑影像融合是指对宏观脑影像(磁共振等)和组织学脑影像(胞体染色、轴突染色等)等具有空间信息的数据进行融合,构建涵盖脑结构和功能信息的跨模态多尺度脑图谱,为研究宏观特征的介观机制以及介观特征的宏观表征提供了重要途径。脑数据融合是指对缺乏脑空间信息的生物大数据,包括基因组、电生理、认知和行为等,利用脑图谱提供精细空间信息,挖掘高维、异构生物大数据蕴含的信息,明确脑图谱的生理意义,并提升其应用价值。本文将针对这两类融合类型阐述国内外有代表性的研究进展,并对比国内外研究现状的差异。此外,为促进跨模态脑图谱数据融合领域的交流和发展,总结了部分有代表性的大样本公开数据集。最后讨论了当前该领域待解决的问题以及未来的发展趋势。     

数字地球-下一代全球信息基础设施

数字地球建立在全球网络基础设施平台之上,以时空框架整合多源海量数据,并以深度与广度开发空间信息资源为基本特征,预计将启动下一代全球信息基础设施的建设,数字地球的发展是一个演化过程,“空间基础设施”的建设是这一过程的起点。数字地球化作为导向目标,有着广阔的应用前景,在建设过程中所引发的技术创新将不断动新的技术产业和服务产业的形成。