图像图谱多尺度分割的相似度因子研究*

通过对相似性度量函数的研究,得到了参数σ的取值与聚类类数间的关系,并据此提出了一种自动确定参数σ的方法,设计了一种基于相似度因子的无监督聚类算法(unsupervised clustering algorithm based on similarity parameter,UCASP),在图像分割的实际应用中实现了无监督分割。     

结合空间邻域信息的SAR图像变化检测

SAR图像变化检测可以通过对差异图的分类来实现,由于SAR图像容易受到相干斑噪声的干扰,从而影响变化检测效果。提出了一种基于空间邻域信息模糊聚类的SAR图像变化检测方法,根据对数比法和均值比法的各自特点,构造了一种新的差异图生成方法,并通过对传统的模糊聚类算法结合像素的空间邻域信息进行改进,来实现SAR图像的变化检测。实验结果表明,与传统的阈值法、模糊聚类算法以及局部邻域信息模糊C均值算法相比,提出的算法具有较高的检测精度,不但能有效地抑制噪声影响,同时能较好地保留图像细节信息。     

多尺度子空间融合谱聚类的SAR图像变化检测

针对SAR图像变化检测领域中存在的地物结构特征混杂多变和单一尺度检测易造成误检的问题,提出了一种基于多尺度子空间融合谱聚类的SAR图像变化检测方法。首先,输入配准后的2个时相SAR图像,生成对数比和均值比2种差异图;其次,引入形态学模型MP(morphological profile),完成对差异图像的多尺度扩展,形成高维多尺度子空间,提取SAR图像中不同尺寸地物的几何结构信息;最后,利用随机采样谱聚类的子空间融合算法,实现子空间特征的优化融合,生成最终的检测结果。实验结果表明,多尺度子空间融合能够有效抑制变化中的虚警率,与其他变化检测方法相比,具有更高的检测准确率。     

有监督上下文相似度图像变化检测

图像变化检测中存在变化区域过高估计的问题. 为解决此问题,提出一种基于上下文相似度的有监督图像变化检测方法,用于二时刻高分辨率多光谱卫星图像的变化检测. 利用上下文相关度和像素点相邻部分的局部斜率和截距来描述变化方向,然后通过带有局部斜率和截距的支持向量机（SVM）进行图像变化检测. 数值实验得出了用于高分辨率地震（包括建筑损毁）二元多光谱图像的变化检测的结果. 与已有方法相比,明显抑制了错分类现象,对于解决变化区域过高估计问题是有效的.     

基于模糊C均值聚类和邻域分析的无监督多通道遥感图像变化检测

提出一种基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)和邻域分析的多通道遥感图像变化检测方法.通常的多通道遥感图像变化检测方法将变化信息从多个波段压缩到一个波段,损失了遥感图像的波段信息.本文将多波段变化信息用FCM方法来实现多通道遥感图像的变化检测.但由于FCM有对孤立点敏感的特点,该方法容易受噪声的影响....     

基于变权马尔可夫随机场的遥感图像变化检测

遥感图像变化检测通过分析比较不同时相所获得的遥感图像来获取变化信息,目前已经成为对地监测最有效的手段.针对传统马尔可夫随机场遥感图像变化检测算法的不足,提出一种基于变权马尔可夫随机场的遥感图像变化检测算法.该算法重新定义了马尔可夫能量函数的计算过程.实验结果表明该算法是一种有效、精确的变化检测算法.     

加权的自适应相似度度量

聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的技术.聚类算法中的关键问题是相异度或相似度的度量,聚类结果直接依赖于相异度或相似度度量,尤其对于谱聚类方法更是如此.谱聚类算法是近期兴起的一种基于相似度矩阵的聚类算法.相比于传统的划分型聚类算法,谱聚类算法不受限于球状聚类簇,能够发现不规则形状的聚类簇.在已有的谱聚类算法中,高斯核相似度是最常用的相似度度量准则.基于高斯核相似度度量及其扩展形式,提出了一种加权的自适应的相似度度量,此相似度可以用于谱聚类以及其他基于相似度矩阵的聚类算法.新的相似度度量不仅能够描述多密度聚类簇中数据点间的相似度,而且可以降低离群点(噪声点)与其他数据点间的相似度.实验结果显示新的相似度度量可以更好地描述不同类型的数据集中数据点间的相似度,进而得到更好的聚类结果.     

混合的SAR图像变化检测算法

为尽可能多地消除遥感图像变化检测过程中“伪变化”信息的影响,获得比较客观的感兴趣区域变化检测结果,针对遥感图像中SAR图像的特点,提出一种混合的SAR图像变化检测算法。对已配准好的图像进行Frost滤波,用邻域比值的方法构造差异图,对得到的差异图进行非下采样轮廓波变换（NSCT）,对变换得到的高频子带和低频子带分别处理,用模糊C均值（FCM）聚类算法得到变化检测的结果。实验结果表明,该算法模型很好地保留了图像变化区域的细节,提高了变化检测准确性。     

多尺度深度特征融合的变化检测

目的 图像的变化检测是视觉领域的一个重要问题，传统的变化检测对光照变化、相机位姿差异过于敏感，使得在真实场景中检测结果较差。鉴于卷积神经网络（convolutional neural networks，CNN）可以提取图像中的深度语义特征，提出一种基于多尺度深度特征融合的变化检测模型，通过提取并融合图像的高级语义特征来克服检测噪音。方法 使用VGG（visual geometry group）16作为网络的基本模型，采用孪生网络结构，分别从参考图像和查询图像中提取不同网络层的深度特征。将两幅图像对应网络层的深度特征拼接后送入一个编码层，通过编码层逐步将高层与低层网络特征进行多尺度融合，充分结合高层的语义和低层的纹理特征，检测出准确的变化区域。使用卷积层对每一个编码层的特征进行运算产生对应尺度的预测结果。将不同尺度的预测结果融合得到进一步细化的检测结果。结果 与SC_SOBS（SC-self-organizing background subtraction）、SuBSENSE（self-balanced sensitivity segmenter）、FGCD（fine-grained change detection）和全卷积网络（fully convolutional network，FCN）4种检测方法进行对比。与性能第2的模型FCN相比，本文方法在VL_CMU_CD（visual localization of Carnegie Mellon University for change detection）数据集中，综合评价指标F1值和精度值分别提高了12.2%和24.4%；在PCD（panoramic change detection）数据集中，F1值和精度值分别提高了2.1%和17.7%；在CDnet（change detection net）数据集中，F1值和精度值分别提高了8.5%和5.8%。结论 本文提出的基于多尺度深度特征融合的变化检测方法，利用卷积神经网络的不同网络层特征，有效克服了光照和相机位姿差异，在不同数据集上均能得到较为鲁棒的变化检测结果。     

一种基于静态词法树的程序相似性检测方法*

传统的程序相似性检测工具并不能有效地检测出一些常见的高级词法、语义理解变换的抄袭方式。首先归纳了学生常用的三类抄袭手段,然后给出了基于词法树的程序相似性检测方法。以C语言为例,总结了生成词法树的结构体,并对程序的词法树进行主数据流、结构控制流和时序流分析后得出结构体依赖图;使用形式化的图同型方法来判断代码是否相似,还给出了一个聚类方法以获得彼此相似的程序子集。通过与JPlag、BuaaSim系统针对一组典型的抄袭样本集进行评测结果对比,本方法具有更好的检测效果。     

基于节点相似性度量的社团结构划分方法

针对复杂网络结构划分过程复杂、准确性差的问题,定义了节点全局和局部相似性衡量指标,并构建节点的相似性矩阵,提出一种基于节点相似性度量的社团结构划分算法.其基本思路是将节点(或社团)按相似性合并条件划分到同一个社团中,如果合并后的节点(或社团)仍然满足相似性合并条件,则继续合并,直到所有节点都得到准确的社团划分.实验结果表明,所提算法能成功正确地划分出真实网络中的社团结构, 性能比标签传播算法(LPA)、GN(Girvan-Newman)、CNM(Clauset-Newman-Moore)等算法优秀,能有效提高结果的准确性和鲁棒性.     

遥感图像变化区域的无监督压缩感知

传统的基于结构特征的遥感图像变化检测方法,易受成像稳定性的影响而误差很大。针对图像内在的稀疏性结构信息,提出基于压缩感知(CS)的遥感图像变化检测方法。通过自适应构造超完备字典将图像局部信息投影到高维空间中,实现图像的稀疏表示,并运用随机矩阵得到了数据在高维空间中的低维特征子空间。最后利用模糊C均值(FCM)聚类算法进行无监督聚类,实现遥感图像变化区域信息的重构。实验结果表明,本文方法不仅能够很好的检测出图像的轮廓变化和图像的区域变化,而且对噪声具有很好的鲁棒性。     

基于模糊理论的SAR图像海上舰船检测方法研究

舰船检测是合成孔径雷达图像海洋应用的一个重要部分,针对中分辨率近岸海域SAR图像,提出了一种基于模糊理论的海上舰船检测方法。该方法先利用改进的模糊增强算法对图像进行增强处理,以改变图像灰度的分布特性,从而分离图像中海洋区域和陆地区域,并结合最大熵分割法提取海洋背景中包含候选舰船的感兴趣区域,最后,对ROI区域进行分割,提取舰船的特征,并基于模糊推理技术实现对海上舰船目标的检测。     

视觉相似性计算的艺术图像自组织方法

为解决大量数字化艺术图像常规组织和管理复杂低效问题,提出一种基于图像相似性计算的自组织方法,对艺术图像提取了颜色、纹理、空间布局和SIFT等用于相似性计算的视觉特征表示,并根据艺术图像空间布局特点设计计算模型,试验了特征的聚类效果。采用多层版本近邻传播聚类（MLAP）算法为基础,对实验图像库进行层次化聚类,构建图像的层次化浏览结构。实验结果表明,该方法在艺术图像的管理和使用上都有着良好的性能。     

A fast HTML web page change detection approach based on hashing and reducing the number of similarity computations

This paper describes a fast HTML web page detection approach that saves computation time by limiting the similarity computations between two versions of a web page to nodes having the same HTML tag type, and by hashing the web page in order to provide direct access to node information. This efficient approach is suitable as a client application and for implementing server applications that could serve the needs of users in monitoring modifications to HTML web pages made over time, and that allow for reporting and visualizing changes and trends in order to gain insight about the significance and types of such changes. The detection of changes across two versions of a page is accomplished by performing similarity computations after transforming the web page into an XML-like structure in which a node corresponds to an open–close HTML tag. Performance and detection reliability results were obtained, and showed speed improvements when compared to the results of a previous approach.     

高分辨率合成孔径雷达图像的直线特征多尺度提取方法

针对传统的合成孔径雷达（SAR）多尺度边缘提取方法中直线提取连续性和完整性不好的特点,提出了一个由粗到精的多分辨率SAR图像直线特征多级提取框架,利用多尺度策略在降低SAR图像噪声影响的同时增强相邻共线点之间的连续性和完整性,并在不同的尺度图像中根据边缘特征的特点选择不同处理方法,来实现低分辨率条件下完整直线特征的粗略提取和高分辨率的精确定位。最后用高分辨率SAR图像跑道检测实验进行了验证,并将实验结果与相位编组法和Hough变换法进行了比较。     

基于特征相关性的特征选择

提出了一种基于特征相关性的特征选择方法。该方法以特征之间相互依赖程度（相关度）为聚类依据先对特征进行聚类,再从各特征簇中挑选出具有代表性的特征,然后在被选择出来的特征中删除与目标特征无关或是弱相关的特征,最后留下的特征作为最终的特征子集。理论分析表明该方法的运算效率高,时间复杂度低,适合于大规模数据集中的特征选择。在UCI数据集上与文献中的经典方法进行实验比较和分析,结果显示提出的特征选择方法在特征约减和分类等方面具有更好的性能。