图像特征点集匹配的稳健非线性投影NMF方法

包含相同目标的图像由于可能存在结构差异而导致特征匹配困难、不精确,针对该问题提出了一种新的匹配方法.首先,提出一种稳健的非线性投影非负矩阵分解方法(RNPNMF),利用RNPNMF得到特征点集的共同投影空间;然后,计算特征点集在共同投影空间的投影,利用特征点集在共同投影空间上的投影实现点集的精确匹配.最后,为验证本文方法的有效性,分别对光学图像和SAR图像进行了实验,实验结果表明:和现有方法相比,本文所提方法能更精确有效的实现特征点集的匹配,同时,应用于图像配准也得到了很好的结果.     

基于近邻保留PNMF特征提取的高光谱图像分类

通过对投影非负矩阵分解(PNMF)增加近邻保留假设,提出了一种新的高光谱图像线性特征提取方法———近邻保留投影非负矩阵分解(NPPNMF)。NPPNMF保留了高光谱数据在低维特征空间中的局部几何结构,克服了PNMF基于Euclidean的缺点。根据在构造k近邻图时是否使用训练样本的类标签信息决定了NPPNMF既可以是无监督的特征提取方法,也可以是有监督的特征提取方法,从而提高了PNMF算法的鉴别力。理论证明和高光谱图像数据的分类结果表明了该方法的有效性及应用潜力。     

基于图上随机游走过程的SAR图像图谱分割方法

基于图上的随机游走过程,提出了一种新的合成孔径雷达(SAR)图像图谱分割方法。首先根据SAR图像的统计性质,构造了适合于SAR图像的相似度度量函数;然后在正交谱分解和矩阵逼近理论的基础上,建立了SAR图像图谱分割方法中分类数目的确定准则。最后实现了基于谱聚类的SAR图像分割,并通过实验证明了所提方法的有效性和应用潜力。     

线性过程方差变点的估计

本文研究线性过程方差变点的估计问题,给出了变点的CUSUM型估计量.在误差不相依情形下得到了线性过程的Hájek-Rényi型不等式,在较弱的条件下推导出了估计量的收敛速度,最后模拟结果证实本文的结论.     

具有二阶保费率的Erlang(2)风险过程

考虑二阶保费率下的Erlang(2)风险过程,得到了Gerber-Shiu函数满足的微分-积分方程及更新方程,并且当理赔额服从有理分布时,给出了Gerber-Shiu函数确切表达式.     

小波域隐Markov树模型的图像去噪快速算法

小波域隐Markov树模型(Hidden Markov Tree Model，简称HMT)能充分表现小波系数的统计特征，但模型训练算法计算量大。文中以图像去噪为应用背景，提出了基于HMT粗分类的多树训练算法。该算法通过对不同类型的纹理建立不同的HMT，对小波系数进行粗分类，在此基础上，不同类别的小波系数被分别建模，并将粗分类HMT的参数作为最终模型训练的初始化参数，从而提高了模型的精度，同时减小了训练算法的计算量。对于含复杂场景或纹理的图像，提出了基于方差粗分类的训练算法，也能有效地提高模型精度。对自然图像和SAR图像的去噪实验表明，采用粗分类训练算法的HMT去噪模型的去噪效果在客观指标上优于现有的HMT去噪模型。     

溢洪道堰体稳定计算探讨

大庆水库工程经过初建、续建后,仍存在着遗留问题。对大庆水库存在的问题,有关部门非常重视。在大量现场调查、计算分析、论证的基础上,完成安全鉴定。经计算,复核溢洪道堰体稳定满足规范要求。     

泰克实时嵌入式测试解决方案为您的设计提供创新动力

现代生活中遍布了很多嵌入式产品，从家庭中使用的电子时钟、数控电熨斗、温控咖啡壶，以及MP3播放器、手机等都包含了嵌入式系统，因此可以说嵌入式系统无处不在。如何把嵌入式系统做好，如何把混合信号调试做好，成为众多工程师所面临的问题，以前模拟信号设计中用传统示波器就可以完成调试工作，现在设计中不止涉及到模拟和数字电路，数字电路本身又包含不同类型，这些给调试工作带来了极大的挑战。     

SAR图像双Markov-EAR模型的纹理无监督分割

单视SAR图像保留了最大的分辨率和场景可观测的全部纹理信息,根据单视SAR图像的统计性质,在双M arkov模型的框架下,对低层M arkov随机场提出了指数自回归EAR纹理模型,并对纹理含噪情形下的高层M arkov随机场模型给出了一种参数估计方法及相应的无监督分割算法。实验结果表明,与以往的有监督GAR模型和不考虑纹理的模型相比,无监督的双M arkov-EAR模型能大量降低分割时的错分率。