基于多纹理特征和PCA的地基云图识别研究

地基云图自动分类识别对于天气现象的诊断和预报具有重要意义。以地基云图为研究目标,首先在提取云图灰度共生矩阵和Gabor变换特征的基础上计算云图的多纹理组合特征,然后采用主成分分析法对组合特征进行数据降维,获取最终鉴别特征。通过对积雨云,高积云和层积云三类地基云图进行分类识别的实验结果表明,该方法可以同时提高云图分类的精度和效率。     

基于Gabor纹理特征的遥感影像查询方法

纹理分析方法在遥感影像分析中占有重要的地位,可用于遥感影像的分类、目标识别、查询浏览和分割。本文探索了将一种Gabor小波纹理描述方法用于遥感影像的查询。遥感影像首先通过一种Gabor小波变换,从变换后的频域空间提取统计纹理特征,然后用所提取的纹理特征对遥感影像进行查询。遥感影像查询比较实验表明,基于Gabor小波纹理特征的遥感影像查询方法优于广泛使用的基于空间灰度依赖矩阵纹理特征的方法。     

一种纹理特征提取方法在图象检索中的应用

针对利用Gabor小波变换提取图象纹理特征检索效率和检索速度比较低的缺点,提出了基于Gabor滤波器和Gabor小波变换提取纹理特征的分析方法之上的Gabor小波归一化的思想,使各特征分量具有相同的权重,减少了计算量,有效的提高了图象的检索速度和准确度,提供了在没有人参与的情况下机器能自动识别或理解图象重要特征的可能,并设计了一个原形系统,以验证理论的准确性.     

改进的Gabor变换图像纹理特征提取方法应用研究

提出一种具有近似旋转不变性的改进Gabor小波变换纹理特征提取方法,由小波变换系数模的均值和标准方差组成特征向量表示图像内容,利用10幅Brodatz纹理图像经过旋转、分割组成的图像数据库进行了检索测试,并与传统Gabor变换和二元树复小波变换特征提取方法的分类结果进行了比较分析,实验表明本文方法有效地提高了图像检索精度.     

多通道Gabor特征的融合聚类图像纹理分割

针对图像纹理分割,提出了采用图像Gabor多通道特征进行融合聚类方法.首先采用Gabor小波对图像进行卷积滤波,得到每个像素点的多尺度多方向的Gabor特征,然后对其进行标准化以及Gauss平滑,减少噪声影响.对每个优化后的Gabor特征作为训练值,采用融合聚类算法每次随机选择部分特征进行聚类,通过运行多次基聚类,然后对聚类结果采用投票的方式得到最终的图像纹理分割,通过人工合成纹理与自然纹理图像实验证明该方法对纹理的分类具有较高的正确率.     

基于二维Gabor小波和孪生支持向量机的图像识别算法

为了提高图像识别性能,采用孪生支持向量机用于图像分类识别,并结合二维Gabor小波对图像纹理特征进行提取,借助局部线性嵌入(Locally linear embedding,LLE)降维,以进一步提高图像识别准确率和识别效率.采用二维Gabor小波对图像数据进行有效滤波,获得图像关键纹理特征,然后对大量纹理特征进行LL...     

皮肤纹理检测技术

提出一种将基于粒子群模糊聚类算法的边缘检测方法和Gabor小波变换相结合来进行皮肤纹理检测的方法.用边缘检测的方法将明显具有很多边缘的肤色区域剔除,对于没有明显纹理的皮肤区域用Gabor小波变换进行皮肤的纹理检测.仿真结果表明,所研究的方法正检率获得提高,误检率有所下降,是一种有效的皮肤纹理检测技术.     

基于卫星云图的DBSCAN聚类云团分类方法

针对云分类问题提出一种新的云团分类方法.该方法先利用风云二号静止气象卫星实时云图图像资料建立多种云和地表类型的样本库,提取分析已知样本的光谱特征和纹理特征;再使用中值滤波器对云图进行预处理,并采用具有噪声的基于密度的聚类算法对云区聚类;最后对聚类得到的云团光谱特征和纹理特征进行匹配,确定云团所属的云类别.实验结果表明,该方法以云团为单位进行划分,易实现云团分类自动化.     

基于小波变换的纹理图像分割

Ｍａｌｌａｔ非正交小波变换通常用于光滑图像的边缘提取,本文将其改进后,推广到图像纹理特征的提取和纹理图像的分割,取得了良好的效果。基于小波变换的纹理图像分割的算法中,小波变换尺度数的选取和纹理聚类数的确定是其难点。对此,本文作了详细的讨论,提出了一些独特、有效的解决方法。     

人脸识别中基于互信息的特征优选

人脸识别领域中常用Gabor小波系数表示人脸特征.然而,提取的人脸Gabor特征是高维数据,不可避免存在冗余和随机噪声的干扰.为了有效利用Gabor特征进行人脸识别,提出一种新的Gabor特征选取方法.首先计算训练集上的任两张人脸图像的Gabor特征差,生成类内空阃和类外空间.用单个Gabor特征训练筒单两值分类器,以其在类内空间和类外空间的分类错误率作为判据评价该Gabor特征的分类能力.在选取分类错误低的特征的同时还要再评估候选特征与已选特征间的互信息,这样优选出具有无冗余、低误差率的特征.最后对这些优选的Gabor特征进行主成分分析和线性判别分析完成人脸识别.在CAS-PEAL大型人脸数据库上的实验结果表明,所提出的方法不但可大大降低Gabor特征的维数,而且还有效提高了识别精度.     

2011年春季丽江一次冰雹灾害天气过程的成功预警

 应用多种常规资料、数值预报产品、卫星云图及多普勒雷达回波,对2011年4月30日19:40发生在丽江古城区的降雹过程进行了成功的预报预警.得出的一点体会是,对于小概率事件的强对流冰雹灾害只要抓住3个环节：背景条件诊断、关注有无前兆对流云的生成和发展、是否具备降雹的雷达回波特征,是能够进行提前预警和有效地开展人工消雹作业的.对于本次过程,根据08时的相关资料分析判断出当日已具备降雹的天气背景条件后,时刻关注周边地区有无前兆对流云的生成,16:30发现前兆对流云发展后,先后4次向各县局通报天气形势及对流云系发展情况,并要求做好强对流天气的跟踪及服务,18:55—21:09又先后向各县局通报了雷达回波信息,古城区根据预报预警信息进行了消雹作业,尽管造成了一定灾害,但仍取得了较好的预警效果.     

遥感影像中边界云的匹配研究

根据遥感历史数据,获取图像中相对稳定的边界及其特征,基于云理论,对相对稳定的各类边界建立边界云,作为标准边界特征表达并用于边缘检测。通过云生成算法对待检测边界建立边界云,建立云匹配算法,将待检测边界的边界云与标准边界云进行匹配,从而确定新的边界和边界类型,达到边缘检测的目的,实验验证了该方法的有效性。     

点云格网化滤波方法及其在隧道变形监测中的应用

将三维激光扫描技术应用于地铁隧道变形监测,针对点云数据的预处理问题,研究基于小波分析的点云格网化滤波方法。结合南京地铁隧道扫描点云数据及其特性,分析和选择合理的插值方法对隧道点云进行格网化处理,采用小波变换对格网点数据进行异常值探测,采用小波阈值去噪对格网点数据进行整体去噪,获得滤波后的点云并进行封装对比,获得了很好的滤波效果。     

基于CALIOP资料的中国及周边地区云出现概率时空分布特征分析

云垂直结构是影响大气辐射的重要参数,其时空分布是影响全球气候变化的关键组成部分.本文利用星载激光雷达CALIOP的1 km云层产品,计算了中国及周边地区（0-55°N,70-140°E）云的出现概率,对不同地区、不同季节、不同高度单层云的出现概率做了对比分析.结果表明：云的出现概率表现出明显的地区差异,蒙古高原和印度半岛北部少云,热带海域和中国南方多云,多数地区夜间云出现概率略高于白天;除蒙古高原和印度半岛北部以外,多数地区单层云比多层云更常见;多数地区高云占单层云的比例最大,而中国大陆南部单层的中云较常见,西太平洋北部海域常被单层的低云覆盖;夏秋两季云出现概率普遍大于春冬两季,尤其印度半岛北部的云主要出现在夏季;蒙古高原和印度半岛北部单层云少于多层云,冬季尤其明显,而中国西南地区东部全年单层云更常见;夏季单层的高云占全年单层云的比例最大,青藏高原部分地区超过35%,这与其地形特征和夏季对流活动旺盛有关.     

基于Gabor变换的表情识别系统的设计

针对Gabor特征维数和冗余度较高的缺点,对Gabor小波变换特征进行分块,提取了所有子块局部统计特征,然后使用PCA+LDA方法对这些特征进行选择,最后采用决策树分类法进行了人脸表情识别.实验结果表明:此方法在维数降低的同时,其识别性能比传统的方法更具优势.     

云计算技术及其对网络的影响

云计算代表一种全新的计算模型,并从根本上改变IT服务的方方面面。云环境的主要优势在于降低数据中心的成本支出,并在需要资源时获得动态接入,而不需耗费人力、时间,不影响工作人员的效率和组织竞争力。但云计算仍然存在一些网络性能和安全的问题。所有运营云的企业、政府机构和服务提供商,还有支持云基础设施的设备提供商必须在其设计中考虑这些因素。可用云性能和安全测试工具检测云应有的性能,以实现其结果。     

云中液水含量与云光学厚度的统计关系研究

利用地基双波段微波辐射计积分液水含量资料、由飞机观测资料计算所得的积分液水含量与EOS(earth observing system)/MODIS(moderate-resolution imaging spectro-radiometer)云产品的云光学厚度分别进行了相应计算,得到了云光学厚度与液水含量的两关系式。结果发现两组数据的拟合线斜率十分接近,前者关系式比后者更为合理。应用此关系式推算了某时刻的云中液水含量分布,并用于验证MODIS反演的液水路径,发现在层云覆盖下二者有很好的一致性。     

小波变换光谱相干方法还原复杂光谱位相的理论研究

在对SPIDER还原方法进行研究的基础上,用数值模拟说明小波变换还原fs脉冲光谱位相的过程,通过对复杂位相的分解和还原,分析了Gabor小波变换对各阶光谱位相还原带来的误差,验证了小波变换还原光谱位相的精确性,分析采用小波变换来减少还原算法带来的误差,提出还原光谱位相中小波函数的选择及参数选择对提高精确度的重要性。