关于aDσ-空间的研究

讨论了aDσ-空间的相关性质并获得如下结果:(1)aDσ-空间(bDσ-空间)在连续闭映射下的象是aDσ-空间(bDσ-空间).(2)aDσ-空间(bDσ-空间)在完备映射下的原象空间是aDσ-空间(bDσ-空间).(3)如果空间X是可数个闭的aDσ-空间的并,那么X是aDσ-空间.     

基于EMD与1D全变分的地震信号去噪

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种信号的时频分析方法,该方法在不需要先验知识的条件下,可以将非平稳、非线性信号,依据信号的特征,自适应的分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,得到高的频率分辨率。然而,一般的去噪方法是将所选择的高频IMF部分取不同的阈值进行滤波或者是直接置为零重构后实现信号的去噪,很显然这会造成高频部分有用信号的损失。1D全变分(Total Variation,TV)是一种有效的信号去噪方法,能够非常好的保护信号边缘信息,但有时也会把噪声当作边缘信息,出现虚假边缘现象。因此,基于EMD和1D-TV的优点提出了一种新的去噪方法,根据对实际金属矿床地震信号处理的结果表明,该算法能有效的消除地震信号中的噪声,并能有效保护地震信号边缘构造信息。     

形态梯度重构的标记分水岭高光谱影像分割

传统分水岭算法通常对梯度图像做无标记分割,其结果是容易造成过度分割。为了克服过分割的缺陷,进而应用于复杂的高光谱遥感图像分割,结合形态学预处理方法,在对图像实施平滑处理的同时,利用形态学开闭重构技术对梯度图像进行重建,在此基础上对高光谱遥感梯度重建图像进行标记分水岭分割。实验证明,这种处理技术对高光谱遥感图像的分割效果良好,能够满足高光谱遥感图像分类与信息提取的需要。