快速像元纯度指数算法

像元纯度指数（PPI）算法广泛应用于目标与背景的分离中,对于超光谱图像数据,它可以从混合像元中提取纯净的端元,用于目标的识别,但缺点是计算量大,不能自动提取。针对这一问题,本文基于PPI算法的原理提出一种非监督端元自动提取方法,使得提取时间大大缩短。     

高光谱图像纯像元指数计算的FPGA实现

针对高光谱图像含有上百个谱段数据、计算纯像元指数运算量大的问题,提出了一种现场可编程门阵列(FPGA)实现结构,该结构采用投影向量并行的矩阵运算策略,以减少接口的数据读取;在投影计算方面,提出了一种谱段并行的内积运算电路,以提高计算并行度,同时采用简化的投影向量以避免硬件中难以实现的浮点乘法运算.实验结果表明:对含有224谱段、分辨率为350×350的AVIRIS Cuprite高光谱图像,该结构在端元提取准确性方面优于ENVI软件和其他已有结构,对应的FPGA实现方案可以在10s内完成纯像元指数计算,满足星载/机载现场实时处理的要求.     

SAM权重法在端元提取中的应用

高光谱遥感的出现使得在宽波段遥感中不可探测的物质能被探测。获得的高光谱数据大都具有数据冗余度高、信噪比低等特点。文章通过idl编程实现高光谱数据的特征提取并利用其做了端元提取流程与光谱解混,及权重法SAM端元提取、混合光谱分解模型及实现。利用SAM权重法能够完成端元提取并最终得到的解混结果。     

一种波段降维的VCA高光谱端元提取算法研究

高光谱图像解混过程一般包括三个方面,即波段降维、端元提取和光谱反演。这其中,高光谱图像端元提取算法研究是一个核心问题。VCA(Vertex Component Analysis,顶点成分分析)算法是一个经典的基于凸面几何学的端元提取方法。通过研究,对原始的VCA算法进行改进,首先计算出波段间的相关系数,然后将相关系数相同的波段保留一个其他去除,最后通过剩余的波段再利用VCA算法进行端元提取。仿真结果表明,该方法可以有效提取出图像中含有的端元成分,提高了计算效率。     

基于端元提取的高光谱图像亚像元目标异常检测算法

针对高光谱图像异常检测因为背景复杂、存在亚像元目标而导致检测效果下降的问题,提出了一种新的检测方法。该方法首先对高光谱数据使用主成分分析法进行背景抑制,然后使用正交子空间投影方法进行端元提取,再使用光谱角度匹配技术进行异常检测。最后与其他两种检测方法比较,具有更好的检测效果,证明该方法的有效性。     

基于零空间最大距离的高光谱图像端元提取算法

端元提取是高光谱图像分析中的一项重要而具有挑战性的任务,它是解决高光谱图像混合像元分解最关键的步骤.文中给出了基于零空间的距离计算方法,在此基础上提出了零空间最大距离算法快速地提取端元.利用零空间与端元所张子空间之间正交补的关系,在数学上严格证明了当数据完全符合单形体条件时,算法能够准确地提取所有的端元,为基于最大距离的端元提取提供了重要的理论依据.算法通过了真实高光谱图像的检验,实验结果表明,零空间最大距离算法具有较好的端元提取效果.     

基于像元二分模型改进的水体指数提取方法研究

湖泊是生态圈的重要组成,湖泊面积变化与人类活动和气候变化具有高度敏感性,研究湖泊变化可以帮助我们了解生态环境变化.近年来遥感技术的进步为湖泊面积提取提供了更好的方法,但是由于空间分辨率的影响,混合像元的存在制约水体分类与提取的精度.针对低分辨率影像单个像元内地物复杂,难以选择端元等问题,选用Landsat8 OLI数据,利用改进归一化水体指数基础上的像元二分模型对纳木错等湖泊进行面积提取,分别利用线性分解模型和高分辨率影像提取的水体对结果进行精度评价.研究发现改进像元二分模型提取的水体面积与高分辨影像高度相关,且Kappa系数更高,说明该方法提取水体信息更精确,特别是对水陆模糊边界区域提取精度效果较好.     

基于混合像元分解的水体面积提取算法

为减小水体边界混合像元对水体面积提取精度的影响,提出基于混合像元分解的水体面积提取改进算法。以ALOS数据为例,利用混合像元线性分解模型获得各像元水体丰度,结合阈值法和数学形态学算法分别提取纯净水体像元和水体边界像元;通过分析水体边界像元的水体丰度构成,提出水体边界像元面积修正算法,实现水体面积修正。研究结果表明,与混合像元分解直接提取的水体面积相比,修正算法提取的水体面积精度最大提高6.7%,有效减小滩地水分对水体边界像元水体丰度计算的影响。     

一种基于端元投影向量的高光谱图像地物提取算法

利用高光谱图像在波段空间中呈现凸面单体这一几何特性,提出了一种用于提取地物的端元投影向量生成算法,端元投影向量的生成以下面事实为依据:在高维波段空间中,每一个端元都游离于其他所有的端元构成的超平面之外,且是距离超平面最远的点.利用在Cuprite获取的AVIRIS数据对端元投影向量生成算法进行了验证,实验结果表明该算法可以有效地用于地物提取.     

基于图像欧氏距离流形降维的端元提取算法

由于多重反射和散射,高光谱图像中的混合像元实际上是非线性光谱混合传统的端元提取算法是以线性光谱混合模型为基础,因此提取精度不高针对高光谱图像的非线性结构.本文提出了基于图像欧氏距离非线性降维的高光谱遥感图像端元提取方法该方法结合高光谱数据的物理特性,将图像欧氏距离引入局部切空间排列进行非线性降维以更好的去除高光谱数据集中冗余的空间信息和光谱维度信息,然后对降维后的数据利用寻找最大单形体体积的方法提取端元.真实高光谱数据实验表明,提出方法对高光谱图像端元提取具有良好的效果,性能优于线性降维的主成分分析算法和原始的局部切空间排列算法.     

基于加权仿射变换算法的高光谱数据降维

提出一种基于噪声白化和端元提取的加权仿射变换算法用于高光谱图像数据降维,相比较于基于端元提取的仿射变换算法,通过该算法降维后数据的信噪比更高,同时对原始信息的保存量更大,波段之间的相关性更低,从而表明了该算法的有效性.     

基于索引路径的深度网页数据抽取改良

介绍了基于索引路径的数据抽取算法的不足,从代码角度和用户需求角度2个方面进行考虑,提出了一种进改良措施,有效地提升了数据抽取的准确率,从而大大减少了数据冗余．由于补充了记录、有效数据等定义,使得抽取出的数据仍然保有其在网页中的结构关系,为之后的语义标注工作带来了极大的方便,为深度网页（Deep Web）数据集成奠定了良好的基础．     

基于粗糙集理论的一种数据约简算法

Roughsets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理 .基于粗糙集理论的数据约简算法正日益受到计算机科学家和数学家的重视 .笔者探讨了一种生成对称矩阵的约简算法 ,与传统算法相比 ,该方法更易于在计算机上实现     

一种基于非线性特征提取的数据降维算法

为了获得良好的图像分类效果,需要采集尽可能多的图像数据特征,进而使得图像原始特征空间的维数越来越高,造成维数灾难.特征提取是通过线性或者非线性映射,将高维特征空间映射到低维空间,从而降低数据维数.现有的特征提取算法往往忽视了数据本身特有的复杂结构以及非线性因素,造成映射方向的模糊以及分类精确度的缺失.充分考虑了图像数据本身的二维特性,通过改进的非线性特征提取方法、流形学习方法来提取图像特征.实验表明,该算法在不影响图像分类效果的前提下可以大大降低数据维数,减少计算复杂度.     

基于优势关系粗糙集的地震数据约简和规则提取

针对现有的基于不可分辨关系的数据约简算法在地震数据处理中存在的缺点,提出一个新的优势区分矩阵的定义,并在此基础上给出相应的具有更好约简效率的数据约简算法和规则提取算法.在运用该算法对全国小震目录数据进行的实验中,从上海市地震局提供的44 381条样本数据中挖掘出272条确定性规则,取得了有实际意义的结果.     

股票交易数据文件的抽取算法研究

目前市场上有很多股票交易软件,这些软件会根据股票交易的实际情况定期产生股票交易信息数据,并将这些信息数据写入二进制格式的文件中,如DAY文件等.由于这些文件不是文本文件,无法直接使用常规的文件读写进行数据的抽取,而必须设计一种数据抽取算法完成相应操作.对DAY文件进行了分析和研究,在此基础上设计了一种数据抽取算法,并利用JAVA语言实现了数据抽取算法程序,利用该程序完成了从DAY文件中抽取数据并写入数据库的实验.实验结果表明,该程序能够正确地从DAY文件中抽取数据,为后期的股票信息处理和数据挖掘提供了重要的基础.     

散乱点云数据的曲率精简算法

针对海量散乱点云数据精简问题,提出了以平均曲率为判据的精简算法.采用八叉树结构对点云数据进行空间分割,由分割结果建立k邻域.在散乱数据点参数化的基础上,对k邻域内的散乱点进行二次曲面拟合,求出拟合曲面的平均曲率,进而得出邻域内所有数据点的平均曲率均值,以此为判据进行数据精简.构造曲率差函数,识别出边界数据点,对其进行数据保护.结果表明,该算法对具有曲率多样化特点的点云数据精简具有一定的理论意义和应用价值.通过实验验证了该算法的可靠性和准确性.     

基于模糊-神经网络的肤色像素检测算法

 肤色像素检测技术是成人图像识别、人脸识别等与人体相关的图像识别系统的基础和重要组成部分。为了提高肤色像素检测的准确度,本文提出一种模糊理论与FP神经网络（Forward Propagation Neural Network）相结合的肤色像素检测算法。算法首先通过模糊理论和直觉模糊理论提取待识别像素的颜色特征,构成特征向量,其中包括像素对常见肤色像素颜色值的隶属度和犹豫度,为完整的表达肤色像素的特征,再加入粗糙度特征进行补充;然后训练出FP神经网络,对所提取的特征向量进行肤色像素与非肤色像素的分类。实验证明,该算法能够提高肤色像素检测的准确度,可以有效地应用在有关人体的识别系统中。     

一种基于粗糙集的约简算法

在决策表中求取知识时可以进行属性约简,而属性约简中大部分算法都需计算核．文章基于现有的属性约简算法,提出了改进的约简算法．该算法不需要求核,从而节约了时间与空间,使粗糙集在面对大数据时能更好的处理．