Fuzzy c-means clustering based on spatial neighborhood information for image segmentation

Fuzzy c-means (FCM) algorithm is one of the most popular methods for image segmentation.However,the standard FCM algorithm is sensitive to noise because of not taking into account the spatial information in the image.An improved FCM algorithm is proposed to improve the antinoise performance of FCM algorithm.The new algorithm is formulated by incorporating the spatial neighborhood information into the membership function for clustering.The distribution statistics of the neighborhood pixels and the prior probability are used to form a new membership function.It is not only effective to remove the noise spots but also can reduce the misclassified pixels.Experimental results indicate that the proposed algorithm is more accurate and robust to noise than the standard FCM algorithm.     

结合空-谱信息的高光谱图像分类方法

针对传统高光谱遥感图像分类中单纯利用光谱信息而忽略空间信息这一情况,研究空间信息在分类中的两种有效利用方法:其一是先基于方向线理论提取空间特征,然后将其与光谱特征相结合进行高光谱图像分类;其二是采用空间邻域信息继续对分类结果进行智能性修正。实验结果表明,空间信息的利用有助于进一步提高高光谱图像的分类精度。     

融合像素空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别

针对肺部计算机辅助诊断中孤立肺结节识别容易受噪声、气管、血管的干扰问题,提出一种融合空间信息及加权模糊聚类的肺结节识别算法.该方法利用融合像素空间信息及带特征权重的模糊C均值聚类算法实现感兴趣区域分割;利用特征选择算法计算感兴趣区域各特征权重,加权模糊C均值聚类算法分类感兴趣区域,识别肺结节.对比实验证明,该算法对感兴趣区域分割抗噪声性增强;感兴趣区域分类准确率提高;整体算法对肿瘤的检出率较高,漏诊率降低,为医生诊断早期肺癌病灶提供更加准确的客观依据.     

Trifocal tensor based side information generation for multi-view distributed video code

Distributed video coding(DVC)is a new video coding approach based on Wyner-Ziv theorem.The novel uplink-friendly DVC,which offers low-complexity,low-power consuming,and low-cost video encoding,has aroused more and more research interests.In this paper a new method based on multiple view geometry is presented for spatial side information generation of uncalibrated video sensor network.Trifocal tensor encapsulates all the geometric relations among three views that ale independent of scene structure;it can be computed from image correspondences alone without requiring knowledge of the motion or calibration.Simulation results show that trifocal tensor-based spatial side information improves the rate-distortion performance over motion compensation based interpolation side information by a maximum gap of around 2dB.Then fusion merges the different side information(temporal and spatial)in order to improve the quality of the final one.Simulation results show that the rate-distortion gains about 0.4 dB.     

地图投影

在地图学中，地图投影是指建立地球表面上一点与投影平面上点之间的一一对应关系。地图投影的目的是通过将不可展的球面投影到一个可展曲面上，然后将该曲面展开成为一个平面，来保证空间信息在地域上的连续性、完整性和可测度性。根据美国著名地图投影专家J．P．Snyder统计，世界上地图投影种类现有256种。     

"数字哈尔滨"与城市基础空间信息标准

介绍了“数字哈尔滨”的主要内容,及城市基础空间信息标准在“数字哈尔滨”中的重要性,阐述了“数字哈尔滨”的建设只有基于统一的城市基础空间信息标准才能实现资源的共建共享。     

移动地理信息系统的发展与市场前景探析

移动GIS是当代地理信息技术发展的一个主要方向,与空间信息定位服务结合的移动GIS可以产生极大的社会和经济效益,因此移动GIS必将是GIS产业发展的下一个亮点。本文回顾了移动GIS的发展历史,讨论了移动GIS的应用领域,分析了移动GIS市场化的限制因素,并对其未来的发展趋势和前景进行了展望。     

“多规合一”空间信息管理系统的设计与实现

针对目前规划体系中存在的各部门规划自成体系、内容冲突、缺乏衔接等问题,基于对空间规划体系的梳理,提出了一种“一个市县、一本规划、一张蓝图”的规划理念,实现多种规划统一协调管理。首先对目前空间规划进行描述,分析存在的问题,然后提出多规合一的解决思路,对多种规划数据进行冲突检测,管理规划数据,形成规划一张图,直观展示规划数据,以图形为基础联合不同部门进行协同审批,最终保证项目成功实施。本系统的实施解决了县级规划管理部门之间的业务矛盾,实现“多规合一”的目标。     

最优区域与离散小波变换结合的颜色恒常性计算算法

颜色恒常性计算就是通过消除光照对颜色的影响,得到与光照无关的稳定的颜色描述因子。目前基于底层特征驱动的颜色恒常性算法,大多数利用整幅图像的像素信息来估计场景的光照。然而,并不是所有的像素点都包含颜色恒常性计算的有效信息,而且没有考虑像素点周围的空间信息的影响。本文针对这两个问题提出一种基于最优区域选择和离散小波变换结合的颜色恒常性算法,在分割区域上进行不同尺度的离散小波变换,利用得到的小波系数估计出不同区域不同尺度上的误差,选择出误差最小的分割区域用于整幅图像的光照估计。该算法简单易行,实验结果证明可以取得比较好的光照估计效果。     

高性能地学计算进展

地学计算是用计算机解决复杂的空间问题的艺术和科学.计算科学使用计算机去研究科学问题,高性能地学计算(HPGC)是高性能计算科学到地理科学的应用.它将高性能计算资源应用于各种类型的地理科学数据、信息和模型,来解决地球科学问题.它使用计算科学理念发展了专业学科理论、算法、体系结构、系统、支撑工具和基础设施.高性能地学计算的应用领域主要包括空间数据分析、动态建模、仿真、时空动力学、可视化、虚拟现实、采用非传统数据采集与分析技术的应用.本文介绍了高性能地学计算的发展、基本模式和分类.分析了当前国内外的研究现状,从关键技术等方面,重点阐述了具有代表性地学网格计算应用项目.最后总结了高性能地学计算未来的两大发展趋势.