一种基于白帽变换的细小水体信息提取方法

提出一种基于形态学白帽变换的线性特征增强处理技术,从而有效提取遥感影像中的细小水体信息.通过白帽变换对改进的归一化差异水体指数(MNDWI)影像进行线性特征增强处理,获取形态学细小水体指数(MNWI)特征影像,并采用经验阈值和自动阈值相结合的方式实现水体样本信息双阈值分割提取,解决细小水体与线状道路容易混淆的问题.利用多幅Landsat影像测试本文方法,结果表明,本文方法能较好地提取细小水体信息,较好地保持细小河道形态的连续性,细小水体提取精度达到80%以上.     

一种改进的自适应动态资源调配算法

为了改进在分布式环境下用于QoS控制的基于模糊逻辑的动态资源调配算法(FDRA),提出了基于双阈值和双指针的自适应动态控制资源算法--EFDRA(Enhanced FDRA),解决了当网络资源紧张时,FDRA算法更新指教上升过大的问题.仿真结果证明,该算法以牺牲少量的阻塞率指标为代价,换来了更新指数指标的显著改善,提高了网络的可扩展性能.     

基于非下采样contourlet变换的图像边缘检测新方法

非下采样contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)由于其平移不变性使得检测出的边缘定位准确。但是传统的基于非下采样contourlet变换的边缘检测结果中仍存在伪边缘,这是固定阈值选取不当所致。采用双阈值对高频子带中的模极大值进行筛选,用得到的两个矩阵进行补偿链接可以减少伪边缘。由于NSCT系数的结构特点,低频子带中也存在丰富的边缘信息,再用Canny算子对低频子带进行检测。仿真结果表明,基于双阈值的模极大值方法检测的高频子带细节丰富、定位准确、纹理清晰,Canny算子检测的低频图像边缘,轮廓完整连续,融合后的图像有效地抑制了噪声,消除了伪边缘。     

基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法

为了提高协同过滤算法的推荐精度, 从协同过滤算法中近邻用户/项目组的选择入手, 提出基于双重阈值近邻查找的协同过滤算法。该算法能充分利用现有的稀疏用户项目评分矩阵, 找出与目标用户相关性较强, 且能参与到评分预测过程中的候选用户。实验结果表明, 该算法相比传统的协同过滤算法及部分改进算法, 其推荐精度有一定提高, 对实际应用具有一定的参考价值。