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1. 基于光谱信息散度与光谱角匹配的高光谱解混算法
刘万军, 杨秀红, 曲海成, 孟煜
计算机应用    2015, 35 (3): 844-848.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.03.844
摘要894)      PDF (739KB)(535)    收藏

针对采用线性逆卷积(LD)算法进行端元初选过程中,端元子集中存在相似端元光谱,影响解混精度的问题,提出了一种基于光谱信息散度(SID)与光谱角匹配(SAM)算法的端元子集优选光谱解混算法。通过在端元进行二次选择时,采用以光谱信息散度和光谱角(SID-SA)混合法准则作为最相似端元选择的判据,去除相似端元,降低相似端元对解混精度的影响。实验结果表明,基于SID与SAM的高光谱解混算法将重构影像的均方根误差(RMSE)降低到0.0104,该方法比传统方法提高了端元的选择精度,减少了丰度估计误差,误差分布更加均匀。

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2. 检测区域动态调整的TLD目标跟踪算法
曲海成, 单晓晨, 孟煜, 刘万军
计算机应用    2015, 35 (10): 2985-2989.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2985
摘要504)      PDF (737KB)(425)    收藏
针对经典跟踪-学习-检测(TLD)目标跟踪算法由于检测区域过大而导致的检测时间过长及对相似目标跟踪处理效果不理想的问题,提出一种检测区域可动态自适应调整的方法——TLD-DO。该方法利用两次Kalman滤波加速度矫正预测的检测区域优化算法DKF,通过缩小TLD检测器检测范围,以达到在跟踪精度略有提升的情况下提高跟踪速度的目的;同时此方法可排除画面内相似目标的干扰,提高在含有相似目标的复杂背景下目标跟踪的准确性。实验结果表明:TLD-DO算法在处理不同视频与跟踪目标时,检测速度有1.31~3.19倍提升;对含有相似目标干扰情况下,跟踪效果明显优于原TLD算法;对目标抖动及失真情况有较高的鲁棒性。
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3. 基于蚁群算法的遥感影像传输资源调度方法
刘万军 王晓宇 曲海成 孟煜 姜庆玲
计算机应用    2014, 34 (11): 3210-3213.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.11.3210
摘要188)      PDF (605KB)(485)    收藏

针对遥感影像数据量大,多用户并发请求造成服务器负载加重,使遥感影像传输效率逐渐降低的问题,提出一种在多线服务器环境下分块调度遥感影像资源的策略。该策略采用改进的蚁群优化(IACO)算法,通过引入一个线路等待因子γ动态选择当前最优的线路进行传输,从而提高传输效率。对IACO、ACO、Max-min、Min-min和Random算法进行了对比实验,IACO算法在客户端的任务完成时间和服务器端的执行时间与其他算法相比均是最少的,且随着任务数目的增加,效果更明显;同时IACO算法的线路资源的利用率也更高。仿真结果表明:多线服务器分块调度策略与改进蚁群算法相结合,使遥感影像传输速度和线路资源利用率均有一定提高。

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