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1. 基于深度置信网络Otsu混合模型的自动云检测算法

邱梦, 尹浩宇, 陈强, 刘颖健

计算机应用 2018, 38 (11): 3175-3179. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018041350

摘要（481）

PDF （996KB）（375）

地球表面一半以上被云覆盖，卫星遥感图像中的云检测主要是人工检测识别或者半自动化方法，依赖人工干预，效率不高，难以满足实时或准实时应用的需要。为了提高卫星遥感数据的可用性，基于深度置信网络（DBN）和最大类间方差法，提出一种自动云检测算法——DOHM。该算法采用自适应阈值代替人工标定阈值，实现云检测的全自动化，将云检测的正确率提高到95%以上；DOHM算法选取了维度为9的特征向量作为检测网络的输入，输入特征向量的多样性，有利于网络更全面有效地捕捉到云的特点。

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2. 基于暗通道原理从单幅遥感影像估计山脉高程的方法

盛婷婷, 陈强, 孙权森

计算机应用 2017, 37 (3): 839-843. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.839

摘要（432）

PDF （901KB）（500）

根据单幅遥感图像估计高程信息可以应用于滑坡、泥石流等自然灾害的检测，因此，提出了一种基于暗通道原理的单幅遥感图像高程值提取算法，并对山脉的阴影部分进行了改进。运用了暗通道原理，同时给出了一种克服山脉阴影影响的解决策略。对大量山脉遥感图像进行了定量和定性分析，提出的算法能够得到较准确的山脉相对高程信息。综上所述，改进算法能够有效提取出包含阴影的单幅山脉遥感图像的高程信息。

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3. 基于表面粗糙度的自适应三维模型盲水印算法

陈强唐雁

计算机应用

摘要（1277）

PDF （820KB）（714）

针对已有的三维模型盲水印算法在相同鲁棒性约束条件下模型失真度较大的问题,提出一种基于表面粗糙度的自适应三维模型盲水印算法。引入视觉掩盖的思想，通过计算三维模型表面粗糙度以及各顶点相对位置选择待嵌入顶点，使得水印嵌入强度自适应于模型表面粗糙度。实验证明此算法在保持鲁棒性约束条件下能够有效降低模型的失真度。