基于MATLAB的相机标定方法

相机标定是计算机视觉研究的基础,标定结果的好坏直接影响着物体的定位和测量的精度。本文提出了一种基于MATLAB的相机标定方法,该方法简便且实用性较强。使用相机对标靶围绕着光轴旋转拍摄五幅图像,通过对图像进行一系列的处理,求得圆形标志点的中心坐标。通过测量得到圆形标志点的世界坐标,计算出相机的内外参数,完成相机的标定,并对结果进行最大似然估计,求得稳定解。在MATLAB下编程计算,实验结果表明,该方法求得的参数具有较高的精确性。     

基于EnMAP-Box的遥感图像分类研究

采用2007年6月云南省勐腊县TM遥感数据,利用EnMAP-box进行了支持向量机的图像分类研究,以网格搜索法寻找最优参数,在设定的范围内,求得了最优C和g参数,用此参数进行支持向量机的遥感图像土地覆盖分类。结果表明：SVM方法较最大似然分类方法具有较高的分类精度,特别是阔叶林和橡胶林的精度明显优于最大似然分类方法;对于面积较小的次要类型,2种分类方法的精度基本保持一致;SVM的总体精度相对于最大似然分类提高了11.9％。     

广角镜头的摄像机非线性标定技术

在路面检测的计算机视觉系统中,采用了线结构光照明和摄像机采集外界三维信息。为了实现在大范围内的测量,摄像机采用了广角镜头摄像,同时也引入了比较大的图像畸变。为了精确标定摄像机,采用比较接近实际情况的几何模型,并采用非线性迭代解方程的方法对摄像机进行标定,求解摄像机的内外参数。实验精度可以达到0.1mm。该方法简洁实用,可以采用这种方法在实际当中对系统进行标定。     

广角镜头的摄像机非线性标定技术

在路面检测的计算机视觉系统中,采用了线结构光照明和摄像机采集外界三维信息。为了实现在大范围内的测量,摄像机采用了广角镜头摄像,同时也引入了比较大的图像畸变。为了精确标定摄像机,采用比较接近实际情况的几何模型,并采用非线性迭代解方程的方法对摄像机进行标定,求解摄像机的内外参数。实验精度可以达到0.1mm。该方法简洁实用,可以采用这种方法在实际当中对系统进行标定。     

一种改进的摄像机标定方法

设计并实现了一种基于一阶径向畸变模型的摄像机标定方法。对方格标定模板图像进行预处理,缩小角点检测范围,对SUSAN算子的USAN面积域值进行快速自适应选取,提高了角点检测的速度和准确度。在考虑了一阶径向畸变的情况下,建立摄像机模型,利用匹配后的图像角点亚像素坐标,逐步求解了内外参数。结果表明,本方法具有较高的精度和良好的实时性。     

基于限带参数模型的距离扩展目标检测

针对高距离分辨率雷达应用背景,提出了一种距离扩展目标检测的新方法.首先建立了基于目标最大最小径向长度约束的限带参数模型,然后提出了模型参数的最大似然估计方法,最后设计出了一种新的恒虚警检测器并对其性能进行了分析和比较.理论分析和仿真计算结果表明:在未知目标径向长度情况下,该检测器具有较好的检测性能,其稳健性优于现有的距离滑窗检测器.     

基于模拟退火算法的半参数线性回归模型的参数估计

提出了一种可减少计算量的求解广义半参数极大似然估计的模拟退火算法，用示例展示新算法在多变量线性回归模型中的应用．     

基于数据外推的限带信号最大似然谱估计

针对高距离分辨率雷达应用背景,提出了一种在数据外推的基础上运用最大似然准则对限带信号的频谱进行估计的新方法(DE-ML).该方法首先根据常规DFT分析获得限带信号的频谱范围,然后对频域高采样率离散频谱进行最大似然估计.理论分析和实验结果表明,该方法与常规的DFT方法相比,具有更好的分辨性能;与一般的超分辨伪谱估计方法相比,具有更好的幅度估计性能以及抗噪声能力;与现有的数据外推谱估计方法相比,所需的运算量更少.     

基于遥感图像提取小麦种植分布信息的算法优化研究

为了实现作物种植信息的智能化解析,必须首先实现识别目标位置与范围定位.以2012年鹤壁市浚县拔节期小麦为研究对象,结合获取的SPOT-5卫星遥感图像,对最小距离分类算法和最大似然法在提取小麦种植信息的效果以及运算速度等方面进行了系统比较,并提出了一种基于遥感图像提取作物种植分布信息的优化算法.检验结果表明,优化算法在保证信息提取准确率达95.6%的前提下,处理速度较最大似然法提高45.01%,可用于快速提取作物的种植分布信息.     

基于贝叶斯方法的蒙古栎林单木枯死模型

目的贝叶斯统计法在提高模型参数稳定性上有较大的优势,研究贝叶斯方法在单木枯死模型中的应用,改进模型参数的估计方法,为蒙古栎天然林林分生长收获与经营管理提供参考。方法以蒙古栎天然异龄林为对象,基于202块固定样地数据,利用二分类Logistic模型构建基于经典概率统计法、贝叶斯法和分层贝叶斯法的蒙古栎单木枯死模型。随机抽取80%的数据用于建立模型,剩下的20%用于检验模型,利用经典概率统计法（非线性最小二乘法）、有先验信息的贝叶斯统计法和无先验信息的分层贝叶斯统计法进行参数估计,分析模型的表现和参数分布。模型的拟合效果通过计算ROC曲线下的面积AUC（Under Curve）来判断,并利用Pearson-χ2检验来检验模型的拟合优度。结果（1）贝叶斯法与传统极大似然法的估计值相近,且其估计参数的标准差小于传统方法。（2）贝叶斯法估计参数的可信区间最小,比传统极大似然法的置信区间小6.0% ~ 31.8%。层次贝叶斯法估计参数的可信区间最大,比传统极大似然法的置信区间大11.2% ~ 185.0%。（3）拟合效果最好的是层次贝叶斯法,其模型AUC值为0.83,贝叶斯法与传统极大似然法模型的AUC值均为0.73。结论层次贝叶斯法在拟合枯死模型方面具有明显的优势,拟合效果最好,模型预估精度最高。      

卫星遥感图像的神经网络自由识别分类

介绍了神经网络卫星遥感图像自动识别分类的方法，并与最大似然法分类结果进行了比较，计算机实验结果表明，神经网络分类的精度和速度优于最大似然法分类．     

泊松分布参数的稳健估计

本文主要以非对称分布中泊松分布为研究对象,探讨了其参数的稳健估计方法作者以截断似然估计为基础,结合Cizek的工作,提出了适用于泊松分布参数的一种稳健估计方法.该方法避免了事先选取截断比例的麻烦,通过数据自身的信息给出在平均似然最大准则下的最优截断比例.在文中的模拟部分,分别就未受污染和受污染的泊松分布数据进行了模拟,得到了不错的效果.     

广义格子设计统计分析及计算程序

在处理数较多的田间试验中，利用广义格子设计较之传统的随机区组设计能有效地控制土壤异质性，降低试验误差。广义格子设计采用修饰极大似然法估计参数，这一估计方法既具有极大似然法估计效率高的优点，又能够克服极大似然法参数估计有偏的不足。本文介绍这一方法，并编制计算程序。     

同源DNA序列比对缺失位点的核苷酸最大似然插补

鉴于现行分子系统发育分析中为应用4-状态DNA进化马尔可夫模型而采取删除同源DNA多序列比矩阵中缺失位点的数据预处理方法导致进化信息丢失、序列间进化距离的偏低估计和重建进化树枝长估算等精确性降低的问题,本文借鉴统计学中参数估计的最大似然法,提出核苷酸最大似然插补比对缺失位点的数据预处理方法.通过对3组真实同源DNA序列和系统发育模拟试验生成的虚拟同源DNA序列,基于3种预处理方法分别进行进化距离估算、系统发育重建和重建进化树枝长误差的统计等对照测试和结果分析,证实核苷酸最大似然插补和最近邻插补的数据预处理方法可在一定程度上减小序列间进化距离的偏低估计,提高DNA分子系统发育重建树枝长估算的精确度,该方法优于现行的删除比对缺失位点的预处理方法.     

基于多时相资源一号04星多光谱影像的土地利用分类——以海南西北部地区为例

【目的】基于3期2015年获取的资源一号04星(CBERS-04)多光谱遥感数据,探讨CBERS-04多光谱数据在热带地区土地利用分类中的应用潜力。【方法】结合光谱和物候信息,分别采用最大似然法和决策树分类方法对海南西北部地区土地利用现状进行分类研究。【结果】基于单景的最大似然法可获得相对理想的分类精度,总体分类精度为85.8%~88.8%,卡帕系数为0.80~0.84;同时使用3期影像作为输入,运用最大似然法和决策树分类方法,其分类精度均有明显提升,总体分类精度达91.61%~92.61%,卡帕系数为0.88~0.89,其中最大似然法略优于决策树分类算法。【结论】联合多期CBERS-04多光谱数据能够准确提取热带地区土地利用现状信息,具有广阔的应用前景。     

基于基本竞争型神经网络的TM影像分类研究

【目的】针对传统遥感图像分类方法精度低的缺点,运用基本竞争型神经网络模型对TM影像进行分类研究。【方法】在考虑TM影像光谱信息和地表结构变化信息的基础上,应用经过基本竞争型神经网络训练后的分类器对TM影像进行分类研究,并与利用最大似然法的分类结果进行比较。【结果】研究区TM影像采用基本竞争型神经网络进行分类的总体分类精度和Kappa系数分别为89.1%和0.873,而采用最大似然法分别为70.6%和0.646,前者的分类精度明显高于后者。【结论】基本竞争型神经网络的分类结果明显优于最大似然法的分类结果。     

三参数韦布分布的参数估计

三参数韦布(Weibull)分布对不同形状的频率分布有很强的适应性。讨论了三参数韦布分布的参数估计，分别给出了参数的矩法估计和最大似然法估计。三参数韦布分布在气象上有时能获得更好的效果．最大风速以很高的拟合精度遵循三参数韦布分布。     

不确定AHP中判断矩阵排序的最大似然法

在区间数正态分布的假设下,对于不确定AHP中判断矩阵的排序问题,提出了最大似然法的最优化模型,并使用优化软件LINGO对模型进行求解。实例证明该方法快速、有效。     

3参数威布尔分布参数估计方法的比较研究

介绍了完全样本下极大似然估计法、矩估计法、相关系数优化法、概率权重矩法、灰色模型法、双线性回归法等常用的3参数威布尔分布的参数估计方法,提出了极大似然估计的一种新解法,从相关系数、Theil不等系数、对数似然函数值3个方面比较了各种方法的差异.不同容量的样本实例计算表明,小样本情况下各估计法的差别较大,而大样本时差别较小,灰色模型法在各种样本下均具有较高的估计精度.     

家畜数量性状基因位点定位的常用统计方法

本文讨论了线性模型为基础的方差分析和回归分析及以似然函数为基础的最大似然法是家畜数量性状基因定位的常用统计方法。其中回归分析灵活多变适应范围广,在区间定位时能同时估计数量性状基因位点的位置和效应值。计算简单、实用、可利用许多现成的统计软件,是目前家畜数量性状基因位点定位的首选方法,最大似然法虽然估计较为正确,但计算过程复杂,化费大量的编程时间。