基于近邻传播算法的高光谱波段选择

由于高光谱图像具有波段之间相关性高,信息冗余性强等特点,高光谱图像降维是高光谱图像预处理中的重要一步。波段选择在降维的同时能够保留原始数据的物理意义,在很多方面有着应用。近邻传播算法(Affinity PropagationClustering,AP)是Fray等在2007年提出的一种聚类方法。它将全部数据点看作潜在聚类中心,根据数据点之间的相关性进行聚类。论文提出一种基于AP聚类的波段选择方法,将小波变换引入聚类算法中相似度和偏好值的计算。将降维结果输入最小距离分类器进行分类,计算分类准确性,并通过数据集Indiana Pines验证,对比实验结果验证了论文提出方法的有效性。     

基于粒子系统的船行波建模与绘制

基于船行波理论和粒子系统理论实时生成三维船行波的方法，以矩形基本粒子对船行波粒子进行造型，采用动态纹理映射技术和透明度扰动方法，模拟船行波的辐射效果，根据船行波所受外力构建其运动方程，来描述船行进过程中船首波、船尾波粒子的运动效果，采用与视点相关技术实时生成船在海上航行的三维场景：与传统的基于物理模型的船行波模拟算法相比，该算法既正确模拟船行进时产生的船行波的运动行为和辐射行为，降低计算复杂性，真实再现船行波的三维视觉效果，在满足实时交互漫游的前提下表现出较强的真实感。实验结果表明，此方法能满足船行波实时模拟的需要。