Improvement of Adaptive of Mean Shift Algorithm

MEAn SHIfT算法是一种广泛应用于计算机视觉、模式识别等领域的统计迭代算法,它使每一个点“漂移“到密度函数的局部极大值点,均值漂移的方向就是梯度方向,因此,漂移序列总是向着函数值增加最快的方向移动,并且每次移动的步长大小具有自适应性.本文研究了MEAn SHIfT算法移动步长的自适应性,对其进行改进,使其能够通过参数的适当调整得到优于原MEAn SHIfT算法的收敛速度,并从理论上证明了改进的MEAn SHIfT算法能够收敛.本文的实验也进一步验证了改进的MEAn SHIfT算法的收敛性,并对比了改进前后的MEAn SHIfT算法的收敛速度.Mean Shift algorithm is a statistics iterative algorithm which is widely used in computer vision and pattern recognition,it makes each point "shift" to the local maximum of density function.Shifting direction is gradient direction of density function at each point,accordingly,shift point is always moving towards the direction which makes density function increase fastest,furthermore,the move length is adaptive.This paper investigates the adaptive of move length of each point in Mean Shift algorithm and improves it,enhances its convergence rate,moreover,proves the convergence of the improved Mean Shift algorithm.Experiment in this paper validates the convergence of the improved Mean Shift algorithm,contrast convergence rate of improved Mean Shift algorithm with convergence rate of traditional Mean Shift algorithm.国家自然科学基金(60873179)资

焉耆县北大渠灌区盐碱土改良综合治理中间试验

针对当地土壤盐渍化的原因，采取了排、灌、平、肥林综合治理措施，使大面积盐碱土得到了一定改良，示范区内地下水位四年下降了８０公分，土壤含盐量不断减少，脱盐率后三年达６５．４－７３．７％，保苗率提高１２％，粮食产量八年翻了一番。在中试期间还进行了多项课题研究，其中１７项具有应用价值，镁质盐碱土的提出是通过盆地土壤类型新发现，研究了它的特点，还进行了改良措施的研究；竖井排灌取得了成效，为当地水资源综合利用、扩大耕地面积、防治土壤盐渍化具有深远意义；焉耆盆地土壤改良利用区划、水文地质条件的调查、三水综合利用等论述，可作为农业区划重要参考内容；根据水盐动态观测资料，提出的临界深度、起始临界深度、井型结构可作为竖井排灌设计参数。 成果类别： 应用技