DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 研究背景 2.1. 背景 软件开发是一个持续集成和改进的过程，而每一次修改都有可能产生错误。因此，当软件产品的部分、全部、或者应用环境被修改时，都需要对软件产品重新进行测试，其目的是验证修改后的系统或者产品的质量是否符合规格说明。对于产品型的软件，每发布一个新的版本，其中大部分功能和界面都和上一个版本相似或完全相同，这部分功能特别适合于自动化测试 [ 2 ] 。 相比手工测试，自动化测试具有诸多优势：① 无人值守。利用非工作时间或服务器空闲时，自动执行测试并收集结果，实现24小时办公；② 解放人力。测试程序按照预设策略，自动测试现有功能，使测试人员可以专注新功能的测试设计；③ 安全可靠。自动化测试脚本或程序，每次运行时都会准确执行相同的操作，避免了人为错误；④ 降低成本。通过程序反复测试，可以有效避免新功能上线对原有功能影响的隐患，大幅降低了成本；⑤ 提高效率。自动化测试执行速度比人工快，极大提高了测试效率 [ 3 ] 。 2.2. 国内外研究现状 二十世纪八十年代初，美国北卡罗来纳大学召开了第一届软件测试技术会议，这是软件测试技术史上的一个重要里程碑，软件测试作为软件工程的一个重要的分支开始凸显其作用和地位。一批经典的软件测试模型和流程规范不断涌现，测试技术不断发展。IEEE及ACM等标准化组织陆续定义了一系列的软件测试标准，众多的国外知名大学及研究所也对此进行了大量的基础和应用化研究，如Carnegie Mellon大学开展了基于关键字驱动的自动化测试和基于C/S架构的测试技术研究 [ 4 ] 。 虽然软件测试行业在国外得到了很大的发展，但是对于国内的软件行业来说，软件测试仍然是一个相对新兴的行业 [ 4 ] 。与国外相比，国内的软件测试从技术到规范，从基础理论到实际应用，都有着很大的差距。近年来，随着我国综合国力的上升，软件行业尤其是软件测试行业，在应用技术上得到长足发展，大量的企业开始采用开源或自主研发的自动化测试工具及框架，从2007年开始，如交通银行、浦发银行、中国人寿、平安保险、淘宝、百度等金融、保险、互联网公司大规模使用自主研发的自动化测试框架或工具，其研发基础基本采用的是开源框架。
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user: 4. 结束语 本文通过对基于Selenium的自动化测试技术进行研究和应用，采用自动测试工具Selenium 2.0进行回归测试，设计和实现了持续集成自动化测试方案。自动化测试的目的是节省成本，除了用于回归之外， Table 1 Experimental data sampling statistic Selenium 使用前 使用后(单测试机) 测试时间成本 (case执行时间) 3000条/约64 hours 3000条/约15 hours 测试报告分析成本 8 hours 2 hours 表1. 实验数据抽样统计结果 Table 2 The results of the automated test time cos 测试方式 用例设计 单次执行时间 备注 手工测试 127人天 76人天 自动化测试可横向扩展机器减少执行时间，同时可增加执行轮次，来提高软件质量保证。 自动化测试 389人天(一次性投入) 4.5机器天 表2. 自动化测试时间成本推演结果 图4. 测试结果展示图 还可以用于兼容性测试、稳定性测试、单元测试，并有效提醒研发人员在开发或修改Bug阶段构造前置业务数据，实现真正意义的“持续集成” [ 7 ] 。研究结果表明，采用Selenium 2.0 + Testng搭建持续自动化测试框架，能自动化完成测试工作，无需人工干预，既节省了重复手工测试成本，又保证了测试案例的一致性，同时测试目标达到被验证的目的，提高了开发和测试效率，有效保障了软件测试的质量。 软件开发过程的持续集成与自动化测试的发展是必然的，不同的技术和开发环境对测试自动化有不同的要求，还有很多值得研究的地方，下一步将持续改进测试框架，深入研究测试方法。一套成熟的自动化测试框架是需要在项目实践中持续优化的，只有不断实践，才能发现问题、解决问题、积累经验、逐步完善 [ 8 ] 。
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user: 摘 要 在接受报文的时候，报文经常有丢包现象，一个报文发生丢包会污染下一个报文，会导致连续两组报文无效的现象。针对上述问题，本文提出一种在读取报文内容的同时也要检测报文内容的算法。通过实验证明该算法能有效防止因丢包而污染下一个报文。 关键词 :丢包现象，报文检测，报文格式
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user: 1. 引言 在信息技术领域中，电子设备的信息传输方式主要是以报文的方式进行发送与接收。由于工作场景、报文传输路径等客观原因导致报文在发送、传输、接收的过程中可能发生无码、丢包等现象。
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user: 2. 常见的报文处理方案 报文的读取技术主要分为两大块，分别是报文头识别和报文内容的读取这两大块技术。以往处理报文的常用的方法是，在获取的报文中先是检测是否含有可识别的报文头，一旦检测到可识别的报文头后，就读取报文头后面的报文内容，一直读到当所读取的报文内容的长度等于所设计的报文长度时候，就停止本段的报文读取。然后在重新匹配报文头，重复上面的操作 [ 1 ] [ 2 ] 。上面的方法主要缺点是：首先，上述方法没有检测报文内容的工作，所以不能确定所读取的报文内容否是有丢包现象 [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。其次，如果上一组报文内容有丢包现象，而没有及时处理，那么就有可能把下一组报文的报文头读取到报文内容中去，造成下一组报文没有完整的报文头，造成下一组报文的报文头匹配就无法进行，下一组报文内容就因为没有报文头而无法读取。
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user: 3. 改进方案 为了克服现有的技术中存在的问题，本文提出一种避免因发生丢包现象而损失两组报文的报文处理算法，能及时的发现在报文内容中是否有丢包现象。 一般发送的报文采用报文头标志的报文划分为以下几种类型： 1) 报文定长，有报文尾； 2) 报文定长，无报文尾； 3) 报文变长，有报文尾； 4) 报文变长，无报文尾 [ 2 ] 。 一种避免因发生丢包现象而造成连续两组报文损失的报文处理方法，对报文格式是报文头和固定长报文内容的报文或者报文格式是报文头、报文内容(固定长度或非固定长度)和报文尾的报文的处理方法，而对于报文格式是报文头加上变长的报文内容不作考虑(图1)。 3.1. 报文格式是定长报文内容和报文头 1) 对于已知报文格式是报文头和固定长度的报文时，假设获取的报文总长度为A*(m + n)，A代表着获取得到的报文个数为A个，其中每个报文头长度为m，每个报文内容长度为n； 11) 对获取到的报文先进行报文头匹配，令首先匹配得到的可识别报文头尾第i = 1个报文头； 图1. 以前固定长度报文的读取一般流程图 12) 预读取匹配到的第i个报文头后面长度为(n + m − 1)的报文内容，并同时对预读取的报文内容进行第i + 1个报文头检测，若未在预读取的报文内容中检测到完整可识别的第i + 1个报文头，则进行步骤13)；若在预读的报文内中检测到可识别的第i + 1个报文头，则进行步骤14)； 13) 把预读取的报文n后面的预读报文和后面获取的报文一起参加新的报文头匹配工作，匹配成功后令i =i + 1，重复步骤12)，直至读取完成总报文的读取工作； 14) 令i = i + 1，重复步骤12)，直至读取完成总报文的读取工作(图2)。 3.2. 报文格式中有报文尾 2) 对获取到的报文格式是是报文头、报文内容(固定长度的报文或非固定长度的报文)和报文尾组成的报文。 21) 对获取的报文进行报文头匹配，匹配成功后，令首先匹配得到的可识别报文头为第i = 1个报文头； 22) 读取第i个报文头后面的报文内容，在读取报文内容的同时检测在该报文中是否含有完整的报文尾，检测到完整的报文尾则进入步骤23)，未检查到完整的报文尾就继续读取报文内容； 图2. 固定长度的报文内容的接收流程图 23) 匹配可识别的第i + 1个报文头，匹配成功后令i = i + 1，重复步骤22)，直至读取完成整个总报文(图3)。 进一步说明的，上述报文头匹配是采用KMP [ 6 ] [ 7 ] 算法，对比普通的暴力字符串匹配算法，KMP算法是通过已经匹配成功的模式串子，然后移动找出最长的相同的前缀和后缀并使它们重叠，能够减少不必要的匹配次数，这样就能减少报文头的匹配时间和增加匹配效率。 图3. 有报文尾的报文接收流程图
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user: 4. 实验及分析 某个定位设备，制定如下报文格式： 报文头：$GVPNG， 第一二三字节：时分秒 第五字节到第十二字节是：精度 第十三字节是：E代表east，W代表west 第十五字节到第二十字节是：纬度 第二十一字节是：N代表north，S代表south 1) 对于报文是由报文头和固定长度的报文内容组成时，其检测方法如下： 现在假设获取得到报文如下： $GVPNG，112448，0121.4244422108E，21.24244428N， $GVPNG，054848，0144.21081E，24.544557S， $GV PNG，093231，0065.35566654E，89.3535 5599N 其中$GVPNG，是我们可识别的报文头，其长度为7个字节，报文内容长度n为21个字节，即一个报文的长度为28个字节，接收到的报文一共有3个报文。 用以前方法读取到的报文，只能读到2个报文内容，其中所读取的报文中第二个是无效报文。也就是只有1个报文是有效的。 用本文中的方法读取到有3个报文，其中第二个报文有丢包现象，其他报文都是有效报文。 用以前的处理方案读取报文的分析，第一个是被完全读取成功，第二个报文因发生丢包现象把第三个报文的报文头中的$G当成报文内容给读取了，在匹配第三个报文的报文头就无法匹配，所以第三个报文就因为没有完整的报文头读取。 用本文中的方案读取报文的分析，先匹配报文头，成功的预读取27个字节报文，并在预读取报文中没有发现完整的报文头，把预读报文内容第21个开始和后面一起参加下一个报文的报文头匹配，在第二个报文中当报文内容读取到了26字节后就检测到完整的报文头，那么停止预读报文内容，把检测到报文头后面的内容作为下一个报文的报文内容进行读取，之后向前面一样操作。 本文方法在报文接收的成功率比以前方法高，能够及时发现报文有没有发生丢包现象，及时停止丢包报文的读取，从而避免对下一组报文的报文头产生污染。 2) 对于报文格式是报文头、报文内容(固定长度报文内容或非固定长度的报文内容)和报文尾组成的报文。 $GPGSA，A，3，26，29，21，02，08，09，10，06，，，，，1.8，1.0，1.6*35\r\t$GPGSA，A，3，21，02，09，10，，，，，，，，，44.6，8.9，43.7*3C\r\t$GPGSA，A，3，26，29，21，02，08，09，10，06，，，，，1.8，1.0，1.6*35\r\t 在以前方法中是都是把有报文尾的报文内容固定长度和非固定长度分开读取，但是在本文中是把这两种报文的读取方法放到一起只要两种状态。接收到报文后就开始匹配报文头，一旦匹配成功，转入下一个状态读取报文内容，在读取报文的同时检查报文内容中是否含有报文尾，一旦检测到就重新匹配报文头。这样就可以在软件节简化很多。
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user: 5. 结论 本文提出了一种避免因丢包而损失连续两组报文的报文处理方法，该方法对于报文格式是报文头和固定长的报文内容所采用的步骤是在读取报文内容的同时检查在报文内容中是否包含完整报文头，这就可以检测出报文是否出现丢包现象，当检查到有丢包现象发生时就及时停止读取本段报文，然后将在检测到完整的报文头处所读取的报文内容作为下一个报文内容。对于报文格式是报文头、报文内容(固定长报文内容或非固定长报文内容)和报文尾采用的是在读取报文内容的同时检测是否含有报文尾，检测到就重新匹配报文头 [ 7 ] 。 本文提出的算法简单，在原有的程序上改动不是太大，但能及时的检测出丢包现象，防止对其他报文的读取产生不利影响。该方法既稳定又有效。
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user: 摘 要 目的：总结1例甲维盐农药中毒的临床救治经验。方法：通过复习文献，对急性甲维盐农药口服中毒的发病机制、临床表现、治疗方法等进行阐述。结果：血液灌流，纳洛酮应用对甲维盐农药中毒有效。 关键词 :甲维盐农药中毒
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user: 1. 研究背景 甲维盐是阿魏酸菌素改造而成的一种半合成抗生素类杀虫剂农药，甲维盐农药中毒临床上较少见，目前无特效解毒剂。现将我科收治的1例甲维盐中毒患者治疗情况报告如下。
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user: 2. 病例简述 患者女性，57岁，来我院急诊前16小时，因情绪激动口服甲维盐农药量约50 ml，服药后被家人发现立即予大量清水催吐，并送至当地医院洗胃，就诊过程中出现抽搐数次，持续1~2分钟左右，予安定静推后可缓解，外院查血气分析：pH 7.36、pCO 2 38.8 mmHg、pO 2 68 mmHg；肺CT：双肺斑片影。为进一步治疗转我院，到达我院急诊时已发病16小时，既往有癫痫病史30年，规律口服苯妥英钠，无高血压病、冠心病史，无糖尿病史。当时查体：T 36.7℃，P 114次/分，R 35次/分，B p 129/83 mmHg，SPO 2 85%，意识状态差，呼之不应，刺激有反应，双侧瞳孔等大正圆，直径3.0 mm，光敏，双肺呼吸音粗，可及广泛湿性啰音，考虑有误吸；心律齐，各瓣膜听诊区未及明显病理性杂音，腹部无明显体征，无肌肉颤动，偶可见四肢屈曲性抽搐，持续数秒后自行停止。心电图示窦性心律，大致正常；D-dimer 4090 ug/L；血常规：WBC 11.02*109/L，N 86.0%；血清K + 3.21 mmol/L，Na + 140 mmol/L；胆碱酯酶8422 U/L。诊断：急性甲维盐农药中毒、双肺吸入性肺炎、低钾血症、癫痫。收入急诊ICU病房，入院后查体：患者神志不清，P 108次/分，R 34次/分，Bp 130/90 mmHg，SPO 2 91%，双侧瞳孔等大正圆，直径3.0 mm，光反应迟钝，且患者出现四肢频发肌颤，偶可见四肢屈曲性抽搐，可持续数分钟，病理征未引出，心电图示IRBBB、T波改变。予积极补液，头置冰袋脑保护，大剂量纳洛酮静推(12 mg/d，分3次)，甲泼尼龙80 mg，日3次静点，行血液灌流，重要脏器保护治疗，患者有吸入性肺炎，给予头孢唑肟静点治疗肺内感染。患者既往有癫痫病史，间断发作，长期服用苯妥英钠，但患者甲维盐中毒不可应用巴比妥、丙戊酸类药物，故未予苯妥英钠口服。入院第2天患者神志略好转，呼之偶可睁眼，且患者SPO 2 升高，达97%左右，四肢无肌颤，未见抽搐，但患者出现心肌及胰腺损害，CK 482 IU/L、CK-MB 15.39 ug/L、hs-TnI 0.065 μg/L；血淀粉酶232 U/L、脂肪酶56 U/L。予保护心肌及抑酸抑酶治疗。入院第3天患者症状明显好转，问话可答，无肌颤及抽搐。血气分析：pH 7.42、pCO 2 42 mmHg、pO 2 84 mmHg；D-dimer 1740 ug/L；血常规：WBC 7.75*109/L，N 74.4%；CK 260 IU/L、CK-MB 5.74 ug/L、hs-TnI 0.023 μg/L；血淀粉酶122 U/L。患者入院前3天共行3次血液灌流，纳洛酮12 mg/d 分3次静推，甲泼尼龙静点(第1天240 mg，分3次，后2天80 mg)，纳洛酮、甲泼尼龙应用三天后停药，后继续巩固对症治疗。
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user: 3. 结果 本例甲维盐农药中毒患者有呼吸中枢抑制，短暂出现呼吸停止、心肌损害和肝脏功能损害等临床表现，其抢救治疗无特效解毒剂，主要措施是血液灌流及对症处理 [ 1 ] [ 2 ] ，口服中毒患者要及时洗胃，我们在抢救时多次洗胃，灌注药用碳吸附、祛除毒物，同时注意保护心、肝、肺等重要脏器的功能及维持水电解质平衡，加用激素、神经营养药物，应避免予患者使用增强GABA活性的药物，如苯巴比妥、丙戊酸类药物。该患者经后续巩固治疗后，第七天患者痊愈出院。
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user: 4. 讨论 甲维盐(甲氨基阿维菌素苯甲酸盐)是从发酵产品阿维菌素B1开始合成的一种新型高效半合成抗生素杀虫剂，具有高效低毒生物农药。甲维盐可以增强神经质如谷氨酸和γ-氨基丁酸(GABA)的作用，使大量氯离子进入神经细胞，Cl-的通道开放，通透性增加，可引起神经元休止电位的超极化，GABA与突触细胞上的受体结合能力增强，难以将刺激传递给肌肉，肌肉细胞不能收缩，使细胞功能丧失，扰乱神经传导，幼虫在接触后马上停止进食，发生不可逆转的麻痹而死亡 [ 3 ] [ 4 ] ，在3~4天内达到最高杀虫致死率。 甲维盐农药中毒临床上较少见，目前无特效解毒剂。临床甲维盐农药中毒病例多为经皮肤沾染或消化系统，小剂量的甲维盐对人体无明显毒性，轻度中毒患者可表现为轻度的中枢神经系统抑制或消化系统症状。在高浓度时，药物可通过血脑屏障而对中枢神经系统产生抑制作用，临床上出现焦虑、烦躁、嗜睡、精神抑郁、惊厥、共济失调，重度中毒患者主要表现为昏迷和低血压，甚至出现呼吸抑制，死亡病例多见于并发呼吸衰竭患者。本院应用血液灌流、大剂量纳洛酮及甲泼尼龙辅助等治疗，收到了明显疗效 [ 5 ] ，挽救了患者生命。
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user: 摘 要 为了克服颜色矩对图像颜色特征描述不够准确，且缺少空间特征信息而导致图像检索查准率低这一缺陷，本文提出了一种综合图像颜色特征检索方法，将图像予以分类并考虑空间信息，利用颜色矩、图像分块、熵和能量分类的方法进行检索。通过计算机模拟和实验，结果表明该方法较显著提高检索结果的准确性。 关键词 :图像检索，颜色矩，熵，图像分类
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user: 1. 引言 互联网蓬勃发展，社交应用如微博、贴吧以及云端计算等提供的一系列功能，让每天上传到互联网的数字化媒体信息汇聚成一个数据海洋。人们在网上需要检索的信息越来越多，查询方式也越加多样。然而这些海量数据通常都是通过文字描述来检索，对图像的检索也是如此。图像检索从最开始是基于文本检索，然而随着大量图片的出现，体现出这一检索方式的缺陷。如图像的描述是人工且存在主观性，将造成检索查询的大量工作量，且效率低下。从而出现了基于内容的图像检索方式。 目前图像检索方法大多都是基于内容，即根据图像所包含的颜色、纹理、形状等特征进行检索，也是迄今非常有效的检索方式。人们对于一张图像最直观的第一印象就是颜色特征，而且某些颜色特征天生具有一定鲁棒性，加上对图像的特征描述简单有效，使之成为广泛的图像检索途径 [ 1 ] - [ 4 ] 。 本文提出一种综合颜色特征方法，采用了HSV (Hue色调，Saturation饱和度，Value亮度)量化每个分级颜色矩并归一化与该分级颜色的频数计算，将颜色矩和直方图结合。在此还提出一种图像分类方式，利用颜色熵和能量对图像在颜色分布上大体分类进一步扩大差距，最后通过加权图像分块计算两张图像的相似性距离，并以此实现相似图像的检索精度。利用本文提出的颜色矩和图像分类等方法取得很好的实验效果。
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user: 2. 颜色空间模型和HSV量化方法 对于颜色，人们最常见的印象就是RGB模型，然而RGB与人类视觉感知有着较大差别，不能用来代表人眼。HSV颜色模型，即用Hue色调，Saturation饱和度，Value亮度来表示颜色，能够较好的模拟人眼视觉。同时RGB转换为HSV的公式简单，因此选用HSV颜色模型 [ 5 ] 。利用公式(1)将RGB转换为HSV。 (1) 式(1)中rgb分别是图像上某一点的RGB (红、绿、蓝三基色)颜色值。max，min分别是该点rgb颜色中最大值，最小值。可以看出其h取值已经超出RGB中单色最大值255，这样使之图片维数更大，带来更大数量的运算。所以，对其尽量模拟人眼视觉进行非等间隔量化减少数据量以便于运算。本文量化方式如公式(2)所示。使用公式(3)量化后，使HSV在L上分布，可得最多36级的颜色分级。因为人类对色调较其他两点更敏感，为了符合人眼视觉，加大色调权重，降低饱和度和亮度权重，减少它们对检索的影响 [ 6 ] [ 7 ] 。 (2) (3)
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user: 3. 图像特征提取 接下来处理分级后的HSV颜色及提取其他特征：计算并线性归一化每一级颜色的颜色矩；引入相同分级颜色的频数，这时归一化的颜色矩可以消除各级颜色值的不同以及颜色矩与频数计算时因颜色矩距离差值范围不同带来的误差；利用颜色信息熵和能量对图像根据整体颜色分布分类，扩大不同类图像之间的距离；最后分割图像综合这些特征进行检索。 3.1. HSV分级颜色矩 图像颜色特征可以有多种表示方法，常见的有颜色直方图，颜色矩，颜色集，颜色聚合向量等。本文选用颜色矩方法，颜色矩的低阶矩中就包含了主要的图像颜色分布信息，由此颜色的一阶矩，二阶矩，三阶矩即可表达图像颜色信息 [ 8 ] ： (4) 公式(4)中M·N为图像的尺寸，P ij 表示在图像二维坐标(i， j)处量化后得到的HSV像素值。 与传统颜色矩方法不同，本文利用颜色矩思想提取量化HSV各个分级的色矩，用每个分级的颜色矩结合其他特征计算相似性，得到更准确的结果。将所有图像统一缩放为宽为M，高为N。给出公式(5)， 式(5)中l是通过式(3) HSV量化后得到的L值，F l 是量化值为l的频数。 ， ， 分别为量化值l计算后得到的一，二，三阶颜色矩。 (5) 3.2. 多特征距离 在计算两幅图像的多特征相似性距离之前，先将图像的颜色矩利用公式(6)线性归一化，使两图像每一个阶矩的差值都落在[0，1]范围内。因为要引入频数进行多特征计算，所以要消除各阶矩不同的差值范围带来的误差。然后计算两幅图像P与Q之间的多特征距离，计算公式： (6) (7) (8) 公式(6)中有下标max，min的分别是图像中一、二、三阶矩的最大值和最小值。其中 ， ， 分别为一，二，三阶颜色矩归一化后的值。本文考虑到单用颜色矩会因量化分级或其他原因缺少信息而造成一些误差，因此在色矩差外引入频数差，用相同分级HSV值的另一属性扩大两幅图像不同之处的差距，计算如公式(7)，式中 ， 分别为图形P、Q分级颜色值为l的频数。公式(8)中 分别是一，二，三阶矩的权值。式中带有P l 或Q l 下标的即图像P、Q在分级颜色l处的一、二、三阶颜色矩归一化值。 3.3. 图像分类及分类距离 3.3.1. 图像分类 在提取图像纹理特征时用到二维熵和能量等来计算图像的纹理粗细和分布情况 [ 9 ] - [ 11 ] 。本文通过图像颜色信息熵和能量来计算一幅图像整体颜色分布大体上是集中还是分散。通过这一计算可以过滤很多不需要的图像，使检索结果的图像有相似的颜色分布。 (9) (10) 其中P l 为L值(使用公式(3)得出的颜色值l)在图像中出现的几率，然后分别使用公式(9)和公式(10)计算熵和能量值。对于两个阀值 和 ，将根据L分级方式不同而变化，对大量图像分析、实验后，本文取 ， 时分类效果较好。对于图像Q可以采用公式(11)大致分类。 (11) E 1 类图像，大体上认为该图像的颜色数为少量，某几种颜色所占比重较大。A的值很大的同时En越小则说明该图像颜色分化越明显。情况类似证件照之类的图像：背景色单一，背景色或者人物颜色占大部分。好的情况是所检索的图像处于相似的背景色中，坏的情况就是相同物体处于差距大的背景色中。 E 2 类图像，认为图像颜色数多，不是单调背景色。大体上来说，A的值很小的同时En的值很大，那么说明图像颜色数多构成复杂，如同同时颜色的分布过于均匀就很难抓住主色，以致检索不准确。图像整体类似，图像平移、旋转一些，或者一两个物体平移、旋转可以比较容易的检索出来。 E 3 时图像时，认为图像颜色数处于前两者之间浮动，但是几种颜色所占比重较均匀。介于第一，二种情况之间，比较复杂。 3.3.2. 图像分类距离 (12) (13) 公式(12)中F(I)是图像熵的加权函数，N l 是图像颜色量化拥有最大频数的颜色L的频数值，A为图像I面积。公式(13)中求得D r 为图像Q与图像P之间分类距离，W 1 ，W 2 是两图处于不同分类图像时的权值。 3.4. 图像分块 为了考虑空间信息，利用图像分块方法。如果采用4 × 4或不规则多数量的分块，在处理图像时要考虑图像旋转不变性则无法处理或要花费更多的内存进行计算。通常来讲，一张图像的主要信息包含在图像中心或非常靠近中心位置，在检索图像时应更看重中心，而减少周围环境的影响。本文采用分块方法如图1。 将图像等积划分为N块，每个矩形边长为： (14) 使用公式(14)求得M和N分别为图像的长和宽。k为图像所标数字。使分块图像的权值W k 由里到外减小，以突出中心位置，减少背景对检索的影响。 3.5. 综合特征距离检索及其结果分析 通过前文对各属性的计算、特征的提取，最后计算两张图像P，Q之间的相似性。先计算两张图每一分块图像之间的相似性，根据不同块赋予不同的权值，加权计算后获得两块图之间的多特征距离，将所有分块的多特征距离相加获得总距离D c ，计算公式如式(15)，然后将其归一化计算得到 。然后计算分类距离D r ，再对D r 归一化处理得到 (多特征距离和分类距离的归一化公式同式(6)，样本比较范围为检索范围)，最后使用公式(16)计算出最终距离。 (15) (16) W k 是Q，P第k分块的距离权值，W c ，W r 分别是归一化的多特征距离和图像分类距离权值。D的值越小表明两图像在该方法的计算下越相似。以此方法实施图像检索，可量化图像的相似程度，并提高图像检索的准确度，验证和分析如下： 图像数据来源Caltech256中的六类，花卉、动物、物品、汽车、星球、烟火。每类包含大约60副图像，加上其他类图像作为干扰共600副。每一类中选取5副检索，然后从选取的动物图像中旋转获得新图像加入检索库中。然后进行共30次检索。每次检索取前20副图像显示。左上角第一张即是距离最近的图像，一般就是被检索的图像。 选取的图像根据公式(11)分类，多数情况下有如下统计：当源图像处于E 2 时检索结果比较理想(图2)。 当图像处于E 3 (图3)或接近E 1 类图像时检索结果准确性低于E 2 类图像检索结果。 当图像处于E 1 类图像(图4)时，检索结果准确性接近或低于E 3 类图像的结果。 不难看出，从E 2 类图像到E 3 和E 1 类图像，它们的颜色数明显从多到少。统计发现：E 1 图像分化明 图1. 图像分块模型 图2. E 2 类图像 图3. E 3 类图像 图4. E 1 类图像 显，使用色矩很容易被背景干扰。但单调的背景色突出了主体，从而容易提取边界得到形状特征，所以该情况利用形状特征检索效果应该较好。E 2 类图像颜色多，特征维数多，多数情况使用色矩检索效果好，只是在颜色过于均匀分布的情况下难以分辨主色。E 3 类图像情况最为复杂，它拥有前两者的综合特征，通过实验，这类图像不同情况有不同最优检索方式。
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user: 4. 结论 本文利用量化分级HSV颜色矩结合其他颜色特征计算的维数比传统色矩方法较多，但准确性有了较显著提高。提出利用熵和能量对图像分类，在可以过滤图像的同时再根据分类进行不同检索方式。下一步工作将进一步研究用颜色特征与其他特征结合检索图像，以及更准确的图像分类和对于不同分类的图像使用哪一种或综合方法能得到最精准的检索结果。
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user: 摘 要 基于Android平台的手机用户量逐年增长，随即而来的安全问题也备受关注。Android安全机制中采用了沙箱机制，签名机制，权限机制等各种方式保证应用程序的安全性，但是也存在一些严重安全问题，比如特权提升攻击。本文提出的方案主要是基于权限的基础上，对传输的数据进行加密处理，如果存在特权提升攻击，但是访问者没有权限访问的情况下，则无法访问到隐私敏感数据。 关键词 :安全，特权提升攻击，隐私敏感数据，加密
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user: 1. 引言 Android平台是Google推出的一款基于Linux内核的智能手机操作系统，由Android平台在一推出就具有开放性和可扩展性的特性，导致很多移动终端厂商和开发者加入此领域，开发出各种用户喜爱的产品，使得Android系统逐渐在智能手机和平板电脑领域占据着大部分市场。也正因为如此，手机安全隐患也越来越多，Android本身的设计具有良好的安全特性，但这并不意味着Android平台不存在安全隐患。 随着最近几年移动手机逐渐成为人们行为生活的一部分，用户的敏感信息也逐渐开始渗透到开放的移动平台，利用Android平台存在的安全隐患，恶意攻击者以不正当的手段获取用户或者设备的敏感数据，并滥用此数据做非法操作，非法盈利。隐私泄露大致为：首先，应在运用程序在通信的过程中，经常携带的个人敏感信息，吸引恶意开发者在Android应用程序嵌入恶意代码或者应用来窃取敏感数据进行恶意操作。第二，应在运用程序的数据传输过程中恶意拦截意图，使得用户的真正意图转换到恶意的程序，从而导致隐私泄漏。混淆代理人攻击是一类一般出现在Android应用程序中的漏洞。当这些漏洞被攻击者触发，脆弱的应用程序会被攻击者利用，泄漏敏感信息，危及Android设备上的数据完整性。纯粹的依赖开发者来修复这些漏洞往往是不切实际的。有两个原因：1) 确认每一个漏洞并为其发布补丁对开发者来说是非常耗时的；2) 开发者可能没有足够的经验去妥善的解决问题。 在Android平台上众多安全实例的攻击和隐私泄露问题已经是学术研究和公众关注的最近的一个热点，最为突出的有混淆代理人攻击。在2013年USENIX安全会议中，提出存在于智能手机许多的安全威胁是应用程序组件之间的相互作用的结果，而不是组件内的，并制定针对Android平台的良好的静态分析技术 [ 1 ] 。为了防止特权提升组件攻击，Cui X等人 [ 2 ] 提出了构建调用链的方式，通过分析所有存在的组件的调用，构建抽象语法树和构建控制流图，并构建每个组件的调用链，最后生成调用图，这种方法能知道组件的调用关系，并有效的防范，但是需要分析整个应用程序，实用性不是特别强。Backes， M [ 3 ] 一文中提出基于IPC机制的Binder通信过程中，由于无论什么时候APPS都可以作为客户端和服务提供者，所以IPC机制提供消息和接收建接收消息的相互可信度不够，无法确认发送方身份与接收方身份的情况下将，导致了一定程度的攻击，最为突出的就是混淆代理人攻击，导致隐私数据泄露。本论文实现是在kernel层建立相互通信的调用链方式，扩展Binder内核模块与Android消息处理机制，从而建立可信赖的双方通信，这种方式有效防范混淆代理人攻击，但是付出的代价是修改Binder内核模块，实现起来复杂。Nauman M等人 [ 4 ] 提出一种细粒度的、以用户为中心的权限模型，这个模型允许用户对他们安装的软件进行有选择的授予权限。在这些研究中，基于权限控制对用户数据泄露检测的方式，由于需要用户的频繁参与，被认为是一种不太实用的手段。在参考文献 [ 5 ] 中提出了一种针对恶意应用程序在Android平台上特权提升攻击的解决方案：XManDroid的设计与实施，扩展了Android的监控机制，通过XManDroid维护系统状态，包含安装的应用程序及它们之间的通信链路，默认的Android参考监视器授予一个ICC调用时，XManDroid被调用，并验证是否要求的ICC调用，所以它对合谋攻击依然无能为力。对于数据隐私防护方面，MockDroid [ 6 ] 与AppFence [ 7 ] 对于敏感信息可以提供虚假的信息给恶意程序，比如可以实现虚假的位置信息，联系人列表为空等迷惑恶意程序，防止实施非法操作。 以上实现在一定程度上对于特权提升都能实现对组件通信的保护，有些施行效率比较低且实施比较复杂，而且但是如果数据一旦泄露，对正在传输的数据没有进行安全保护，其敏感数据仍然会受到安全威胁。因此，本文将在基于权限的基础上，对于传输数据进行安全处理，所以，即使恶意攻击者得到隐私信息，没有正确的解密方式也无法进行恶意操作。而且相对于以上的各大研究，实现过程中比较方便，而且利用现有的安全技术以及加密技术，实现了开发者所需的API，在不许需要root权限下开发者可以根据需要使用这些API，并且对真实的数据做了加密处理，本文提出的设计如果数据泄露，在很大程度上恶意攻击者是无法看到用户真实的数据的。
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user: 2. 背景知识 2.1. 特权提升攻击 按照文献 [ 8 ] [ 9 ] 的定义，特权提升攻击指恶意程序利用其他应用程序未被保护的API，其中此API能够获取另外一个应用的敏感信息，这样恶意程序可以间接获取到所需信息进行非法操作。如图1：访问应用程序C的组件C1具有权限P，应用程序B的组件B1授予了访问权限P，可以访问应用程序C的C1组件，应用程序A的组件A1没有访问组件C1的权限，如果进行访问则会拒绝，但是A1能访问未受保护的组件B1，此时恶意组件可以通过B1非法获取C1的敏感数据，利用这种权限传递的方式达到自己的目的。 2.2. 数据库加密 在信息处理系统中，密码学的主要应用有两类：数据的通信保护和数据的存储保护，密钥管理是一种读取、修改或验证保护数据的保密代码或数字。密钥与算法(一个数学过程)结合在一起以保护数据。信息安全有赖于密钥管理的有效性，即保证密码的产生，存储，传输和使用的安全性，这就要求对密钥进行有效的管理。数据库加密实行二级密钥管理体制，一级密钥(也称主密钥)存储在安全区域，用它对二级密钥信息加密生成二级密钥(也称为工作密钥)，再用工作密钥和加密算法对数据加密返回给主程序。
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user: 3. 数据传输安全访问设计方案 数据传输的安全防护是在Android Framework层提供一整套与实现方案。 图1. 特权提升攻击示意图 基于已有的数据库加密及Android服务的知识，在Android Framework层提供一套自身的密钥管理服务KeyStoreManagerService (自定义的服务类，提供一系列的加密解密等接口类)，并添加到系统ServiceManager管理服务类中，用于对数据传输的密钥进行管理及提供数据的加密解密API。在源码层次frameworks/base/services/core/java/com/android/server下添加KeyStoreManagerService服务，该服务使用aidl创建，实现跨进行通信，具有加密decrypt，解密encrypt及检查权限checkPermission三个重要的方法等。 在源码中添加一个系统级别的ContentProvider，在源码层次packages/providers目录下，添加KeysContentProvider工程，该工程只有一个用于存储密钥及相关信息的ContentProvider，内部使用标准的Sqlite创建及操作数据库，数据库包含三个字段，分别是permissionInfo，publicKey，privateKey三个字段，对应“包名+/+组件名+:+权限”格式的字符串作为唯一标识即permissionInfo，及两个blob类型的二进制公钥数据publicKey和私钥数据privateKey。KeyStoreManagerService调用自定义类KeyStoreContentProvider操作KeyStoreDataBase数据库进行密钥的生成，存储以及销毁(如图2)，并提供encrypt数据加密与decrypt数据解密API。 图2. 组件数据安全设计整体图 访问者在调用需要权限访问的组件的时，要求返回隐私或者敏感的数据(如地理位置，个人隐私等)，根据以上介绍的特权提升攻击，不具有访问权限的非法攻击者也可以间接获取到这些敏感数据。为了使用户的敏感数据得到安全防护，本文实施的策略是：组件在具有权限的基础上，如果要求返回数据给访问者，则对返回数据进行加密。Android系统为了屏蔽进程的概念，抽象的利用不同组件[Acitvity， Service]来表示进程间通信，其中跨进程通信的数据传输是可以通过Bundle和Intent利用Binder机制来实现。被访问者在put数据的过程封装在Bundle与intent中，调用KeyStoreManagerService的encrypt远程调用，encrypt调用中首先获取该进程的uid和pid，以及调用方自身组件token (Activity在ActivityManagerService的唯一标识)，encrypt调用中根据token取得组件在ActivityManagerService (简称为AMS，AMS用于管理所有的Activity的生命周期，它同时也管理着系统的service、broadcast以及provider等)中的信息，判断该调用组件是否具有permission属性，如果该组件具有permission属性，说明此组件是敏感组件，需要安全防护，所以根据应用的permission及组件信息在KeyStoreManagerService构建一对公钥私钥，并用“包名+/+组件名+:+权限”作为唯一标识来表示此组件传回的数据是加密数据，需要验证通过后才能解密，同时也作为获取主密钥的唯一标识。数据库采用加密二级密钥管理体制，把主密钥与唯一标识存入数据库。数据调用encrypt加密接口，并使用工作密钥对数据进行加密处理并返回。得到的加密数据与唯一标识一起传给调用方，KeyStoreManagerService获得密钥的过程如图2所示。 KeyStoreManagerService的decrypt，encrypt方法中需要传入token参数，该参数是组件自身在ActivityManagerService的信息的描述，KeyStoreManagerService的encrypt方法是根据Binder.getCallingUid()获得调用方应用的信息，并根据token获得在ActivityManagerService中的组件信息，然后根据组件信息在KeysContentProvider查找对应的密钥信息，如果没有，就会添加一条密钥信息，并将密钥返回，然后使用该密钥进行数据加密。根据返回的加密数据以及唯一标识传输到访问者，访问者在调用解密decrypt方法中会使用Binder.getCallingUid()获得自身应用的信息，并根据uid在ActivityManagerService中获得token表示访问者的组件信息，在PackageManagerService中查询应用是否具有访问对方组件的权限，如果有，就会根据权限及返回信息在KeysContentProvider中查找密钥，并根据密钥对数据进行解密，返回解密后的数据和密钥在KeyStoreContentProvider中的索引位置。
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user: 4. 数据传输安全访问实现 4.1. 基于权限的数据传输加密策略 在Intent类中，对put类型的方法进行重写，所有putXXX类型的方法添加putXXXSignature方法，例如putIntSignature，putStringSignature等方法，在putXXXSignature方法中调用KeyStoreManagerService的加密encrypt方法，该方法会使用密钥将数据加密后返回，获得加密数据后，填充到Bundle中，然后获得调用encrypt方法时返回的密钥在数据中的加密索引，格式为：“包名+/+组件名+:+权限”，并使用put方法填充进Bundle的中，例如:intent.putExtra (“_permission”， “data”)，就完成了数据加密过程的处理。在调用Intent.putSignature方法时，需要将自身token传入putSignature方法中，例如intent.putSignatureString (activity.getActivityToken()， “data”)，第一个参数是Activity在ActivityManagerService中的token，第二个是需要加密的数据。然后该方法中会调用encrypt方法，encrypt方法和putSignature方法所传参数必须一致。加密过程中产生的密钥和唯一标识在存储在数据库中，并把加密数据和密钥在数据库中的唯一标识则返回调用者并发送给对方。加密过程如图3。 1) 在Intent填充数据的方法中，调用KeyStoreManagerService的加密方法，并将调用该方法的Activity的对象的token属性传入encrypt加密方法中，通过encrypt传递到KeyStoreManagerService中。 图3. 加密流程图 2) KeyStoreManagerService使用token获得在ActivityManagerService中的组件信息。 3) 根据ActivityManagerService返回的组件信息获得KeyStoreContentProvider中组件所存储的密钥信息。 4) 在KeyStoreManagerService中使用返回私钥对数据进行加密，将数据通过Binder传递回Intent方法中，由Intent负责加密数据的填充。 4.2. 基于权限的数据传输解密策略 根据以上返回的加密数据，在真正返回给客户端之前需要进行判断决定是否显示给用户。这里以intent传输为例，在get数据之前，被访问者返回了加密数据以及唯一标识，例如：intent.getStringExtra (“_permission”)，该返回的字符串数据是唯一标识，格式为：“包名+/+组件名+:+权限”，该数据返回值则确认返回的信息是否是经过加密后的数据，访问者需要通过验证才能解密真正获取数据。利用字符串分割，获得permission值，传递组件token到ActivityManagerService，然后在ActivityManagerService中获得组件信息，并会调用Android Framework层的方法PackageManager.getPackageInfo (packageName， PackageManager.GET_PERMISSIONS)获取权限，并检测这些权限是否是保护唯一标识中包含的权限，如果是恶意攻击者通过特权提升获取此数据，则本身是没有获取敏感数据的权限，此时则返回异常，不进行解密，抛出异常。如果存在，则根据此唯一标识提取数据库中的主密钥，并获取工作密钥，调用KeyStoreManagerService中的方法decrypt对加密数据进行解密，最后把明文数据放回给客户端显示出来。此时解密过程结束。解密过程如图4。 1) 在Intent的获得数据的方法中，调用KeyStoreManagerService的decrypt方法，并将调用解密方法的所在组件的Activity对象的token和intent的_permission数据传递到decrypt方法中。 2) 在KeyStoreManagerService的decrypt中，使用token在ActivityManagerService中获得该token所表示的组件的信息，并判断是否具有_permission对应的权限，如果没有，则返回异常。 3) 如果该组件有对应权限，通过_permission获得KeyStoreContentProvider中密钥信息，并使用私钥进行解密(如果组件权限伪造，那么获得的密钥也不会是真的密钥，解密后的数据也无法查看。)，将解密后的数据通过Binder传递回调用decrypt的Intent中，由Intent负责解密后数据的处理和返回。
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user: 5. 结论 本文通过对现有的安全进行了分析，并提出了修改框架层增加加密服务的设计方案，组件传输的数据加密可以一定程度的防范特权提升攻击，保证数据的安全性，此套框架也就可以直接被使用，但是也存在一些不足，由于有加密解密的一系列操作，其效率还需进一步提高，从而提高用户体验。 图4. 解密流程图
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user: 摘 要 本文提出了一种利用高光谱影像和点云数据融合提取空间特征的方法。点云辅助高光谱数据分类通常是利用高光谱数据的光谱特征、空间特征和点云数据高程特征简单组合后进行分类。然而，这种方法没有充分利用多源数据的互补信息。本文提出一种融合多源数据进行空间特征提取的方法，并利用光谱角距离优化像元形状指数，使之适用于高维数据形状结构特征提取。该方法首先对光谱特征和点云特征进行融合，增强不同地物之间的差异性。然后，利用光谱角距离像元形状指数提取融合数据的空间特征。最后，将三种特征组合后输入SVM分类器。实验结果表明，相比传统的nDSM辅助高光谱数据分类，本文所提出的“先融合、后提取”的方法可以获得更好的分类效果和精度。 关键词 :高光谱影像，点云数据，像元形状指数，数据融合，分类
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user: 1. 引言 随着对地观测技术的不断发展，高光谱遥感影像已经成为土地制图、目标识别等城市信息提取研究的重要数据源之一。高光谱数据虽然具有极高的光谱分辨率，但是光谱特征存在“同物异谱，异物同谱”的特点 [ 1 ] 。因此，提取有效的纹理、结构等空间特征对于高光谱影像解译也尤为重要。黄昕等 [ 2 ] 所提出的像元形状指数(Pixel Shape Index， PSI)是一种有效的纹理提取算法，它利用光谱同质性进行方向线扩展，进而计算得到每一个像元的PSI特征指数，补充光谱信息的不足，提高光学影像数据解译精度。但是，PSI算法主要针对单波段影像进行特征提取，对于具有数百个波段的高光谱数据，PSI算法难以发挥作用。 然而，对于城市区域复杂的空间格局和高程变化，光学影像单一数据源难以满足当前应用需求 [ 3 ] 。近年来，激光雷达(Light Detecting and Ranging， LiDAR)作为一种新型对地观测技术，得到了广泛研究和应用。不同于高光谱等光学影像，LiDAR数据通过大量具有空间三维信息的激光回波脚点，记录地面目标的高度、反射率等信息，可直接获取地物高程信息。因此，在城市遥感信息提取领域，点云辅助光学影像进行多源遥感数据分类相比单一数据源具有极大的优势。 高度特征是LiDAR点云数据中最显著的信息 [ 4 ] 。利用点云数据生成的数字表面模型(Digital Surface Model， DSM)或归一化数字表面模型(normalized Digital Surface Model， nDSM)等栅格数据，可以区分光谱和空间特征难以判别的地物，例如房屋和道路、树木和草地等，弥补光谱维和空间维的信息缺失。 LiDAR点云数据与高光谱遥感影像融合用于城市土地覆盖分类已经得到了大量研究，并可以获得比单一数据源更高的分类精度 [ 5 ] 。董彦芳等 [ 6 ] 利用机载LiDAR点云数据与高光谱数据融合后分类，取得了比单一数据源更好的分类精度。谷延峰等 [ 7 ] 提出一种多核学习框架，可以充分利用两种数据源获得更好的分类结果。这些研究分别提取高光谱遥感影像的空谱特征和LiDAR点云数据的高程特征，在分类过程中将这些特征进行融合。然而，这种方法忽略了多源数据之间的内在联系。因为遥感影像和LiDAR点云数据均为地面区域的信息载体。对于同一地物，多源数据从不同的角度进行分别表达。因此，如果将多源数据直接进行融合，可以减小地物内部的异质性，增大地物之间的差异性，便于后续特征提取操作。 本文主要改进了纹理特征和高程特征的提取方法，首先针对高光谱数据的特点，利用光谱角距离优化了像元形状指数计算方法。其次，基于这种改进后的算法，我们将点云数据与高光谱数据进行波段叠加，并利用改进后的PSI算法提取得到更加稳健的空间特征。
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user: 2. 特征提取方法 在点云辅助光学影像进行城市遥感解译的过程中，光谱特征、空间特征和高度特征是三类最常用的特征信息。其中，光谱维特征一般选择所输入的高光谱影像所有波段，或经过降维处理后所得到的光谱特征；间维特征包括纹理、结构等二维影像特征，主要是利用相关算法从光学影像中提取得到；高程维的特征则是从LiDAR点云数据中提取得到的地物高程信息。本节首先对像元形状指数进行了改进，然后利用改进后的算法提取纹理特征。 2.1. 像元形状指数 像元形状指数PSI是以影像中某一像元P为中心像元，当邻近像元P n 与中心像元P c 满足一定的光谱同质性时，对其邻域进行方向线扩展，然后获取该中心像元所有方向线的统计特征（均值、最大值、最小值等）作为该像元的形状指数。PSI具体计算过程可以表示如下： Step.1方向线扩展：对于影像中某一像素 ，以其为中央像元进行方向线扩展，方向线扩展过程如图1所示，图中黄色像元C表示中央像元，蓝色像元S对应中央像元的各条方向线。邻近像元 与中央像元之间的同质性测度可以表示为： (1) 式中， 表示第k条方向线上邻域像元与中心像元之间的同质性测度， 和 分别表示中央像素和第k条方向线上邻近像元在第i个波段上的影像灰度值。i表示影像第i个波段，N表示影像波段总数。当 小于同质性阈值条件T1时，该条方向线扩展到下一像素。当 大于T1或该条方向线长度大于空间阈值T2时，结束该条方向线扩展。 Step.2方向线长度计算：当第i条方向线扩展结束时，其长度为： (2) 式中， 表示第i条方向线长度， 和 分别表示该条方向线的两个端点像元。 Step.3统计PSI值：当中心像元的所有方向线计算完成时，利用全部方向线长度即可计算该像元的PSI值。其中，最为常用的计算方式是计算各条方向线长度的均值作为该像元处的PSI值。 (3) 式中， 表示影像 点的PSI值，D表示方向线总数， 表示第i条方向线长度。 相比灰度共生矩阵，PSI采用方向线扩展的形式计算局部纹理信息，准确探测对象形状结构信息的同时，避免了GLCM所带来的窗口效应。但是，PSI同质性测度的计算过程主要考虑了高空间分辨率遥感影像的空间信息。而对于高光谱影像，公式(1)所采用的计算方式忽略了其光谱维信息，难以获取准确的形状指数。因此，目前常用的做法是利用主成分变换(Principal Component Analysis， PCA)等降维方法对高光谱影像进行降维，并采用其第一主分量作为基影像计算PSI特征。然而，降维影像虽然保留了高光谱数据绝大部分的空间信息，却大量损失了光谱信息。因此，本文提出一种适应高维遥感数据像元形状特征提取的方法，采用光谱角距离(Spectral Angle Distance， SAD)作为高光谱影像同质性测度。 图1. PSI算法的方向线扩展 对于高光谱影像，其中央像元 ，第i条方向线上邻近像元 ，其中n表示高光谱影像波段总数。中央像元与其邻近像元的光谱角距离可以表示为： (4) 表示反三角函数，SAD取值位于[−1，1]区间。中央像元和邻近像元同质性越高，SAD越接近于1。 光谱角距离可以充分利用高光谱图像的光谱维信息，从光谱曲线的相似程度来判定两个像元的同质性程度。并且，SAD测度对像元向量的相似程度十分敏感，而与向量长度无关。相比原始的PSI算法，利用SAD替换公式(1)中的街区距离，在高维遥感数据特征提取中可以获得更加稳健的PSI特征。 2.2. 点云数据特征 LiDAR点云数据高程特征提取的相关研究中，nDSM是最为常用的高度特征 [ 8 ] 。相比数字表DSM，nDSM特征消除了地形的影响，因此其灰度值表示对应地物的真实高度。nDSM的计算过程可以表示如下： (5) 式中，为影像中第i个像素，n为影像像素总数。DSM和DTM分别为数字表面模型和数字地面模型，前者利用点云数据可以直接采样得到，而后者是经过点云滤波去除非地面点后采样得到的。 强度信息是点云数据中另一个重要特征，其对地物具有一定的判别能力。但由于LiDAR强度信息容易受到多种条件干扰，因此强度特征影像通常具有较大的噪声。在强度信息提取的基础上，Jinha Jung等人 [ 9 ] 利用伪波模型进行高光谱影像和点云数据融合分类。伪波模型是利用点云数据的高度和强度信息，构建多波段点云特征。 伪波特征的构建过程可以表述为： Step.1：利用DTM数据对点云激光脚点的高程转换为地面高度，去除地形对伪波模型的影响； Step.2：利用点云的空间三维坐标将激光脚点划分为dx × dy × dz的体元，其中dx和dy表示DTM的空间分辨率，dz表示高度划分的距离，每一个高度层对应伪波模型中的一个波段； Step.3：对每一个体元中的所有激光脚点，计算点云强度信息的均值作为对应波段和像素的像素值。 最终所获得的点云伪波模型是多波段特征影像，不同波段对应不同高度层点云回波所采样生成的特征影像。因此，伪波模型中每一波段所对应的高程划分，对特征具有较大影响。高程划分太大，不同高度的地物难以区分，高程划分太小，同一高度的地物插值到不同波段，导致特征中包含大量零散点。图2是本实验所采用的一种三波段伪波模型。其中，地面层地物指高程小于1 m的地物，例如操场、植被等；中层地物指高程位于1 m至10 m之间的地物，主要包括居民区、树木等。高层地物指高程大于10 m的地物，主要包括商业区等高层建筑。 2.3. 点云–高光谱融合特征提取 多源遥感影像的特征融合方法通常包括两种类型：多特征融合和决策融合 [ 10 ] 。前者提取多源数据的光谱、空间、高程等信息，归一化后输入单一分类器进行数据融合；后者主要利用不同特征和分类器进行组合。相比决策融合的方法，多特征融合减少分类先验知识，是一种更为简单、实用的方法。 由于LiDAR特征影像与高光谱影像在地物分布上具有互补性，因此本文的融合策略是选取LiDAR特征与光谱数据进行叠加后，采用SAD测度改进的PSI算法提取空间特征，该算法技术路线示意图如图3所示。叠加了LiDAR特征后的光谱数据，其同类地物之间的光谱同质性得到增强，不同地物之间的光谱异质性得到增强。本实验中，采用波段叠加的方式进行多特征融合，对于光谱、空间和高程特征影像，将其作为特征影像的不同波段进行组合，即可得到融合特征。
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user: 4. 结论 本文针对点云辅助高光谱影像融合分类所存在的一些问题，提出了一种同时利用高光谱影像和点云数据进行形状结构特征提取的方法。首先，本文利用光谱角距离SAD改进像元形状指数PSI的同质性测度，使PSI算法适用于高光谱影像特征提取。改进后的SAD-PSI算法利用数据所有波段进行同质性计算，可以融合光谱信息和空间信息计算得到更加稳健的PSI特征。其次，本文将高光谱影像和点云特征影像进行融合，然后利用SAD-PSI算法提取融合数据的形状结构特征。为了突出融合特征的类间差异性，采用伪波特征替换nDSM、强度信息作为点云信息与高光谱影像进行波段叠加。最后，将高光谱影像、点云数据和SAD-PSI特征联合，归一化后输入SVM分类器进行分类。实验结果表明，本文所采用的这种“先融合、后提取”的特征提取方法，相比传统方法取得了更好的效果。
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user: 摘 要 不动产登记信息管理基础平台建设是一项全局性、前瞻性的工作，需要借助现代化信息手段辅助不动产统一登记的开展。这就要求登记属性信息、空间图形信息与档案管理进行有机的结合。文章在分析不动产登记需求的基础上，提出了图、属、档一体化管理模式的基本含义和集成模式，基于计算机网络、地理信息系统等开发相关功能，探讨了基于图、属、档一体化的不动产登记信息化管理所需注意和解决的关键问题。 关键词 :不动产登记，图、属、档一体化，信息化，管理模式
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user: 1. 引言 多年来，寿光市国土资源局一直致力于土地登记信息化研究，早在2007年自主开发了自己的土地登记信息系统，登记功能基本能满足本市土地登记日常管理需求。随着《不动产登记暂行条例》的颁布实施，我国进入了不动产统一登记时代，寿光市国土资源局在分析了不动产登记现状及面临的问题后，在土地登记信息动态监管查询系统示范基地建设试点基础上，启动了不动产登记信息化管理模式研究，希望通过整合土地、房产、林业、海洋等各类不动产登记档案，在国土资源“一张图”和宗地统一编码基础上，建立不动产登记信息图、属、档一体化管理系统。 图、属、档一体化是指在国土资源“一张图”基础上，通过一定的技术把土地管理部门日常土地登记信息挂接宗地图形和不动产登记的属性、文字扫描影像等资料经过整理有机结合起来，实现图形资料和属性数据资料两者之间的无缝集成 [ 1 ] - [ 6 ] ，并且在资料整合的基础上，对两种资料数据结合起来进行信息提取，高效地实现图文互查和图文显示，为开展不动产登记提供科学高效的工具。
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user: 2. 功能需求 不动产登记虽然属于新生事物，但其信息量大，情况复杂，需要用现代技术直观、全面的来管理各类不动产登记信息，因此，如何实现登记属性、档案扫描资料、图形等各类不动产登记资料的有效管理成为需要研究的课题。在进行日常的业务管理过程中，希望通过图、属、档一体化的管理模式，填写、制作各类表单，同时调阅各种图件、文字影像作为审批的重要依据。系统应该具体以下几方面的功能： 1) 准确的基础登记信息； 2) 一体化的业务办理功能； 3) 实时的图像、文字显示； 4) 准确的历史追溯； 5) 综合查询分析功能。