国家教育部博士点基金(20110071110018)
- 作品数：14 被引量：83H指数：5
- 相关作者：王斌张立明王斌普晗晔夏威更多>>
- 相关机构：复旦大学中国交通通信信息中心北京师范大学更多>>
- 发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金上海市教育委员会创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于低秩张量分析的高光谱图像降维与分类被引量：4
- 2013年
- 提出一种用于高光谱图像降维和分类的分块低秩张量分析方法.该算法以提高分类精度为目标,对图像张量分块进行降维和分类.将高光谱图像分成若干子张量,不仅保存了高光谱图像的三维数据结构,利用了空间与光谱维度的关联性,还充分挖掘了图像局部的空间相关性.与现有的张量分析法相比,这种分块处理方法克服了图像的整体空间相关性较弱以及子空间维度的设定对降维效果的负面影响.只要子空间维度小于子张量维度,所提议的分块算法就能取得较好的降维效果,其分类精度远远高于不分块的算法,从而无需借助原本就不可靠的子空间维度估计法.仿真和真实数据的实验结果表明,所提议分块低秩张量分析算法明显地表现出较好的降维效果,具有较高的分类精度.
- 陈昭王斌王斌
- 关键词：高光谱图像降维
- 基于单形体几何的高光谱遥感图像解混算法被引量：5
- 2012年
- 提出一种新的基于单形体几何的高光谱遥感图像混合像元丰度估计算法.该算法的目标是在已知端元矩阵的基础之上,估计高光谱图像中各个观测像素点中每个端元的丰度.根据凸几何理论,基于线性混合模型的高光谱解混问题可以看成一个凸几何问题,其中端元位于包含整个高光谱数据集的单形体的顶点,而它们对应的重心坐标则可以看作各个观测像素的丰度.提出的方法由3部分组成,分别为基于单形体体积的重心坐标计算方法、距离几何约束问题和基于内点的单形体子空间定位算法.与其他基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.Cayley-Menger矩阵的引入使得欧式空间上的运算转化为距离空间上的运算,在降低运算复杂度的同时很好地兼顾到数据集的几何结构.而且,单形体重心的使用确立了一种快速而精确的判断方法来确定观测像素所属的子空间,进而利用递归的思想得到丰度值.此外,算法核心仅仅涉及观测点与端元之间的距离,而与波段数无关.因此,该算法无须对数据执行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法与同类其他优秀的算法如FCLS和SPU相比,具有更高的运算精度,同时在端元数目较小时具有较快的运算速度.
- 普晗晔王斌王斌
- 关键词：遥感图像处理特征提取
- 基于鲁棒估计的遥感图像融合方法
- 2013年
- 提出一种基于鲁棒估计的遥感图像融合方法.该方法首先建立了高分辨率的多光谱图像到低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像之间的观测模型,然后在最大后验概率框架下引入鲁棒估计以增强估计的鲁棒性,最后利用阶段非凸和逐次超松弛方法实现了低分辨率的多光谱图像和高分辨率的全色图像之间的融合.鲁棒估计的引入,大大减小了观测噪声对融合结果的影响,而且省去了目标函数中的正则项,使得融合过程更加简单方便.以QuickBird卫星数据为例的实验结果表明,与其他几种常见方法相比,本方法不仅能够提高多光谱图像的空间分辨率,对光谱信息的保持也具有更好的效果.
- 夏晓天王斌王斌
- 关键词：遥感图像融合最大后验概率鲁棒估计
- 约束最小二乘的高光谱图像非线性解混被引量：9
- 2014年
- 高光谱图像解混是高光谱数据分析的重要研究内容.在现有混合模型的基础上,提出一种新的高光谱图像非线性解混算法.通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束,该算法将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰度矢量和非线性参数的约束非线性最小二乘问题,继而采用一种交替迭代优化算法求解该问题.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地克服了线性解混的不足,同时具有良好的抗噪声性能,可以作为一种解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段.
- 普晗晔王斌王斌
- 关键词：高光谱遥感图像有界约束
- 基于波段聚类的高光谱图像波段选择被引量：12
- 2012年
- 为使无监督的波段选择能够更好地保留高光谱图像的信息,提出一种基于波段聚类的高光谱图像无监督波段选择方法.首先,计算高光谱图像各波段间的互信息,以此衡量各波段间的相关程度;然后,根据各波段间的互信息,对波段集合进行聚类;通过迭代使得各波段分组自动地聚集在信息量较大且具有代表性的波段周围,直到各聚类中心不再变化,则聚类结束.通过波段聚类过程保证了冗余波段的去除和有用信息的保留,最后,以各聚类中心波段作为所选的波段组合.实验结果证明,与传统方法相比,使用文中的方法选择波段,能够更有效地保留光谱信息,得到更高的分类精度.
- 葛亮王斌王斌
- 关键词：高光谱遥感图像波段选择
- 复杂扰动背景下时空特征动态融合的视频显著性检测被引量：4
- 2016年
- 现有的运动目标显著性提取算法对具有树枝摇晃、水波荡漾等复杂扰动背景的视频处理效果较差,无法排除背景对显著目标提取的干扰.针对此类视频,提出一种基于时空显著性信息动态融合的目标提取算法.在空间上,利用简单线性迭代聚类(SLIC)超像素分割算法计算重建误差,得到每帧图像上完整的显著目标;在时间上,考虑到显著目标内部各像素具有运动一致性的特点,利用连续多帧图像的运动估计引入运动熵来表征,同时利用中心周边差的机制来区分目标和背景的运动;最后由于人的视觉系统对运动信息更敏感,根据时间显著性的大小设置动态权重进行时空显著性融合,得到最终能兼顾动静两种情况的视频显著图.在4个视频数据库上的实验结果表明,该方法能够较好地抑制复杂扰动背景对于运动显著目标提取的干扰,优于对比方法.
- 陈昶安吴晓峰王斌王斌
- 基于Cayley-Menger行列式的高光谱遥感图像端元提取方法被引量：2
- 2012年
- 提出了一种基于Cayley-Menger行列式的快速端元提取算法.该算法的目标是寻找包含高光谱数据集的最小体积的单形体.与其它基于单形体几何的算法相比,该方法具有诸多优点.首先,Cayley-Manger行列式的引入使得算法可以便捷地利用Hermite矩阵的特点大大加速搜索过程,进而得到一个稳定的最终解.其次,该算法无须对数据进行降维处理,从而可以避免因数据降维而造成的有用信息的丢失.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法在获得准确解的同时,具有非常快的收敛速度.
- 普晗晔王斌王斌
- 基于张量分析和小波包变换的高光谱图像压缩被引量：4
- 2013年
- 高光谱图像拥有巨大的数据量,造成其保存和传输非常不便,因此高光谱图像的压缩显得尤为重要.提出一种基于张量Tucker分解和小波包变换的高光谱图像压缩算法.首先,该算法利用Tucker分解的性质,充分提取高光谱图像中各个模式下的信息,并利用其中包含有空间信息的光谱模式对高光谱图像的光谱维进行解相关.然后,运用比经典Mallat小波分解更为有效的小波包变换对光谱去相关后保留下来的主成分进行JPEG2000压缩.实验结果表明,本算法压缩性能远远好于经典的三维小波算法,并且由于张量分解的应用,不论在码率失真表现还是信息保真度上,本算法均比基于一维主成分分析的高光谱压缩算法更具优势.
- 王磊王斌王斌
- 关键词：高光谱图像图像压缩张量分析小波包变换JPEG2000
- 基于图像欧氏距离的高光谱图像流形降维算法被引量：16
- 2013年
- 提出两种基于图像欧氏距离的非线性降维方法.该方法利用高光谱图像物理特性,将图像欧氏距离引入到传统的流形降维算法中.与其它应用于高光谱图像的降维算法相比,该算法具有诸多优点.图像欧氏距离的引入,在考虑高光谱图像本身的空间关系的同时,很好地保持了数据点之间的局部特性,可以实现有效地去除原始数据集光谱维和空间维的冗余信息.实际高光谱数据的实验结果表明,该算法应用于高光谱图像分类时,与其它常见的方法相比具有更高的分类精度.
- 陈宏达普晗晔王斌王斌
- 关键词：高光谱遥感图像非线性降维图像欧氏距离
- 基于直线邻近平行性和GBVS显著性的遥感图像机场目标检测被引量：11
- 2015年
- 现有的全色遥感图像机场目标检测方法,对机场目标的直线特征利用得非常有限.提出一种同时利用自顶向下和自底向上显著性机制的新方法.利用线段检测算法检测直线,通过跑道线段间邻近、平行且长度范围一定的特点,提出了邻近平行性的概念,可以深度挖掘机场跑道几何关系的先验知识.同时使用简化的基于图的视觉显著性模型,提取自底向上的显著性.两者协同得到机场的候选位置.最后,通过尺度不变特征变换提取特征,利用支撑向量机进行判决,可以精确定位机场目标.在具有各种类型的机场图像数据库上的实验结果表明,相对于其他方法,所提议算法具有速度快、识别率高、虚警率低的优势,同时对于复杂背景具有更强的鲁棒性.
- 朱丹王斌王斌
- 关键词：尺度不变特征变换支撑向量机
