国家重点基础研究发展计划(2012CB719905) 作品数:32 被引量:1,188 H指数:11 相关作者: 郑宏 张永红 杜博 康永辉 张乐飞 更多>> 相关机构: 武汉大学 中国测绘科学研究院 西安科技大学 更多>> 发文基金: 国家重点基础研究发展计划 国家自然科学基金 中央高校基本科研业务费专项资金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 天文地球 交通运输工程 建筑科学 更多>>
图像纹理基元分类的马尔柯夫随机场方法 被引量:3 2017年 提出基于马尔柯夫随机场(MRF)的图像纹理基元分类新方法。利用MRF里中心像元特征值与邻近像元特征值之间的约束关系,反映图像纹理基元的特征以及不同的MRF参数。根据由同一类别的图像求得的MRF参数计算出的标准差最小这一性质来进行图像纹理的分类。通过不同实验方案的对比,以及与不同分类方法的比较,证实提出的图像纹理基元分类方法具有一定的优势。 郑肇葆 潘励 郑宏一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法 被引量:14 2016年 提出了一种具有视点不变性的倾斜影像快速匹配方法。首先对影像进行预处理,即通过透视投影变换得到纠正影像(近似正射影像),消除影像几何变形、尺度和旋转问题;再对纠正影像提取Harris角点并建立尺度不变特征变换(scale invariant feature transform,SIFT)描述子。匹配时,在保证匹配准确率的同时,为了使得匹配点对分布均匀且提高匹配效率,利用粗略F和H矩阵引导在局部范围内进行显著性匹配,并利用归一化互相关(normalized cross-correlation,NCC)测度约束剔除误匹配点。对三组典型的倾斜影像数据进行实验,结果表明,本文方法得到的匹配点对分布均匀且较为密集,匹配准确率和效率也较高。 肖雄武 李德仁 郭丙轩 江万寿 臧玉府 刘健辰基于深度卷积网络的高速公路事件检测研究 被引量:4 2017年 为有效地进行公共安全检测,自动识别高速公路上的安全事件与异常事件,提出了一种基于深度卷积神经网络的事件检测方法。首先,对监控视频进行预处理并提取其光流特征;其次,使用卷积神经网络分别提取视频的表观特征与运动特征;再次,使用one-class SVM分别进行表观特征和运行特征的异常检测;最后,使用无监督的融合模型融合表观特征和运动特征的异常值得分,得到事件检测结果。实验表明该算法能够有效地识别高速公路上发生的安全事件与异常事件。 孙昊 黄樟灿关键词:公共安全 卷积神经网络 基于多通道融合HOG特征的全天候运动车辆检测方法 被引量:19 2015年 对传统的梯度方向直方图(HOG)特征提取方法进行改进,提出了一种基于多通道特征提取的加权HOG特征融合方法。首先采用基于亮度均值的方式对彩色车辆图像增强处理,其次采用自适应加权法将H、S、V三通道的梯度方向直方图(HOG)特征融合成多通道融合HOG特征,最后采用支持向量机(SVM)对融合后的特征进行车辆分类器训练和车辆检测。该方法与直接运用HOG特征进行车辆检测以及其他车辆检测方法相比,具有检测率高、鲁棒性强等特点,并且在各种气候环境下都能实现较好的检测效果,效果优于其他方法,达到了全天候车辆检测的要求。 刘操 郑宏 黎曦 余典关键词:支持向量机 车辆检测 全天候 倾斜影像的三维纹理快速重建 被引量:96 2015年 针对三维城市模型重建,提出了一种利用倾斜影像实现城市模型纹理快速重建的方法。该方法基于摄影测量计算机视觉理论,在事先处理得到城市建筑物数字表面模型的基础上,利用共线方程计算物方与像方的几何投影关系,获得建筑物的三维信息与纹理信息。通过一定的最优算法选择出地物面的理想纹理,实现城市建筑物纹理的自动提取及稠密建筑物纹理的遮挡处理。真实影像纹理重建的结果表明:应用本文方法进行三维城市模型纹理重建具有自动化程度高、效果逼真、成本低的特点,为快速、大面积的城市真三维模型纹理重建提供了一种有效的实现途径。 张春森 张卫龙 郭丙轩 刘健辰 李明关键词:三维城市模型 遮挡处理 基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法 被引量:5 2018年 传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。 董燕妮 杜博 张乐飞 张良培关键词:高光谱影像 基于类别可分性的高光谱图像波段选择 被引量:7 2015年 高光谱遥感数据具有丰富的光谱信息,应用十分广泛,但其冗余的光谱信息有时会限制高光谱图像的分类等的精度以及计算复杂度。为了提高解译效率,高光谱图像降维不可或缺,这也是高光谱图像处理的研究热点之一。提出了一种基于类别可分性的高光谱图像波段选择方法(Endmember Separability Based band Selection,ESBB),该方法通过Mahalanobis距离最大化图像中各类地物的可分性来确定最优的波段组合。相较于其他监督波段选择算法,该方法不需要大量训练样本,不用对每个组合做分类处理。对波段选择后的结果进行分类的实验结果证明,该方法是一个快速有效的波段选择方法,可以得到一个较好的分类精度。 许明明 张良培 杜博 张乐飞关键词:高光谱图像 SAR影像变化检测研究综述 被引量:3 2014年 本文对近年来国内外SAR影像变化检测技术的研究现状和新技术进行了总结,从像素级变化检测方法和对象级变化检测方法两方面介绍了SAR影像变化检测的研究动态。 刘明旭 张永红关键词:变化检测 SAR 像素级 一种基于背景自学习的高光谱图像生物信息提取方法 被引量:3 2015年 为了提取指纹、癌变区域等重要的生物信息,传统方法一般是使用物理、化学手段直接作用在信息载体上,这不仅需要较长时间,容易对原有信息及载体造成破坏,而且提取过程不可重现、精度较低。高光谱成像技术避免了获取信息时物理接触造成的破坏,能多次稳定获取图像,成为了一种优秀的生物信息采集途径。在此介绍一种基于背景自学习的高光谱图像信息提取方法,它解决了传统非结构化背景模型适应性不强的问题,利用空间光谱信息进一步提升了信息提取精度。实验证明,该方法能有效对背景信息进行估计,提取完整的生物目标信息,精度优于传统目标信息提取方法。 张玉香 高旭杨 王挺 张乐飞 杜博关键词:高光谱图像 基于自适应亮度基准漂移的十字路口交通图像增强处理研究 被引量:2 2015年 针对大多数增强方法未能同时考虑图像与光照强度、拍摄时间之间关系的问题,根据不同时刻的光照强度变化,提出了一种基于自适应亮度基准漂移的全天候十字路口交通图像的增强算法。首先依据不同时刻的光照变化建立亮度基准曲线,然后由亮度基准曲线和亮度实时反馈建立自适应亮度基准值模型,最后对图像的亮度分量运用亮度基准值模型自适应增强。实验结果证明该方法在全天候不同光照条件下图像增强的有效性以及不同天气条件下增强的鲁棒性。 刘操 郑宏 黎曦关键词:图像增强 十字路口 交通图像